Mô hình chuỗi thời gian mờ heuristic và ứng dụng

Số hóa Trung tâm Học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG HÀ ĐỨC TỒN MƠ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN MỜ HEURISTIC VÀ ỨNG DỤNG LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: 60.48.01 Giáo viên hƣớng dẫn: TS Nguyễn Công Điều Thái Nguyên, 20013 Số hóa Trung tâm Học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ MỤC LỤC MỞ ĐẦU CHƢƠNG I TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT TẬP MỜ 1.1 Lý thuyết tập mờ 1.1.1 Tập mờ 1.1.2 Các phép toán tập mờ 1.1.2.1 Phép bù tập mờ 1.1.2.2 Phép giao hai tập mờ 1.1.2.3 Phép hợp hai tập mờ 1.1.2.4 Luật De Morgan 1.2 Các quan hệ suy luận xấp xỉ, suy diễn mờ 10 1.2.1 Quan hệ mờ 10 1.2.1.1 Khái niệm quan hệ rõ 10 1.2.1.2 Các quan hệ mờ 11 1.2.1.3 Các phép toán quan hệ mờ 11 1.2.2 Suy luận xấp xỉ suy diễn mờ 12 1.3 Hệ mờ 13 1.3.1 Bộ mờ hoá 14 1.3.2 Hệ luật mờ 14 1.3.3 Động suy diễn 15 1.3.4 Bộ giải mờ 16 CHƢƠNG II 17 MƠ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN MỜ VÀ CÁC THUẬT TOÁN CƠ BẢN 17 2.1 Các kiến thức chuỗi thời gian 17 2.1.1 Khái niệm chuỗi thời gian 17 2.1.2 Tính chất chuỗi thời gian 17 2.1.2.1 Tính dừng 17 2.1.2.2 Tuyến tính 18 2.1.2.3 Tính xu hướng 19 2.1.2.4 Tính mùa vụ 19 2.1.3 Phân loại chuỗi thời gian .20 i Số hóa Trung tâm Học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 2.1.3.1 Chuỗi thời gian tuyến tính 20 2.1.3.2 Chuỗi thời gian phi tuyến 21 2.1.3.3 Chuỗi thời gian đơn biến 21 2.1.3.4 Chuỗi thời gian đa biến 21 2.1.3.5 Chuỗi thời gian hỗn loạn 22 2.1.4 Mơ hình chuỗi thời gian .22 2.2 Chuỗi thời gian mờ 23 2.2.1 Khái niệm .23 2.2.2 Một số định nghĩa liên quan đến chuỗi thời gian mờ 24 2.3 Một số thuật toán mơ hình chuỗi thời gian mờ 25 2.3.1 Mơ hình thuật toán Song Chissom 25 2.3.2 Mơ hình thuật tốn Chen 26 2.3.3 Thuật toán bậc cao Chen 27 2.2.4 Thuật toán bậc cao Singh .29 2.4 Các phƣơng pháp chia khoảng 31 2.4.1 Phương pháp lựa chọn ngẫu nhiên .32 2.4.2 Phương pháp độ dài dựa phân bố giá trị 32 2.4.3 Phương pháp độ dài dựa giá trị trung bình 33 2.4.4 Phương pháp dự mật độ 33 CHƢƠNG III 34 MÔ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN MỜ HEURISTIC VÀ TÍNH TỐN THỬ NGHIỆM 34 3.1 Mơ hình chuỗi thời gian mờ Heuristic- [6] 34 3.2 Mơ hình chuỗi thời gian mờ heuristic- [7] 35 3.2.1 Một số khái niệm 35 3.2.2 Các bước thuật toán .37 3.3 Ứng dụng mơ hình thuật toán chuỗi thời gian mờ heuristic- 40 3.3.1 Ứng dụng toán dự báo số lƣợt bệnh nhân khám bệnh 40 3.3.2 Ứng dụng toán dự báo số lƣợng học sinh nhập trƣờng 49 3.3.3.So sánh kết dự báo phương pháp heuristic- với phương pháp khác khác 52 KẾT LUẬN 56 Tài liệu tham khảo 58 PHỤLỤC 59 ii Số hóa Trung tâm Học lieäu http://lrc.tnu.edu.vn/ DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1: Một số phép