Nhóm quan hệ mờ phụ thuộc thời gian

Trong thực tế, một dẫy quan sát có thể phụ thuộc và bị ảnh hưởng vào nhiều yếu tố khác nhau. Do đó, để dự báo chính xác hơn cần đưa thêm những yếu tố khác có tương quan tiềm năng vào mô hình. Nghiên cứu này đề xuất một mô hình dự báo mới dựa trên chuỗi thời gian mờ bậc cao hai nhân tố kết hợp với tối ưu bầy đàn (PSO) để dự báo nhiệt độ và thị trường chứng khoán.

11p vijihyo2711 25-09-2021 34 4   Download

Bài viết đề xuất mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ mới dựa trên đại số gia tử (ĐSGT) và thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO). Trong đó, ĐSGT được sử dụng như một công cụ để chia tập nền thành các khoảng có độ dài khác nhau tương ứng với các khoảng ngữ nghĩa tính toán được của các hạng từ ngôn ngữ.

11p vijihyo2711 25-09-2021 17 2   Download

Đề tài: “Nhóm quan hệ mờ phụ thuộc thời gian và ứng dụng trong mô hình chuỗi thời gian mờ” tìm hiểu, nghiên cứu khái niệm liên quan đến mô hình chuỗi thời gian mờ, đồng thời mô tả các thuật toán cơ bản liên quan đến dự báo thông qua mô hình chuỗi thời gian mờ. Mời các bạn cùng tham khảo!

67p generallady 24-07-2021 26 5   Download

Bài viết trình bày mô hình chuỗi thời gian mờ dựa trên một khái niệm mới được đề xuất là nhóm quan hệ mờ phụ thuộc thời gian và kỹ thuật tối ưu bầy đàn được phát triển để điều chỉnh độ dài khoảng chia tập nền nhằm tăng độ chính xác dự báo của mô hình. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình mới này cho độ chính xác dự báo tốt hơn so với một số phương pháp đã đề xuất trước đây.

9p quenchua9 20-11-2020 19 2   Download

Trong bài báo này,tác giả đưa ra một cải biên cách xác định nhóm quan hệ mờ phụ thuộc vào thứ tự thời gian. Nhờ có thêm khái niệm nhóm quan hệ mờ và sử dụng mô hình chuỗi thời gian mờ có trọng, tác giả đã áp dụng lại được thuật toán hữu hiệu đã được phát triển trước đây. Sử dụng mô hình này chỉ đối với mô hình chuỗi thời gian mờ bậc 1, tác giả thu được kết quả dự báo số lượng sinh viên nhập học tốt hơn theo chuẩn MSE so với kết quả của Chen và Yu.

12p bautroibinhyen17 13-02-2017 80 2   Download