Luận Văn Thạc Sĩ Các Phương Pháp Chia Khoảng Trong Mô Hình Chuỗi Thời Gian Mờ

Các Phương Pháp Chia Khoảng Trong Mô Hình Chuỗi Thời Gian Mờ​

Chuỗi thời gian mờ và mô hình chuỗi thời gian mờ bậc nhất do Song và Chissom [1] 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 [2] 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 max-min 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 công trình tiếp theo đã sử dụng cách tiếp cận này để dự báo cho chuỗi thời gian. Huarng đã sử dụng các thông tin có trước trong tính chất của chuỗi thời gian như mức độ tăng giảm để đưa ra mô hình heuristic chuỗi thời gian mờ.

• Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính
• Chuyên ngành khoa học máy tính
• Người hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Công Điều
• Tác giả: Nguyễn Thị Thúy Lan
• Số trang: 74
• Kiểu file: PDF
• Ngôn ngữ: Tiếng Việt
• Đại học Thái Nguyên 2012

Link Download
http://tailieudientu.lrc.tnu.edu.vn...g-trong-mo-hinh-chuoi-thoi-gian-mo-36791.html
https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1