kéo theo mờ thông dụng 10 Bảng 2.1 : Ánh xạ sở 32 Bảng 3.1 : Các điểm lấy giá trị dự báo khoảng 39 Bảng 3.2 : Số liệu bệnh nhân khám bệnh 40 Bảng 3.3 : Phân bổ giá trị khoảng 41 Bảng 3.4 : Phân khoảng 41 Bảng 3.5 : Mối quan hệ mờ 43 Bảng 3.6 : Nhóm mối quan hệ mờ 43 Bảng 3.7 : Nhóm quan hệ mờ, quan hệ mờ heuristic điểm tính 45 Bảng 3.8 : Kết dự báo 48 Bảng 3.9 : Số liệu tuyển sinh 49 Bảng 3.10: Mối quan hệ mờ (tuyển sinh) 49 Bảng 3.11: Nhóm mối quan hệ mờ (tuyển sinh) 50 Bảng 3.12: Kết dự báo (tuyển sinh) 51 Bảng 3.13: So sánh kết dự báo 53 iii Số hóa Trung tâm Học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Hàm liên thuộc tập mờ Hình 1.2: Giao tập mờ Hình 1.3: Phép hợp tập mờ Hình 1.4: Cấu hình hệ mờ 13 Hình 3.1: Biểu đồ so sánh 53 Hình 3.2: Biểu đồ so sánh 54 Hình 3.3: Biểu đồ so sánh 54 Hình PL.1: Cập nhật liệu 58 Hình PL.2: Tính tốn dự báo theo mơ hình heuristic- 59 Hình PL.3: Tính tốn dự báo theo mơ hình Chen 59 Hình PL.4: Tính tốn dự báo theo mơ hình Huarng 60 Hình PL.5: Tính số MSE 60 iv Số hóa Trung tâm Học lieäu http://lrc.tnu.edu.vn/ MỞ ĐẦU Khái niệm logic mờ đƣợc giáo sƣ Lotfi Zadeh trƣờng đại học California - Mỹ đề lần năm 1965 Lý thuyết tập mờ ngày phong phú hoàn chỉnh, tạo vững để phát triển logic mờ Có thể nói logic mờ (Fuzzy logic) tảng để xây dựng hệ mờ thực tiễn Khi nhà nghiên cứu muốn phân tích liệu lịch sử với biến ngôn ngữ, dựa phƣơng pháp truyền thống chuỗi thời gian khơng mang lại hiệu cao Mơ hình chuỗi thời gian mờ đƣợc phát triển để ứng phó với vấn đề đặc biệt thuộc loại nghiên cứu Trong hƣớng phát triển chuỗi thời gian mờ đƣợc ý Song Chissom [1][2][3] Trong lĩnh vực phân tích chuỗi thời gian, Song Chissom đƣa khái niệm chuỗi thời gian mờ không phụ thuộc vào thời gian phụ thuộc vào thời gian để dự báo, trình bày bƣớc để thực ngiên cứu chuỗi thời gian mờ với biến ngôn ngữ Trong nghiên cứu năm 1993 dự báo tuyển sinh trƣờng Đại học Alabama, Song Chissom phát triển mơ hình từ liệu tuyển sinh Từ họ đề xuất quy trình dự báo bƣớc Mơ hình khơng phụ thuộc thời gian áp dụng phép tính max-min lý thuyết tập mờ cho việc thiết lập mối quan hệ mờ; mơ hình phụ thuộc thời gian áp dụng phép tình tổ hợp min-max Cả hai phép tính tổ hợp max-min minmax yêu cầu nhiều phép tính Sự giải mờ hố kết dự đốn hai mơ hình u cầu loạt phép tốn Để vƣợt qua khó khăn này, Chen [5] trình bày phƣơng pháp chuỗi thời gian mờ mới, sử dụng phép tính số học để tính giá trị mối quan hệ mờ cách đƣa khái niệm nhóm quan hệ logic mờ Chen sử dụng mối quan hệ logic mờ để phát triển quy trình bƣớc để thực chuỗi Số hóa Trung tâm Học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ thời gian mờ với khả phân tích q trình động với biến ngôn ngữ Để kiểm tra ƣu việt phƣơng pháp ông, Chen áp dụng mơ hình dự báo sử dụng liệu với Song Chisom để dự báo trƣớc