Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

140 19 0
Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

Ngày đăng: 04/05/2022, 13:27

Hình ảnh liên quan

Hình 1.2: Chuỗi tỷ giá hối đoái B P/ USD hàng tuần [53] - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

Hình 1.2.

Chuỗi tỷ giá hối đoái B P/ USD hàng tuần [53] Xem tại trang 23 của tài liệu.
Hình 1.3: Đồ thị của 3 hàm thuộc phổ biến:(a) tam giác, (b) hình thang, (c) Gauss + Dạng hàm thuộc tam giác (Triangles): Hàm thuộc tam giác được xác  - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

Hình 1.3.

Đồ thị của 3 hàm thuộc phổ biến:(a) tam giác, (b) hình thang, (c) Gauss + Dạng hàm thuộc tam giác (Triangles): Hàm thuộc tam giác được xác Xem tại trang 25 của tài liệu.
1.2.3. Các thành phần của mô hình dự báo FTS - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

1.2.3..

Các thành phần của mô hình dự báo FTS Xem tại trang 28 của tài liệu.
sử dụng các hàm thuộc tam giác, hàm thuộc hình thang và Guass được minh họa trong Hình 1.6. - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

s.

ử dụng các hàm thuộc tam giác, hàm thuộc hình thang và Guass được minh họa trong Hình 1.6 Xem tại trang 31 của tài liệu.
Hình 1.7: Các thành phần trong giai đoạn kiểm thử - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

Hình 1.7.

Các thành phần trong giai đoạn kiểm thử Xem tại trang 33 của tài liệu.
Hình 1.8: Tóm tắt các bước thực hiện mô hình dự báo của Chen [10] trên tập dữ liệu tuyển sinh của trường Đại học Alabama - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

Hình 1.8.

Tóm tắt các bước thực hiện mô hình dự báo của Chen [10] trên tập dữ liệu tuyển sinh của trường Đại học Alabama Xem tại trang 38 của tài liệu.
1.2.5. Tiêu chuẩn đánh giá độ chính xác của các mô hình dự báo - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

1.2.5..

Tiêu chuẩn đánh giá độ chính xác của các mô hình dự báo Xem tại trang 40 của tài liệu.
Hình 1.9: Sơ đồ thuật toán phân cụm K-means 1.3.2. Thuật toán phân cụm mờ Fuzzy C-means - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

Hình 1.9.

Sơ đồ thuật toán phân cụm K-means 1.3.2. Thuật toán phân cụm mờ Fuzzy C-means Xem tại trang 42 của tài liệu.
Hình 1.10: Sơ đồ thuật toán phân cụm bằng FCM 1.3.3. Thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO) - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

Hình 1.10.

Sơ đồ thuật toán phân cụm bằng FCM 1.3.3. Thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO) Xem tại trang 43 của tài liệu.
Bảng 2.3: Kết quả mờ hóa dữ liệu tuyển sinh thành các tập mờ - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

Bảng 2.3.

Kết quả mờ hóa dữ liệu tuyển sinh thành các tập mờ Xem tại trang 56 của tài liệu.
Bảng 2.4: Biểu diễn mối quan hệ mờ bậc 1và bậc 3 trên tập dữ liệu tuyển sinh NămTập mờQuan hệ mờ bậc 1 Quan hệ mờ bậc 3 - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

Bảng 2.4.

Biểu diễn mối quan hệ mờ bậc 1và bậc 3 trên tập dữ liệu tuyển sinh NămTập mờQuan hệ mờ bậc 1 Quan hệ mờ bậc 3 Xem tại trang 57 của tài liệu.
 Xét thời điểm dự bá ot = - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

t.

thời điểm dự bá ot = Xem tại trang 58 của tài liệu.
2.2.2. Mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ hai nhân tố (FTS-2NT) - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

2.2.2..

Mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ hai nhân tố (FTS-2NT) Xem tại trang 61 của tài liệu.
[55] sử dụng kỹ thuật entropy để xác định điểm giữa tốt nhất cho các tập mờ hình thang tương ứng với k khoảng cố định ban đầu - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

55.

] sử dụng kỹ thuật entropy để xác định điểm giữa tốt nhất cho các tập mờ hình thang tương ứng với k khoảng cố định ban đầu Xem tại trang 68 của tài liệu.
Hình 2.5: Minh hoạ các phương pháp phân khoảng khác nhau trên cùng tập mẫu. 2.3.2. Các phương pháp phân khoảng dữ liệu - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

Hình 2.5.

Minh hoạ các phương pháp phân khoảng khác nhau trên cùng tập mẫu. 2.3.2. Các phương pháp phân khoảng dữ liệu Xem tại trang 69 của tài liệu.
Hình 2.6: Các phương pháp phân khoảng 2.3.2.1 Phân khoảng với độ dài bằng nhau - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

Hình 2.6.

