1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

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

208 17 0

Đang tải... (xem toàn văn)

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

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Một Số Phương Pháp Nâng Cao Độ Chính Xác Dự Báo Trong Mô Hình Chuỗi Thời Gian Mờ
Tác giả Nghiêm Văn Tính
Người hướng dẫn TS. Nguyễn Công Điều, TS. Nguyễn Minh Tuấn
Trường học Học viện Khoa học và Công nghệ
Chuyên ngành Khoa học máy tính
Thể loại luận án tiến sĩ
Năm xuất bản 2022
Thành phố Hà Nội
Định dạng
Số trang 208
Dung lượng 4,55 MB

Nội dung

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, 14:39

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[23]. N. Güler Dincer, Q. Akkuş, A new fuzzy time series model based on robust clustering for forecasting of air pollution, Ecol. Inform, 2018, 43, 157–164, http://dx.doi.org/10.1016/j.ecoinf.2017.12.001 Link
[1]. G. Box, G. Jenkins, Time series analysis: forecasting and control, New Jersey: Prentice-Hall, 1976 Khác
[2]. R.F. Engle, Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimator of the variance of United Kingdom inflation, Econ., 1982, 50, 987-1008 Khác
[3]. T. Bollerslev, Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity. J. Econ., 1986, 31, 307-327 Khác
[4]. F.G. Donaldson and M. Kamstra, Forecast Combining with Neural Networks, Journal of forecasting, 1996, 15, 49-61 Khác
[5]. J.V. Hansen, D.N. Ray, Neural Networks and Traditional Time Series Methods, A Synergistic Combination in State Economic Forecasts, 1997, 8(4), 863-873 Khác
[6]. J.S.R. Jang, ANFIS: adaptive network-based fuzzy inference systems. IEEE Trans Sys Man Cybern, 1993, 23, 665–685 Khác
[8]. Q. Song, B.S. Chissom, Forecasting enrolments with fuzzy time series - Part I, Fuzzy Sets and Systems, 1993a, 54(1),1-9 Khác
[9]. Q. Song, B.S. Chissom, Fuzzy time series and its models, Fuzzy Sets and Systems, 1993b, 4 (3), 269-277 Khác
[10]. S.M. Chen, Forecasting Enrolments based on Fuzzy Time Series, Fuzzy set and systems, 1996, 81(3), 311-319 Khác
[11]. K. Huarng, Effective lengths of intervals to improve forecasting in fuzzy time sries, Fuzzy Sets and Systems, 2001b, 123(3), 387-394 Khác
[12]. H.K.Yu, A refined fuzzy time-series model for forecasting, Physical A:Statistical Mechanics and Its Applications, 2005, 346 (3-4), pp. 657-681 Khác
[13]. H.K.Yu, Weighted fuzzy time series models for TAIEX forecasting.Phys A: Stat Mech Appl, 2005, 349 (3–4), 609-624 Khác
[14]. M. Bose, K. Mali, A novel data partitioning and rule selection technique for modeling high-order fuzzy time series. Applied Soft Computing, 2017, 63(17), pp. 87–96, doi: 10.1016/j.asoc.2017.11.011 Khác
[15]. S.M. Chen and N.Y. Chung, Forecasting enrolments of students by using fuzzy time series and genetic algorithms. International Journal of Intelligent Systems, 2006a, 17, pp. 1–17 Khác
[16]. S.M. Chen, N.Y. Chung, Forecasting enrolments using high-order fuzzy time series and genetic algorithms. International Journal of Intelligent Systems, 2006b, 21, 485–501 Khác
[17]. S.M. Chen, K. Tanuwijaya, Fuzzy forecasting based on high-order fuzzy logical relationships and automatic clustering techniques. Expert Systems with Applications, 2011, 38, 15425–15437 Khác
[18]. I.H. Kuo, et al, an improved method for forecasting enrolments based on fuzzy time series and particle swarm optimization. Expert systems with applications, 2009, 36, 6108 – 6117 Khác
[19]. H.Tung, N.D. Thuan, V.M. Loc, The partitioning method based on hedge algebras for fuzzy time series forecasting”, Journal of Science and Technology, 2016, 54 (5), pp. 571-583 Khác
[20]. V.M. Loc, P.T. Yen P, P.T.H. Nghia, Time Series Forecasting Using Fuzzy Time Series with Hedge Algebras Approach. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering), 2017, 7(12), 125- 133 Khác

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w