vấn đề tuyển sinh trƣờng Đại học Alabama So với phƣơng pháp khác, Mơ hình Chen mơ hình hiệu đơn giản so với hầu hết phƣơng pháp tiếp cận khác Những lí chọn mơ hình Chen là, mơ hình Chen đơn giản hố phép tốn phức tạp mơ hình Song Chissom Thứ hai, mơ hình Chen dự đốn tốt mơ hình khác dự đốn tuyển sinh Thứ ba, mơ hình Chen dễ dàng tích hợp kiến thức đốn mơ hình khác Tuy nhiên, độ xác phƣơng pháp dự báo ơng hạn chế Chính lý Huarng [6] nâng mơ hình Chen thành mơ hình Heuristic cách tích hợp kiến thức đốn Các mơ hình Heuristic đƣợc mong đợi giảm đƣợc khối lƣợng tính tốn dự báo đƣợc xu hƣớng phát triển dãy số liệu nhằm phục vụ cho dự báo dễ dàng Với lí này, mơ hình Heuristic đƣợc mong đợi dễ dàng thực có dự báo tốt so với phƣơng pháp Chen Huarng sử dụng danh sách tuyển sinh trƣờng Đại học Alabama để minh hoạ cho mơ hình heuristic làm tốt mơ hình Chen mơ hình khác Mơ hình heuristic dự đốn việc tuyển sinh tốt mơ hình khác Thêm vào đó, dự đốn số giao dịch đƣợc sử dụng để minh họa cho lợi ích mơ hình heuristic so với mơ hình Chen Trong mơ hình Heuristic, kiến thức đốn đƣợc sử dụng để gợi ý việc tìm kiếm tập mờ phù hợp cho việc dự đoán số giao dịch Hơn nữa, mơ hình đốn cung cấp kết dự đốn tồn diện tốt mơ hình trƣớc Khi việc thực hai mơ hình đốn đƣợc so sánh, mơ hình đốn ba biến dự đốn tốt mơ hình đốn hai biến Số hóa Trung tâm Học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ Do đó, thơng tin đốn nhiều đóng góp cho kết dự đoán tốt Huarng sử dụng thơng tin có trƣớc tính chất chuỗi thời gian nhƣ mức độ tăng giảm để đƣa mơ hình heuristic chuỗi thời gian mờ Heuristic đƣợc sử dụng rộng rãi nghiên cứu trí tuệ nhân tạo đại diện tầng nghĩa khác Trong lĩnh vực hệ thống chuyên môn, heuristic thƣờng đƣợc xem nhƣ “quy tắc ngón tay cái”, Với chiến lƣợc nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, heuristic đƣợc sử dụng để gợi ý tìm kiếm Nghiên cứu áp dụng thơng tin có vấn đề (hoặc đoán) để trợ giúp việc lựa chọn tập mờ thích hợp chuỗi thời gian mờ Việc đốn đƣợc xem nhƣ thơng tin phƣơng pháp tìm kiếm thơng tin đầy đủ để gợi ý việc tìm kiếm Do vậy, mơ hình đƣợc đề xuất đƣợc đặt tên “ mô hình đốn” cho dự đốn chuỗi thời gian mờ Bên cạnh để nâng cao độ xác thuật tốn Huarng có báo quan trọng phƣơng pháp chia khoảng Ngày phƣơng pháp dự báo chuỗi thời gian mờ đƣợc mở rộng với nhiều công cụ để xây dựng mô hình nhƣ: mạng Nơ ron, giải thuật di truyền, phân cụm, tối ƣu bầy đàn để nâng cao độ xác Trong đề tài này, em trình bày cải tiến mơ hình heuristic chuỗi thời gian mờ áp dụng mơ hình dự báo số lƣợt bệnh nhân đến khám bệnh hàng tháng Bệnh viện đa khoa thị xã Phú Thọ tỉnh Phú Thọ số lƣợng học sinh nhập trƣờng trƣờng CĐYT Phú Thọ Tƣ tƣởng phƣơng pháp sử dụng số khái niệm Huarng [6] để tiến hành thử nghiệm mơ hình dự báo cho dãy số liệu thực tế Với mục tiêu