Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Tài Chính - Ngân Hàng
Đầu tư Chứng khoán
Mô hình chuỗi thời gian mờ bậc cao hai nhân tố kết hợp với tối ưu bầy đàn cho dự báo nhiệt độ và thị trường chứng khoán
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Mô hình chuỗi thời gian mờ bậc cao hai nhân tố kết hợp với tối ưu bầy đàn cho dự báo nhiệt độ và thị trường chứng khoán
Trọng Trí
71
11
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
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. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR Huế ngày 07-08 6 2019 DOI 10.15625 vap.2019.00033 MÔ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN MỜ BẬC CAO HAI NHÂN TỐ KẾT HỢP VỚI TỐI ƯU BẦY ĐÀN CHO DỰ BÁO NHIỆT ĐỘ VÀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN Nghiêm Văn Tính1 Nguyễn Công Điều2 1 Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - Đại học Thái Nguyên 2 Trường Đại học Thăng Long nghiemvantinh@tnut.edu.vn ncdieu@yahoo.com TÓM TẮT 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. Khác với một số mô hình trước đây trong mô hình đề xuất nhóm quan hệ mờ phụ thuộc thời gian bậc cao được xây dựng để sử dụng trong quá trình dự báo. Còn PSO vẫn được áp dụng để tìm độ dài khoảng tối ưu trong tập nền của từng nhân tố. Hai tập dữ liệu kinh điển về thời tiết và thị trường chứng khoán ở Đài Loan với các nhân tố tương ứng là nhiệt độ độ bao phủ của mây và chỉ số TAIFEX chỉ số TAIEX được lựa chọn để minh chứng cho hiệu quả của mô hình đề xuất và so sánh với các mô hình hiện có. Từ kết quả cho thấy mô hình đề xuất đưa ra độ chính xác dự báo tốt hơn so với các mô hình dự báo trước đây dựa trên chuỗi thời gian mờ bậc cao hai nhân tố. Từ khóa Chuỗi thời gian mờ Nhóm quan hệ mờ phụ thuộc thời gian hai nhân tô Tối ưu bầy đàn Nhiệt độ TAIFEX. I. GIỚI THIỆU Chuỗi thời gian mờ FTS do Song và Chissom đề xuất trong 1 2 được xem như một công cụ hữu hiệu cho phân tích chuỗi thời gian. Kể từ đó nó là chủ đề của nhiều nghiên cứu trong lĩnh vực dự báo đặc biệt là khi dữ liệu thu thập là không chính xác mơ hồ và không có xu hướng xác định. Hai mô hình FTS ban đầu của Song và Chissom đưa ra khá phức tạp và mất nhiều thời gian tính toán khi giải quyết với ma trận quan hệ mờ lớn. .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Nhóm quan hệ mờ phụ thuộc thời gian và ứng dụng trong mô hình chuỗi thời gian mờ
Bài giảng Phân tích chuỗi thời gian trong tài chính
Tóm tắt luận án Tiến sĩ Toán học: Ứng dụng mô hình xích Markov và chuỗi thời gian mờ trong dự báo
Bài giảng Phân tích chuỗi thời gian: Phần 1 - Vũ Duy Thành
Luận văn thạc sỹ: Mô hình chuỗi thời gian mở trong sự báo chuỗi thời gian
Bài giảng Phân tích chuỗi thời gian: Phần 2 - Vũ Duy Thành
Bài giảng Phân tích chuỗi thời gian - Bùi Dương Hải
Giáo trình Tổng quan môn học: Phân tích chuỗi thời gian trong tài chính
Ứng dụng mô hình Thormas-Fiering mô phỏng chuỗi thời gian dòng chảy và ứng dụng kết quả mô phỏng trong điều hành các nhà máy điện
Nghiên cứu mô hình chuỗi thời gian mờ và ứng dụng vào dự báo dữ liệu tuyển sinh
crossorigin="anonymous">
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.