Đăng nhập

Hãy chọn một cách để đăng nhập

Hoặc tiếp tục với email

Nhớ mật khẩu

Chưa có tài khoản? Đăng ký

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

132 9 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

1

/ 132 trang

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 05/05/2022, 06:56

Xem thêm:

Hình ảnh liên quan

Hình 1.1: Cấu trúc tổng quan của luận án - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ — Hình 1.1.
Cấu trúc tổng quan của luận án Xem tại trang 22 của tài liệu.

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.

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.

Hình 1.6: Ví dụ phân khoảng tập nền sử dụng các hàm thuộc khác nhau. - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ — Hình 1.6.
Ví dụ phân khoảng tập nền sử dụng các hàm thuộc khác nhau Xem tại trang 30 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 32 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 36 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 38 của tài liệu.

Hình 1.9: Sơ đồ thuật toán phân cụm K-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 Xem tại trang 40 của tài liệu.

Hình 1.10: Sơ đồ thuật toán phân cụm bằng FCM - 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 Xem tại trang 41 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 53 của tài liệu.

Bảng 2.4: Biểu diễn mối quan hệ mờ bậc 1và bậc 3 trên tập dữ liệu tuyển sinh Năm Tập mờ Quan 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 Năm Tập mờ Quan hệ mờ bậc 1 Quan hệ mờ bậc 3 Xem tại trang 54 của tài liệu.

Bảng 2.5: Kết quả nhóm quan hệ mờ phụ thuộc thời gian bậc 1và bậc 3 - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ — Bảng 2.5.
Kết quả nhóm quan hệ mờ phụ thuộc thời gian bậc 1và bậc 3 Xem tại trang 55 của tài liệu.

Bảng 2.8: Kết quả mờ hóa của nhân tố chính “nhiệt độ trung bình hàng ngày” và nhân tố thứ hai “mật độ của mây” - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ — Bảng 2.8.
Kết quả mờ hóa của nhân tố chính “nhiệt độ trung bình hàng ngày” và nhân tố thứ hai “mật độ của mây” Xem tại trang 61 của tài liệu.

Hình 2.6: Các phương pháp phân khoảng - 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 Xem tại trang 65 của tài liệu.

Hình 2.5: Minh hoạ các phương pháp phân khoảng khác nhau trên cùng tập mẫu. - 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 Xem tại trang 65 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 69 của tài liệu.

Hình 2.9: Các phương pháp phân khoảng khác nhau kết hợp với mô hình FTS-1NT - 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 Xem tại trang 70 của tài liệu.

Bảng 2.17: Giá trị của các khoảng từ tập dữ liệu tuyển sinh sử dụng K-means 7 Khoảng ( - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ — Bảng 2.17.
Giá trị của các khoảng từ tập dữ liệu tuyển sinh sử dụng K-means 7 Khoảng ( Xem tại trang 71 của tài liệu.

Hình 2.11: Minh hoạ các khoảng trên tập dữ liệu tuyển sinh sử dụng HA - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ — Hình 2.11.
Minh hoạ các khoảng trên tập dữ liệu tuyển sinh sử dụng HA Xem tại trang 74 của tài liệu.

năm, các cột còn lại là kết quả dự báo của các mô hình được lựa chọn để so sánh trong giai đoạn huấn luyện - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ — n.
ăm, các cột còn lại là kết quả dự báo của các mô hình được lựa chọn để so sánh trong giai đoạn huấn luyện Xem tại trang 76 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 77 của tài liệu.

Hình 2.13: Đồ thị biểu diễn sai số dự báo trong Bảng 2.30 của mô hình FTS-1NT - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ — Hình 2.13.
Đồ thị biểu diễn sai số dự báo trong Bảng 2.30 của mô hình FTS-1NT Xem tại trang 83 của tài liệu.

3.1.1. Mô hình chuỗi thời gian mờ một nhân tố (FTS-1NT) kết hợp giữa FCM và PSO - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ — 3.1.1..
Mô hình chuỗi thời gian mờ một nhân tố (FTS-1NT) kết hợp giữa FCM và PSO Xem tại trang 89 của tài liệu.

QHM được hình thành bởi hai hay nhiều tập mờ liên tiếp trong chuỗi thời gian. Dựa vào Định nghĩa 1.5 về quan hệ mờ bậc m , ta xác định được các QHM với số bậc - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ — c.
hình thành bởi hai hay nhiều tập mờ liên tiếp trong chuỗi thời gian. Dựa vào Định nghĩa 1.5 về quan hệ mờ bậc m , ta xác định được các QHM với số bậc Xem tại trang 92 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 99 của tài liệu.

chính xác hơn bốn mô hình được so sánh dựa trên QHM bậc 5 và đạt sai số dự báo với giá trị MSE nhỏ nhất là 116.37. - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ — ch.
ính xác hơn bốn mô hình được so sánh dựa trên QHM bậc 5 và đạt sai số dự báo với giá trị MSE nhỏ nhất là 116.37 Xem tại trang 115 của tài liệu.

