1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

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

132 9 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

Nội dung

Ngày đăng: 05/05/2022, 06:56

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 (Trang 22)
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] (Trang 23)
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 (Trang 28)
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 (Trang 30)
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 (Trang 32)
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 (Trang 36)
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 (Trang 38)
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 (Trang 40)
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 (Trang 41)
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 (Trang 53)
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 (Trang 54)
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 (Trang 55)
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” (Trang 61)
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 (Trang 65)
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 (Trang 65)
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 (Trang 69)
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 (Trang 70)
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 ( (Trang 71)
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 (Trang 74)
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 (Trang 76)
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 (Trang 77)
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 (Trang 83)
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 (Trang 89)
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 (Trang 92)
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 (Trang 99)
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 (Trang 115)
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 (Trang 115)
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 (Trang 119)
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 (Trang 122)
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 (Trang 122)

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

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w