tìm hiểu việc sử dụng mơ hình chuỗi thời gian mờ dự báo, đặc biệt việc sử dụng mơ hình chuỗi thời gian mờ heuristic, Số hóa Trung tâm Học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ em lựa chọn đề tài “Mơ hình chuỗi thời gian mờ heuristic ứng dụng” làm đề tài cho luận văn tốt nghiệp Luận văn đƣợc chia làm chƣơng với nội dung nghiên cứu chính: Chƣơng 1: Tổng quan lý thuyết tập mờ Chƣơng 2: Mơ hình chuỗi thời gian mờ thuật tốn Chƣơng 3: Mơ hình chuỗi thời gian mờ heuristic tính tốn thử nghiệm Luận văn đƣợc hoàn thành dƣới hƣớng dẫn tận tình TS Nguyễn Cơng Điều, em xin bày tỏ lịng biết ơn chân thành thầy Em xin chân thành cảm ơn thầy cô giáo Viện công nghệ thông tin, thầy cô giáo trƣờng Đại học CNTT&TT Thái Nguyên giảng dạy giúp đỡ em suốt qúa trình học tập nâng cao trình độ kiến thức Tuy nhiên điều kiện thời gian khả có hạn nên luận văn khơng thể tránh khỏi thiếu sót Em mong thầy giáo bạn đóng góp ý kiến để đề tài đƣợc hồn thiện Số hóa Trung tâm Học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ CHƢƠNG I TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT TẬP MỜ Nhƣ biết, suy luận đời thƣờng nhƣ suy luận khoa học, logic tốn học đóng vai trị quan trọng Ngày nay, xã hội phát triển nhu cầu ngƣời ngày cao Do đó, tiến khoa học cao.Với hai giá trị đúng, sai hay 1, không giải đƣợc hết toán phức tạp nảy sinh thực tế nhƣ toán lĩnh vực điều khiển tối ƣu, nhận dạng hệ thống, hệ chuyên gia y học giúp chuẩn đoán điều trị bệnh, hệ chuyên gia xử lý tiếng nói, nhận dạng hình ảnh, mà liệu khơng đầy đủ, không đƣợc định nghĩa cách rõ ràng Trong năm kỷ 20, ngành khoa học đƣợc hình thành phát triển mạnh mẽ lý thuyết tập mờ Đây hệ thống làm việc với mơi trƣờng khơng hồn tồn xác định, với tham số, tiêu kinh tế kỹ thuật, dự báo môi trƣờng sản xuất kinh doanh chƣa khó xác định cách thật rõ ràng, chặt chẽ Khái niệm logic mờ đƣợc giáo sƣ Lofti A.Zadeh đƣa lần vào năm 1965 Mỹ Từ lý thuyết mờ đƣợc phát triển ứng dụng rộng rãi Trong chƣơng em tập trung trình bày số kiến thức hệ mờ có liên quan tới mơ hình mà nghiên cứu 1.1 Lý thuyết tập mờ 1.1.1 Tập mờ Định nghĩa: Cho Ω( Ω ≠ ) không gian nền, tập mờ A Ω đƣợc xác định hàm thuộc (membership function): Số hóa Trung tâm Học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ Ở em đƣa trƣờng hợp để làm thí dụ Tháng 10/2011 tháng 11/2011 có giá trị tƣơng ứng Bảng 7041 7084 Còn Bảng hai hàng đƣợc bôi màu vàng sẫm Giá trị mờ chuỗi thời gian tƣơng ứng A16 A16 (xem cột tƣơng ứng thứ nhất).Tại thời điểm này, hiệu số bậc tƣơng ứng 153 1088 tức hai giá trị dƣơng (hs1>0, hs2>0) Mối quan hệ tháng 10/2011 A14 Nhƣ để dự báo ta cần nhóm quan hệ A14 A16 A8, A16 Để tính quan hệ mờ heuristic, ta sử dụng hàm heuristic dƣơng nên lấy số H16( ,A8, A16) = A16 16 Nhƣ giá trị dự báo rơi vào giá trị mờ A16 tƣơng ứng với khoảng u16 = [7000; 7100] Giá trị hiệu số bậc dƣơng, để xem lấy điểm khoảng dự báo ta lại xem Bảng 6: ∆ > 0, ∆2 > nên theo bảng giá trị lấy điểm khoảng (0.75) Điểm tƣơng ứng với giá trị xấp xỉ 7075 Nhƣ ta dự báo xong thời điểm tháng 10/2011 Tính tiếp dự báo cho tháng 11/2011 Dự báo theo quan hệ F(10/2011) F(11/2011) hay A16 A6 Nhóm quan hệ mờ A16 A13,A16, A20 Xác định nhóm quan hệ mờ heuristic sử dụng hàm heuristic với hiệu số bậc thời điểm có giá trị 43 tức giá trị dƣơng, ta thu đƣợc nhƣ sau: H16( , A13,A16,A20) = A16, A20 dƣơng nên lấy số 16 Nhƣ giá trị dự báo lấy trung bình khoảng u16, u20 Điểm lấy giá trị tƣơng ứng khoảng lại xét dấu hiệu số bậc hiệu bậc thời điểm Tính tốn cho thấy hs1 dƣơng, hs2 âm nên tính chất chuỗi số liệu tăng tăng từ từ nên điểm tính tƣơng ứng 0.25, 0.5 hai khoảng dự báo giá trị trung bình giá trị Điểm 0.25 47 Số hóa Trung tâm Học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ khoảng u16 7025 Điểm 0.5 u20 có giá trị 7750 Nhƣ giá trị dự báo f(11/2011) là: f(11/2011) =(7025+7750)/2 = 7387.5 7388 Kết dự báo: Chỉ số thực 5613 Giá trị mờ 5093 A5 -520 7691 A20 2598 3118 A20 0.75 7825 7300 A19 -391 -2989 A14, A19 0.75, 0.5 7163 7323 A19 23 414 A19 0.75 7525 6975 A15 -348 -371 A15 0.25 6925 7050 A16 75 423 A16, A17 0.75, 0.5 7113 7823 A20 773 698 A20 0.75 7825 6888 A14 -935 -1708 A14 0.75 6875 7041 A16 153 1088 A16 0.75 7075 7084 A16 43 -110 A16, A20 0.25, 0.5 7388 6786 A13 -298 -341 A13 0.75 6775 3766 A1 -3020 -2722 A1 0.75 3925 5477 A6 1711 4731 A6 0.75 5425 6787 A13 1310 -401 A13 0.25 6725 6938 A15 151 -1159 A15 0.25 6925 7156 A17 218 67 A17 0.75 7175 Hiệu số bậc Hiệu số bậc Nhóm qh mờ heuristic Điểm tính Dự báo A7 A2, A5 48 Số hóa Trung tâm Học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 6058 A8 -1098 -1316 A8 0.75 6025 6550 A7 492 1590 A7, A15 0.75, 0.5 6338 A2, A5, A10 0.25, A10 6299 -251 -743 0.5, 0.75 5163 6131 A9 -168 83 A7, A9 0.5, 0.25 5894 7335 A19 1204 1372 A19 0.75 7525 7105 A17 -230 -1434 A15, A17 0.75, 0.5 7063 6333 A10 -772 -542 A8, A10 0.75, 0.5 6175 5667 A7 -666 106 A7 0.25 5575 4165 A2 -1502 -836 A2 0.75 4225 6462 A11 2297 3799 A11 0.75 6513 6248 A9 -214 -2511 A9 0.75 6213 6889 A14 641 855 A14, A19 0.75, 0.5 7163 5823 A8 -1066 -1707 A8 0.75 6025 6905 A15 1082 2148 A15 0.75 6975 6411 A11 -494 -1576 A11 0.75 6513 Bảng 3.8: kết dự báo 3.3.2 Ứng dụng toán dự báo số lượng học sinh nhập trường Xét toán dự báo cho chuỗi liệu số lƣợng học sinh nhập trƣờng hang năm, từ năm 1996 đến 2012 Số liệu đƣợc đƣa bảng dƣới Thời gian Số lƣợng HS Thời gian Số lƣợt khám 1996 1022 2005 1101 1997 1055 2006 1381 49 Soá hóa Trung tâm Học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ 1998 1152 2007 1338 1999 1100 2008 1367 2000 1125 2009 1272 2001 1220 2010 1320 2002 1046 2011 1217 2003 1148 2012 1069 