tailieunhanh - Cải biên thuật toán bậc cao của singh và ứng dụng trong dự báo chuỗi thời gian

Trong bài báo này, chúng tôi cải tiến thuật toán bậc cao của Singh cho mô hình chuỗi thời gian mờ. Cải tiến này đã cho thấy hiệu quả được tăng lên rõ rệt thông qua các tính toán số cho chuỗi thời gian. | Nguyễn Công Điều và cs Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 72(10): 59 - 65 CẢI BIÊN THUẬT TOÁN BẬC CAO CỦA SINGH VÀ ỨNG DỤNG TRONG DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN Nguyễn Công Điều1, Trần Thanh Thương2* 1 Viện Công nghệ thông tin - VAST, 2Đại học Thái Nguyên TÓM TẮT Mô hình chuỗi thời gian mờ đang có nhiều ứng dụng trong công tác dự báo. Tuy nhiên kết quả dự báo của các phương pháp đề xuất còn chưa cao. Do đó việc tìm tòi các mô hình có độ chính xác cao hơn và thuật toán đơn giản hơn đang là một ưu tiên. Trong những năm gần đây một số công trình đã được hoàn thành theo hướng nâng cao độ chính xác và giảm khối lượng tính toán trong mô hình chuỗi thời gian mờ như các công trình của Chen và Hsu, Huarng, Singh,. Một cách tiếp cận khác cho mô hình chuỗi thời gian mờ là sử dụng những kỹ thuật khác trong khai phá dữ liệu như phân cụm, mạng nơ ron, để xây dựng mô hình. Ngoài ra còn có thể sử dụng các thuật toán bậc cao dự báo. Singh [10] đã đề xuất một thuật toán như vậy. Trong bài báo này, chúng tôi cải tiến thuật toán bậc cao của Singh cho mô hình chuỗi thời gian mờ. Cải tiến này đã cho thấy hiệu quả được tăng lên rõ rệt thông qua các tính toán số cho chuỗi thời gian. Từ khóa: Chuỗi thời gian mờ, biến ngôn ngữ, mối quan hệ mờ MỞ ĐẦU Chuỗi thời gian mờ và mô hình chuỗi thời gian mờ bậc nhất do Song và Chissom [4]-[6] phát triển từ năm 1993. Sau công trình này, một loạt các bài báo của nhiều tác giả khác nhau tiếp tục dựa trên ý tưởng này để dự báo chuỗi thời gian và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như dự báo dân số, tài chính, nhiệt độ, nhu cầu điện, vv. Gần đây có rất nhiều tác giả liên tục cải tiến mô hình chuỗi thời gian mờ để dự báo đạt kết quả chính xác hơn. Chen [7] đã đưa ra phương pháp mới đơn giản và hữu hiệu hơn so với phương pháp của Song và Chissom bằng cách sử dụng các phép tính số học thay vì các phép tính hợp maxmin phức tạp trong xử lý mối quan hệ mờ. Phương pháp của Chen cho hiệu quả cao hơn về mặt sai số dự báo và độ phức tạp của thuật toán. Nhiều .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
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.