Bài viết Dự báo đỉnh mặn tại các trạm đo chính của tỉnh Cà Mau bằng mô hình chuỗi thời gian mờ trình bày đề xuất mô hình chuỗi thời gian mờ trong dự báo đỉnh mặn tại 3 trạm đo chính trên địa bàn tỉnh Cà Mau: Cà Mau (sông Cửa Lớn), Gành Hào (sông Gành Hào),và Ông Đốc (sông Ông Đốc),. | Tạp chı́ Khoa học Trường Đại học Cầ n Thơ Phần A: Khoa học Tự nhiên, Công nghệ và Môi trường: 47 (2016): 68-78 DOI: DỰ BÁO ĐỈNH MẶN TẠI CÁC TRẠM ĐO CHÍNH CỦA TỈNH CÀ MAU BẰNG MÔ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN MỜ Dương Tôn Đảm1, Võ Văn Tài2, Phạm Minh Trực2 và Đặng Kiên Cường3 1 Trường Đại học Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc Gia Thành phố Hồ Chí Minh Khoa Khoa học Tự nhiên, Trường Đại học Cần Thơ 3 Trường Đại học Nông Lâm, Thành phố Hồ Chí Minh 2 Thông tin chung: Ngày nhận: 29/05/2016 Ngày chấp nhận: 22/12/2016 Title: Forecasting crest of sanility at three main stations of Ca Mau province by fuzzy time series model Từ khóa: Chuỗi thời gian mờ, dự báo, tiêu chuẩn thống kê, AIC, đỉnh mặn Keywords: Fuzzy time series, forecast, statistical criterion, AIC, crest of sanility ABSTRACT The article proposes fuzzy time series model in forecasting crest of sanility at the three main stations of Ca Mau province: Ca Mau (Cua Lon river), Ganh Hao (Ganh Hao river) and Ong Doc (Ong Doc river). The result obtained from this method is compared with optimal non-fuzzy time series modes which are established from original data and fuzzy one by different methods. Based on statistical criterions and realistic data, the proposed time series model shows more advantageous than the existing ones. This model is used to forecast crest of sanility for each station till 2020. TÓM TẮT Bài báo đề xuất mô hình chuỗi thời gian mờ trong dự báo đỉnh mặntại 3 trạm đo chính trên địa bàn tỉnh Cà Mau: Cà Mau (sông Cửa Lớn), Gành Hào (sông Gành Hào),và Ông Đốc (sông Ông Đốc). Kết quả thực hiện được so sánh với mô hình chuỗi thời gian không mờ tối ưu được thiết lập từ dữ liệu gốc, dữ liệu mờ hóamà nó được thiết lập theo nhiều phương pháp khác nhau. Dựa trên các tiêu chuẩn thống kê vàsố liệu thực tế, mô hình chuỗi thời gian đề xuấtđược đánh giá có nhiều ưu điểm hơn các mô hình đã có. Mô hình này cũng được sử dụng để dự báo đỉnh mặn đến năm 2020 cho mỗi trạm. Trích dẫn: Dương Tôn .
