1. Trang chủ
  2. » Toán

9 16 0

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 9
Dung lượng 693,58 KB

Nội dung

Việc mờ hóa trước khi thực hiện dự báo có thể làm mất đi một số qui luật của dữ liệu, nên khi dự báo nhiều trường hợp không nhận được kết quả tốt.. Một hướng phát triển khác của FTS [r]

Ngày đăng: 15/01/2021, 10:27

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Khi sử dụng mô hình hồi qui để dự báo, những áp dụng phải giả sử các điều kiện mà trong thực tế dữ liệu rất khó đáp ứng, chính vì vậy mô hình này thường chỉ áp dụng tốt cho những trường hợp đặc thù (Aladag et al., 2012; Abreu et al., 2013) -
hi sử dụng mô hình hồi qui để dự báo, những áp dụng phải giả sử các điều kiện mà trong thực tế dữ liệu rất khó đáp ứng, chính vì vậy mô hình này thường chỉ áp dụng tốt cho những trường hợp đặc thù (Aladag et al., 2012; Abreu et al., 2013) (Trang 2)
Bảng 1: Số liệu gốc, chuẩn hóa, biến đổi và tập mờ tương ứng của dữ liệu ACD -
Bảng 1 Số liệu gốc, chuẩn hóa, biến đổi và tập mờ tương ứng của dữ liệu ACD (Trang 4)
u được cho bởi Bảng 2. -
u được cho bởi Bảng 2 (Trang 4)
Bước 3: Các tập mờ Ai của Bảng 1 tương ứng với từng đoạn ui được cho bởi Bản g2 và được cụ thể như sau: -
c 3: Các tập mờ Ai của Bảng 1 tương ứng với từng đoạn ui được cho bởi Bản g2 và được cụ thể như sau: (Trang 5)
Hình 1: Đồ thị số liệu thực tế và dự báo của dữ liệu Enrollment -
Hình 1 Đồ thị số liệu thực tế và dự báo của dữ liệu Enrollment (Trang 6)
Bảng 4: Số lượng tuyển sinh được dự báo theo mô hình đề nghị -
Bảng 4 Số lượng tuyển sinh được dự báo theo mô hình đề nghị (Trang 6)

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

  • Đang cập nhật ...