Bài viết đề xuất mô hình dự báo đa trị dựa trên hệ suy luận ANFIS. Từ đó, chúng tôi xây dựng thuật toán huấn luyện và thuật toán dự báo dựa trên mô hình đã đề xuất. Để minh chứng tính hiệu quả của mô hình đề xuất, chúng tôi xây dựng hai ứng dụng thực nghiệm: dự báo sản lượng sữa trên cơ sở dữ liệu của công ty Vinamilk; dự báo giá cổ phiếu trên cơ sở dữ liệu Cophieu68. | 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 HỆ ANFIS CHO BÀI TOÁN DỰ BÁO DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN VÀ ỨNG DỤNG Nguyễn Thị Thu Hiền 1 Lê Hữu Hà 2 Trần Thị Vân Anh 3 Văn Thế Thành 4 Quản Thành Thơ 5 1 Khoa Công nghệ thông tin Đại học Công nghệ 2 Khoa Công nghệ thông tin Học viện Kỹ thuật Quân sự 3 Khoa Công nghệ sinh học và Kỹ thuật môi trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm 4 Trung tâm Công nghệ thông tin Đại học Công nghiệp Thực phẩm 5 Khoa Khoa học và Kỹ thuật Máy tính Trường Đại học Bách khoa halh@ anhttv@ vanthethanh@ TÓM TẮT Khai thác dữ liệu quá khứ để dự báo dữ liệu tương lai với độ chính xác cao là vấn đề thử thách. Hệ suy luận ANFIS Adaptive Neuro-fuzzy Inference System là một trong các kỹ thuật dùng để dự báo dữ liệu chuỗi thời gian. Vì vậy bài báo đề xuất mô hình dự báo đa trị dựa trên hệ suy luận ANFIS. Từ đó chúng tôi xây dựng thuật toán huấn luyện và thuật toán dự báo dựa trên mô hình đã đề xuất. Để minh chứng tính hiệu quả của mô hình đề xuất chúng tôi xây dựng hai ứng dụng thực nghiệm 1 Dự báo sản lượng sữa trên cơ sở dữ liệu của công ty Vinamilk 2 Dự báo giá cổ phiếu trên cơ sở dữ liệu Cophieu68. Từ khóa Chuỗi thời gian Dự báo ANFIS. I. GIỚI THIỆU Theo thống kê của Tufte 16 hầu hết nguồn cung cấp dữ liệu của thế giới là ở dạng chuỗi thời gian có khoảng 75 dữ liệu hình ảnh trên các tờ báo ở dạng chuỗi thời gian và kích thước của dữ liệu chuỗi thời gian tăng theo cấp số nhân. Bài toán dự báo dữ liệu chuỗi thời gian được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như dự báo giá cổ phiếu dự báo thời tiết dự báo sản lượng sản xuất 15 19 29 . Kết quả thu được từ mô hình dự báo có thể trở thành nguồn dữ liệu tư vấn và có thể áp dụng cho các loại dữ liệu khác nhau từ đó đóng góp một công cụ tư vấn hữu ích cho cộng đồng. Có nhiều mô hình dự báo đã được công bố trong thời gian gần