Các phương pháp phân khoảng 2.3.2.1 Phân khoảng với độ dài bằng nhau Xem tại trang 69 của tài liệu.
sử dụng trong mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ được kết hợp cùng với các kỹ thuật khác để nâng cao hiệu quả dự báo như được chỉ ra trong Bảng 2.14. - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

s.

ử dụng trong mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ được kết hợp cùng với các kỹ thuật khác để nâng cao hiệu quả dự báo như được chỉ ra trong Bảng 2.14 Xem tại trang 73 của tài liệu.
Hình 2.9: Các phương pháp phân khoảng khác nhau kết hợp với mô hình FTS-1NT 2.3.3.1Phân khoảng sử dụng phân cụm K-means - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

Hình 2.9.

Các phương pháp phân khoảng khác nhau kết hợp với mô hình FTS-1NT 2.3.3.1Phân khoảng sử dụng phân cụm K-means Xem tại trang 74 của tài liệu.
Bảng 2.22: So sánh sai số dự báo MSE của mô hình đề xuất so với các mô hình khác dựa trên QHM bậc cao với số khoảng chia bằng 14. - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

Bảng 2.22.

So sánh sai số dự báo MSE của mô hình đề xuất so với các mô hình khác dựa trên QHM bậc cao với số khoảng chia bằng 14 Xem tại trang 82 của tài liệu.
Hình 2.15: Đường cong biểu diễn giữa giá trị dự báo của mô hình KM-FTS-1NT và các mô hình khác so với dữ liệu thực tế - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

Hình 2.15.

Đường cong biểu diễn giữa giá trị dự báo của mô hình KM-FTS-1NT và các mô hình khác so với dữ liệu thực tế Xem tại trang 91 của tài liệu.
Bảng 3.1: Các cụm và tâm của nó đạt được trên tập dữ liệu tuyển sinh [8] - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

Bảng 3.1.

Các cụm và tâm của nó đạt được trên tập dữ liệu tuyển sinh [8] Xem tại trang 95 của tài liệu.
Bảng 3.3: Kết quả mờ hóa chuỗi dữ liệu tuyển sinh vớ i7 khoảng chia tập nền - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

Bảng 3.3.

Kết quả mờ hóa chuỗi dữ liệu tuyển sinh vớ i7 khoảng chia tập nền Xem tại trang 96 của tài liệu.
Bảng 3.4 như sau: - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

Bảng 3.4.

như sau: Xem tại trang 98 của tài liệu.
Thuật toán 3.1: Thuật toán tìm khoảng tối ưu trong mô hình FTS1NT-CMPSO Đầu vào: Chuỗi dữ liệu lịch sử - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

hu.

ật toán 3.1: Thuật toán tìm khoảng tối ưu trong mô hình FTS1NT-CMPSO Đầu vào: Chuỗi dữ liệu lịch sử Xem tại trang 104 của tài liệu.
Hình 3.3: Sơ đồ thuật toán biểu diễn mô hình FTS1NT-CMPSO - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

Hình 3.3.

Sơ đồ thuật toán biểu diễn mô hình FTS1NT-CMPSO Xem tại trang 105 của tài liệu.
Mô hình Số lượng khoảng - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

h.

ình Số lượng khoảng Xem tại trang 119 của tài liệu.
Dựa trên kết quả trong Bảng 3.19 cho thấy sai số dự báo của mô hình - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

a.

trên kết quả trong Bảng 3.19 cho thấy sai số dự báo của mô hình Xem tại trang 120 của tài liệu.
Tiểu mục này trình bày kết quả dự báo của mô hình được đề xuất FTS1NT- - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

i.

ểu mục này trình bày kết quả dự báo của mô hình được đề xuất FTS1NT- Xem tại trang 122 của tài liệu.
Bảng 3.27: Sai số dự báo MAPE(%) trên từng bậc của mô hình FTS2NT-CMPSO ThángBậc 1Bậ 2Bậc 3Bậc 4 Bậc 5 Bậc 6 Bậc 7 Bậc 8 - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

Bảng 3.27.

Sai số dự báo MAPE(%) trên từng bậc của mô hình FTS2NT-CMPSO ThángBậc 1Bậ 2Bậc 3Bậc 4 Bậc 5 Bậc 6 Bậc 7 Bậc 8 Xem tại trang 127 của tài liệu.
Kết quả và sai số dự báo tương ứng với bậc tối ưu của mô hình được đề xuất - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ.

t.

quả và sai số dự báo tương ứng với bậc tối ưu của mô hình được đề xuất Xem tại trang 130 của tài liệu.

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan