Bài viết trình bày một phương pháp dự báo chuỗi thời gian dựa trên chuỗi thời gian mờ theo tiếp cận đại số gia tử. Theo đó, đại số gia tử đóng vai trò là một công cụ tiếp cận giúp định lượng các hạng từ là giá trị của chuỗi thời gian mờ. Với cách tiếp cận này, khái niệm về khoảng tính mờ của các hạng từ sẽ giúp ích cho việc xác định các khoảng chia hợp lý trên miền trị tham chiếu của chuỗi thời gian. | Kỷ yếu Hội nghị Khoa học Quốc gia lần thứ IX Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR 9 Cần Thơ ngày 4-5 8 2016 DOI PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN DỰA TRÊN CHUỖI THỜI GIAN MỜ THEO TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ Hoàng Tùng1 Nguyễn Đình Thuân2 Vũ Minh Lộc3 1 Trường Đại học Đồng Nai 2 Trường Đại học Công nghệ Thông tin ĐHQG Tp. Hồ Chí Minh 3 Trường Đại học Bà Rịa Vũng Tàu tung_k51e@ thuannd@ locvuminh@ TÓM TẮT Phương pháp dự báo chuỗi thời gian dựa trên chuỗi thời gian mờ là một vấn đề nghiên cứu nhận được nhiều sự quan tâm trong những năm qua. Trong các nghiên cứu về chuỗi thời gian mờ các hạng từ dùng để định tính giá trị quan sát của chuỗi thời gian thường được định lượng bằng tập mờ. Các nghiên cứu này đã dùng tập mờ để tiếp cận tới giá trị quan sát là các hạng từ của chuỗi thời gian mờ. Ở bài báo này chúng tôi trình bày một phương pháp dự báo chuỗi thời gian dựa trên chuỗi thời gian mờ theo tiếp cận đại số gia tử ĐSGT . Theo đó ĐSGT đóng vai trò là một công cụ tiếp cận giúp định lượng các hạng từ là giá trị của chuỗi thời gian mờ. Với cách tiếp cận này khái niệm về khoảng tính mờ của các hạng từ sẽ giúp ích cho việc xác định các khoảng chia hợp lý trên miền trị tham chiếu của chuỗi thời gian. Từ kết quả thực nghiệm với số khoảng chia khác nhau trên một số chuỗi thời gian cho thấy phương pháp của bài báo mang tới kết quả dự báo chính xác hơn những phương pháp dự báo dựa trên chuỗi thời gian mờ được công bố thời gian gần đây. Từ khóa Chuỗi thời gian mờ đại số gia tử khoảng chia khoảng chia hợp lý. I. GIỚI THIỆU Có thể phân biệt hai nhóm phƣơng pháp dùng cho dự báo chuỗi thời gian nhóm thứ nhất dựa trên các mô hình thống kê chẳng hạn nhƣ ARMA ARIMA MA nhóm thứ hai dựa trên chuỗi thời gian mờ. Theo 1 số lƣợng quan sát trên một chuỗi thời gian đƣợc gọi là nhỏ đƣợc hiểu là khi số giá trị lịch sử quan sát đƣợc trên chuỗi đó nhỏ hơn 50 trong trƣờng hợp ngƣợc lại đƣợc gọi là chuỗi có số lƣợng quan sát lớn. Từ
