Mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ dựa trên đại số gia tử và tối ưu bầy đàn

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. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XI về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR Hà Nội ngày 09-10 8 2018 DOI MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ VÀ TỐI ƯU BẦY ĐÀN Nghiêm Văn Tính1 Nguyễn Công Điều2 Nguyễn Tiến Duy1 1 Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - Đại học Thái Nguyên 2 Trường Đại học Thăng Long nghiemvantinh@ ncdieu@ TÓM TẮT Những năm gần đây nhiều mô hình dự báo dựa trên chuỗi thời gian mờ được đề xuất nhằm phân tích chuỗi thời gian. Trong mô hình dự báo các yếu tố chính có thể ảnh hưởng đến độ chính xác dự báo của mô hình là độ dài của khoảng chia tập nền và nhóm quan hệ mờ. Trong bài báo này chúng tôi 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. Sau quá trình chia khoảng các giá trị quan sát được biểu diễn bởi các tập mờ và sử dụng chúng để thiết lập các nhóm quan hệ mờ. Cuối cùng mô hình đề xuất được kết hợp với kỹ thuật PSO để tìm ra khoảng chia phù hợp nhằm tăng độ chính dự báo của mô hình. Đánh giá hiệu quả của mô hình trên tập dữ liệu kinh điển về số lượng sinh viên nhập học tại Đại học Alabama. Thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất đưa ra kết quả dự báo chính xác hơn một số mô hình dự báo đã được công bố gần đây dựa vào chuỗi thời gian mờ bậc 1 và bậc cao. Từ khóa Chuỗi thời gian mờ Nhóm quan hệ mờ phụ thuộc thời gian Tối ưu bày đàn PSO Tuyển sinh. I. GIỚI THIỆU Trong vài thập kỷ qua nhiều mô hình dự báo đã được đề xuất nhằm giải quyết các bài toán dự báo khác nhau để giúp con người đưa ra các quyết định như dự báo tuyển sinh đại học cho năm tiếp theo dự báo nhiệt độ cho các ngày tới dự báo dân số hàng năm dự báo tài chính . Dựa trên lý thuyết tập mờ Song và Chissom đã đưa ra hai mô hình chuỗi thời gian mờ không .

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
61    310    8    28-04-2024
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.