2004 1114 Bảng 3.9: số liệu tuyển sinh Xác định mối quan hệ mờ nhóm quan hệ mờ xác định mối quan hệ mờ thời điểm t =1, 2, , 17 Có thể thấy đƣợc mối quan hệ nhƣ sau: A1 A2 A4 A4 A2 A6 A4 A13 A6 A4 A13 A12 A4 A5 A12 A13 A5 A8 A13 A10 A8 A2 A10 A11 A2 A5 A11 A8 A5 A4 A8 A3 Bảng 3.10: mối quan hệ mờ (tuyển sinh) Từ xác định nhóm mối quan hệ mờ Tồn thể nhóm quan hệ mờ đƣợc thể dƣới Bảng 3.11 A1 A2 A13 A10, A12 A2 A5, A6 A12 A13 50 Số hóa Trung tâm Học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ A6 A4 A10 A11 A4 A4, A5, A13 A11 A8 A5 A4, A8 A8 A2, A3 Bảng 3.11: Nhóm mối quan hệ mờ (tuyển sinh) Kết dự báo Chỉ số thực Giá trị mờ 1022 A1 1055 A2 33 1152 A6 1100 Hiệu số bậc Nhóm qh mờ heuristic Điểm tính Dự báo 97 64 A6 0.25 1158 A4 -52 -149 A4 0.25 1098 1125 A5 25 77 A5 ; A13 0.25, 0.5 1251 1220 A8 95 70 A8 0.25 1218 1046 A2 -174 -269 A2 0.25 1038 102 276 A5 ; A6 0.25, 0.5 1146 A5 1148 Hiệu số bậc 1114 A4 -34 -136 A4 0.25 1098 1101 A4 -13 21 A4 0.75 1113 1381 A13 280 293 A13 0.25 1368 1338 A12 -43 -323 A10 ; A12 0.75, 0.5 1319 1367 A13 29 72 A13 0.25 1368 1272 A10 -95 -124 A10 0.25 1278 1320 A11 48 143 A11 0.25 1308 51 Số hóa Trung tâm Học liệu 1217 A8 A3 1069 -103 -151 -148 -45 http://lrc.tnu.edu.vn/ A8 0.25 1218 A2 ; A3 0.25, 0.5 1056 Bảng 3.12: kết dự báo (tuyển sinh) 3.3.3.So sánh kết dự báo phương pháp heuristic- với phương pháp khác khác Ở em đƣa kết tính tốn theo phƣơng pháp Chen Huarng để so sánh kết với mơ hình heuristic- Bảng so sánh: Chỉ số thực 5613 Giá trị mờ Hiệu số bậc Nhóm qh mờ -520 A2, A5, A10 5175 4600 Chen Huarng Dự báo (heuristic-2) A7 A5 5093 7691 A20 2598 A20 7750 7750 7825 7300 A19 -391 A14, A19 7150 7150 7163 23 A15, A17, A19 7183 7450 7525 -348 A15, A17, A19 7183 6950 6925 75 A11, A16, A17 6892 7100 7113 773 A13, A16, A20 7183 7750 7825 A19 7323 A15 6975 A16 7050 A20 7823 6888 A14 -935 A14, A19 7150 6850 6875 7041 A16 153 A8, A16 6500 7050 7075 43 A13, A16, A20 7183 7400 7388 A16 7084 52 Số hóa Trung tâm Học liệu A13 6786 http://lrc.tnu.edu.vn/ -298 A13, A16, A20 7183 6750 6775 3766 A1 -3020 A1, A15 5400 3850 3925 5477 A6 1711 A6 5350 5350 5425 6787 A13 1310 A13 6750 6750 6725 6938 A15 151 A1, A15 5400 6950 6925 218 A11, A16, A17 6892 7150 7175 A17 7156 6058 A8 -1098 A8, A10 6138 5950 6025 6550 A7 492 A7, A15 6300 6300 6338 -251 A2, A5, A10 5175 5175 5163 A10 6299 6131 A9 -168 A7, A9 5913 5913 5894 7335 A19 1204 A14, A19 7150 7450 7525 -230 A15, A17, A19 7183 7050 7063 A17 7105 6333 A10 -772 A8, A10 6138 6138 6175 5667 A7 -666 A7, A9 5913 5650 5575 -1502 A2, A5, A10 5175 4150 4225 A2 4165 6462 A11 2297 A11 6475 6475 6513 6248 A9 -214 A9 6175 6175 6213 6889 A14 641 A14, A19 7150 7150 7163 5823 A8 -1066 A8, A16 6500 5950 6025 6905 A15 1082 A7, A15 6300 6950 6975 53 Số hóa Trung tâm Học liệu A11 6411 -494 A11, A16, A17 