Bảng 3.22: So sánh kết quả dự báo trong giai đoạn kiểm thử dựa trên QHM bậc 5 với 16 khoảng và sử dụng wh = 3 - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ — Bảng 3.22.
So sánh kết quả dự báo trong giai đoạn kiểm thử dựa trên QHM bậc 5 với 16 khoảng và sử dụng wh = 3 Xem tại trang 115 của tài liệu.

Bảng 3.27: Sai số dự báo MAPE(%) trên từng bậc của mô hình FTS2NT-CMPSO - 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 Xem tại trang 119 của tài liệu.

FTS2NT-CMPSO và các mô hình so sánh được đưa ra trong Bảng 3.32. - Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ — 2.
NT-CMPSO và các mô hình so sánh được đưa ra trong Bảng 3.32 Xem tại trang 122 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 122 của tài liệu.

Trích đoạn

Kết luận Chương 2

Các mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ đề xuất

Mô hình chuỗi thời gian mờ hai nhân tố (FTS-2NT) sử dụng FCM và PSO

Áp dụng dự báo thị trường chứng khoán Đài Loan TAIFEX

Áp dụng dự báo tai nạn ô tô tại Bỉ

Đánh giá hiệu quả của mô hình FTS hai nhân tố FTS2NT-CMPSO

Áp dụng dự báo trên tập dữ liệu thị trường chứng khoán

Kết luận Chương 3

Tài liệu cùng người dùng

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
165 16 0
Skkn một số phương pháp nâng cao chất lượng ôn thi tốt nghiệp trung học phổ thông môn địa lí phần kỹ năng biểu đồ và bảng số liệu Skkn một số phương pháp nâng cao chất lượng ôn thi tốt nghiệp trung học phổ thông môn địa lí phần kỹ năng biểu đồ và bảng số liệu
23 3 0
(SKKN CHẤT 2020) vận dụng một số phương pháp nâng cao hiệu quả trong phân môn vẽ trang trí cho học sinh trường THCS (SKKN CHẤT 2020) vận dụng một số phương pháp nâng cao hiệu quả trong phân môn vẽ trang trí cho học sinh trường THCS
21 0 0
(SKKN mới NHẤT) SKKN một số phương pháp nâng cao chất lượng cho trẻ mẫu giáo 5 6 tuổi làm quen với tác phẩm văn học ở trường mầm non lâm xa (SKKN mới NHẤT) SKKN một số phương pháp nâng cao chất lượng cho trẻ mẫu giáo 5 6 tuổi làm quen với tác phẩm văn học ở trường mầm non lâm xa
23 9 0
(SKKN mới NHẤT) SKKN một số phương pháp nâng cao chất lượng dạy học môn lịch sử ở trường THCS chu văn an nga sơn (SKKN mới NHẤT) SKKN một số phương pháp nâng cao chất lượng dạy học môn lịch sử ở trường THCS chu văn an nga sơn
19 2 0
(SKKN mới NHẤT) SKKN một số phương pháp nâng cao hiệu quả giáo dục kĩ năng sống cho học sinh qua môn địa lí lớp 12 (SKKN mới NHẤT) SKKN một số phương pháp nâng cao hiệu quả giáo dục kĩ năng sống cho học sinh qua môn địa lí lớp 12
20 5 0

Tài liệu liên quan

Luận án tiến sĩ một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ Luận án tiến sĩ một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ
132 2 0
(LUẬN án TIẾN sĩ) một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ (LUẬN án TIẾN sĩ) một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ
132 1 0
LUẬN án TIẾN sĩ NGÀNH máy TÍNH một số PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO độ CHÍNH xác dự báo TRONG mô HÌNH CHUỖI THỜI GIAN mờ LUẬN án TIẾN sĩ NGÀNH máy TÍNH một số PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO độ CHÍNH xác dự báo TRONG mô HÌNH CHUỖI THỜI GIAN mờ
137 2 0
Nghiên cứu phương pháp nâng cao độ chính xác trong phân tích đồng vị phóng xạ các mẫu thực vật hóa tro Nghiên cứu phương pháp nâng cao độ chính xác trong phân tích đồng vị phóng xạ các mẫu thực vật hóa tro
13 3 0
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
133 7 0
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
132 9 0
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.
208 17 0
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.
140 19 0