MSE http://lrc.tnu.edu.vn/ 6892 6475 6513 317734 63134 58566 Bảng 3.13: so sánh kết dự báo Hàng cuối thể sai số trung bình bình phƣơng MSE đƣợc tính theo cơng thức: MSE = Trong fi giá trị thực cịn gi giá trị dự báo Ta thấy số MSE mơ hình heuristic-2 thấp nhiều so với số lại, điều chứng tỏ độ xác mơ hình heuristic-2 có tiến triển hơn, độ tin cậy cao Sau số đồ thị so sánh kết với Hình 3.1 Biểu đồ so sánh 54 Số hóa Trung tâm Học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ Hình 3.2 Biểu đồ so sánh Hình 3.3 Biểu đồ so sánh 55 Số hóa Trung tâm Học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ KẾT LUẬN Luận văn chủ yếu nghiên cứu số khái niệm, định nghĩa, phép toán tập mờ mơ hình chuỗi thời gian mờ Từ tìm hiểu thuật tốn mơ hình chuỗi thời gian mờ nhƣ: Mơ hình thuật tốn Song Chisssom [1], [2], [3], mơ hình thuật tốn Chen [5], mơ hình bậc cao Singh dự báo Tuy nhiên mơ hình cho kết dự báo chƣa cao phƣơng pháp tính tốn phức tạp Chính lý Huarng [6] nâng mơ hình Chen [5] thành mơ hình heuristic cách tích hợp kiến thức đốn Tiếp theo Nguyễn Cơng Điều [7] kế thừa tồn mơ hình Huarng [6] đƣa vào số cải tiến cho mơ hình chuỗi thời gian mờ heuristic-2 Thuật toán phát triển sở thuật toán Huarng [6] nhƣng cải tiến nhiều, chủ yếu chia lại khoảng từ tập dự báo lấy thêm thông tin từ tốc độ tăng giảm giá trị chuỗi thời gian để xác định điểm dự báo khoảng Trong luận văn em tập chung chủ yếu vào Chƣơng 3, nói mơ hình chuỗi thời gian mờ heuristic tính tốn thử nghiệm Trong phần em tìm hiểu kỹ mơ hình chuỗi thời gian mờ heuristic-2 (một cải tiến mơ hình heuristic) Từ ứng dụng mơ hình chuỗi thời gian mờ heuristic2 toán dự báo số lƣợt bệnh nhân đến khám bệnh hàng tháng Bệnh viện đa khoa Phú Thọ Qua so sánh kết tính tốn mơ hình thuật tốn để thấy đƣợc lợi từ mơ hình Các kết tính tốn cho thấy độ xác dự báo mơ hình heuristic-2 tăng lên đáng kể so với cá thuật toán xây dựng trƣớc nhƣ: thuật toán Chen [5], thuật toán Huarng [6] Điều thể thơng qua số trung bình bình phƣơng (MSE) Điều cho thấy dự báo theo mơ hình heuristic-2 cho độ xác cao Đạt đƣợc kết nhờ phân 56 Số hóa Trung tâm Học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ chia khoảng hợp lý sử dụng thơng tin thêm có sẵn chuỗi thời gian để dự báo Trong tính tốn thử nghiệm em thấy mơ hình thuật tốn đƣợc ứng dụng tính tốn phần mếm MS Excel thuận tiện đơn giản Chính em sử dụng phần mềm MS Excel để tính tốn thử nghiệm ứng dụng dự báo số lƣợt bệnh nhân khám bệnh Bệnh viện đa khoa thị xã Phú Thọ dự báo số lƣợng sinh viên nhập trƣờng trƣờng CĐYT Phú Thọ Trong hƣớng phát triển đề tài, tới em ứng dụng rộng rãi việc dự báo cho ngành y tế nhƣ: dự báo lƣợng ngƣời mắc bệnh đái tháo đƣờng hàng năm tỉnh Phú Thọ, dự báo dân số tỉnh …vv 57 Soá hóa Trung tâm Học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ Tài liệu tham khảo [1] Q Song, B.S Chissom, “Fuzzy Time Series and its Model”, Fuzzy set and system, vol 54, pp 269-277, 1993 [2] Q Song, B.S Chissom, “Forecasting Enrollments with Fuzzy Time Series – Part I,” Fuzzy set and system, vol 54, pp 1-9, 1993 [3] Q Song, B.S Chissom, “Forecasting Enrollments with Fuzzy Time Series – Part II,” Fuzzy set and system, vol 62, pp 1-8, 1994 [4] S.M Chen, “Forecasting Enrollments based on Fuzzy Time Series,” Fuzzy set and system, vol 81, pp 311-319, 1996 [5] S M Chen, “Forecasting Enrollments based on hight-order Fuzzy Time Series”, Int Journal: Cybernetic and Systems, N.33, pp 1-16, 2002 [6] K.Huarng, “Heuristic models of fuzzy time series forecasting”, Fuzzy sets and Systems, V.123, pp 369-386, 2001 [7] Nguyễn Công Điều, “Một thuật tốn cho mơ hình chuỗi thời gian mờ heuristic dự báo chứng khốn”, Tạp chí Khoa học Công nghệ, Viện KH&CN Việt Nam , 49 (4) 2011.11-25 [8] S.R.Singh (2009) et al, “ A computational method of forecasting based on high – order fuzzy time series”, Expect Systems with Applications 36, pp 10551 – 10559 [9] K Huarng , “Effective length of interval to improve forecasting in fuzzy time series”, Fuzzy set and Systems, (2001) vol 123, pp 387-394 58 Số hóa Trung tâm Học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ PHỤ LỤC Trong luận văn em sử dụng phần mềm MS Excel 2007 để tính tốn thử nghiệm ứng dụng dự báo số lƣợt bệnh nhân đến khám bệnh hàng tháng Bệnh viện đa khoa thị xã Phú Thọ tỉnh Phú Thọ Cập nhật số liệu: Hình PL.1 Cập nhập liệu Sử dụng mơ hình chuỗi thời gian mờ heuristic- để dự báo sơ lƣợt bệnh nhân đến khám bệnh Bệnh viện đa khoa Phú Thọ 59 Số hóa Trung tâm Học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ Hình PL.2 Tính tốn dự báo theo mơ hình heuristic-2 Sử dụng mơ hình chuỗi thời gian mờ Chen để dự báo sơ lƣợt bệnh nhân đến khám bệnh Bệnh viện đa khoa Phú Thọ Hình PL.3 Tính tốn dự báo theo mơ hình Chen 60 Số hóa Trung tâm Học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/ Sử dụng mơ hình chuỗi thời gian mờ Huarng để dự báo sơ lƣợt bệnh nhân đến khám bệnh Bệnh viện đa khoa Phú Thọ Hình PL.4 Tính tốn dự báo theo mơ hình Huarng Tính số MSE Hình PL.5 Tính số MSE 61 ... này, em giới thiệu mơ hình chuỗi thời gian mờ heuristic- 1 Huarng [6] mơ hình chuỗi thời gian mờ heuristic- 2 Nguyễn Công Điều [7] Từ ứng dụng mơ hình chuỗi thời gian mờ heuristic- 2 toán dự báo... giá trị chuỗi thời gian thời điểm t-4 Ei-4 giá trị chuỗi thời gian thời điểm t-5 Fj giá trị dự báo chuỗi thời gian thời điểm t Ở đây, sử dụng mô hình bậc với giá trị chuỗi thời gian thời điểm... 34 MƠ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN MỜ HEURISTIC VÀ TÍNH TỐN THỬ NGHIỆM 34 3.1 Mơ hình chuỗi thời gian mờ Heuristic- [6] 34 3.2 Mơ hình chuỗi thời gian mờ heuristic- [7]