Tối ưu hóa các tham số cho mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ theo ngữ nghĩa

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN NGUYỄN THANH SƠN TỐI ƢU HÓA CÁC THAM SỐ CHO MƠ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ THEO NGỮ NGHĨA LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Bình Định - Năm 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN NGUYỄN THANH SƠN TỐI ƢU HĨA CÁC THAM SỐ CHO MƠ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ THEO NGỮ NGHĨA Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 8.48.01.01 Ngƣời hƣớng dẫn: TS Lê Xuân Việt LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: - Những nội dung luận văn thực hướng dẫn thầy TS Lê Xuân Việt - Mọi tham khảo dùng luận văn trích dẫn rõ ràng tên tác giả, cơng trình - Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác Học viên thực luận văn (Ký ghi rõ họ tên) Nguyễn Thanh Sơn LỜI CẢM ƠN Với tình cảm trân trọng, tơi xin chân thành cảm ơn Ban Giám hiệu, Phịng Đào tạo Sau đại học, Khoa Công nghệ thông tin – Trường Đại học Quy Nhơn tạo điều kiện cho tơi q trình học tập q trình hồn thành luận văn cuối khóa Xin gửi lịng biết ơn chân thành tới thầy, cô giáo giảng dạy lớp Cao học Khoa Học Máy Tính K20 – Trường Đại học Quy Nhơn truyền đạt cho kiến thức bổ trợ, vơ có ích suốt q trình học tập Qua đây, tơi xin gửi lời cảm ơn đến Ban Giám hiệu trường Trung cấp Thủ cơng mỹ nghệ Bình Định, nơi tơi cơng tác tạo điều kiện thuận lợi cho thời gian học tập Xin cảm ơn gia đình, đồng nghiệp, bạn bè chia sẻ, giúp đỡ tơi hồn thành luận văn Đặc biệt, xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới thầy TS.Lê Xuân Việt, người hướng dẫn khoa học, tận tình bảo, giải đáp thắc mắc, giúp đỡ tạo điều kiện tốt cho tơi hồn thành luận văn Mặc dù, suốt trình làm luận văn, tơi cố gắng tập trung tìm hiểu nghiên cứu tham khảo nhiều tài liệu liên quan Tuy nhiên, thân chưa có nhiều kinh nghiệm nghiên cứu khoa học thời gian hạn hẹp, chắn luận văn cịn khơng thiếu sót Kính mong nhận ý kiến đóng góp quý thầy, cô đồng nghiệp, bạn bè để luận văn hồn chỉnh Tơi xin chân thành cảm ơn! MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN iii LỜI CẢM ƠN iv DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vii DANH MỤC CÁC BẢNG viii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ix MỞ ĐẦU 1 Mục tiêu nghiên cứu Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu 2.1 Đối tượng nghiên cứu 2.2 Phạm vi nghiên cứu Phƣơng pháp nghiên cứu 3.1 Thu thập liệu 3.2 Phương pháp nghiên cứu 3.2.1 Phương pháp nghiên cứu lý thuyết 3.2.2 Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm Ý nghĩa khoa học thực tiễn CHƢƠNG MỘT SỐ MƠ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ 1.1 MỘT SỐ CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1.1 Tập mờ 1.1.2 Các phép toán tập mờ 1.1.3 Logic mờ 1.1.4 Chuỗi thời gian mờ 1.1.5 Đại số gia tử 10 1.2 CÁC MƠ HÌNH DỰ BÁO 14 1.2.1 Mơ hình dự báo chuỗi thời gian mờ Song & Chissom 14 1.2.2 Mơ hình dự báo chuỗi thời gian mờ cải tiến Chen 15 1.2.3 Mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ dựa đại số gia tử 16 KẾT LUẬN CHƢƠNG 17 CHƢƠNG TỐI ƢU HÓA CÁC THAM SỐ CHO MƠ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ 18 2.1 PHƢƠNG PHÁP TỐI ƢU PSO 18 2.2 BÀI TOÁN DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN 20 2.3 KẾT HỢP THUẬT TOÁN PSO CHO MƠ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ 23 KẾT LUẬN CHƢƠNG 26 CHƢƠNG CÀI ĐẶT CHƢƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG 28 3.1 PHÁT BIỂU BÀI TOÁN 28 3.2 LỰA CHỌN NGƠN NGỮ LẬP TRÌNH 30 3.3 MỘT SỐ THỦ TỤC CHÍNH 30 3.3.1 Thủ tục trả MSE 30 3.3.2 Thủ tục PSO tối ƣu tham số α, θ, sp, dp 36 3.4 GIAO DIỆN CHÍNH CỦA CHƢƠNG TRÌNH 40 3.5 HƢỚNG DẪN THỰC HIỆN CHƢƠNG TRÌNH 41 3.6 KẾT QUẢ CHẠY THỬ NGHIỆM 42 3.6.1 Bài toán dự báo số chứng khoán Đài Loan 42 3.6.2 Bài toán dự báo khách du lịch quốc tế đến Việt Nam 44 3.7 SO SÁNH, ĐÁNH GIÁ 45 3.7.1 Bài toán dự báo số chứng khoán Đài Loan 45 3.7.2 Bài toán dự báo khách du lịch quốc tế đến Việt Nam 47 KẾT LUẬN CHƢƠNG 49 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 50 Kết luận chung: 50 Hƣớng phát triển đề tài 51 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 52 PHỤ LỤC 54 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT STT Ký hiệu viết tắt Ý nghĩa ĐSGT Đại số gia tử NQHNN Nhóm quan hệ ngơn ngữ PSO Tối ưu bầy đàn DANH MỤC CÁC BẢNG Số hiệu bảng Tên bảng Trang Bảng 1.1 Một số phép kéo theo mờ thông dụng Bảng 2.1 Số lượng khách du lịch quốc tế đến Việt Nam từ 21 tháng 01 năm 2010 đến tháng 12 năm 2011 Bảng 2.2 Số sinh viên nhập học Trường Đại học Alabama 22 từ năm 1971 đến 1992 Bảng 3.1 Giá trị số chứng khoán Đài Loan 28 Bảng 3.2 Số lượng khách du lịch quốc tế đến Việt Nam 29 Bảng 3.3 Kết so sánh dự báo số chứng khoán Đài 46 Loan Bảng 3.4 Kết so sánh dự báo khách du lịch quốc tế đến Việt Nam 48 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Số hiệu hình Tên hình Trang Hình 1.1 Đồ thị biểu diễn hàm thuộc nhanh Hình 2.1 Cấu trúc phần tử 23 Hình 3.1 Giao diện chương trình 40 Hình 3.2 Sau tải liệu lên 41 Hình 3.3 Màn hình kết tham số tối ưu dự báo số 42 chứng khốn Đài Loan Hình 3.4 Màn hình kết cho tốn dự báo số chứng 43 khốn Đài Loan Hình 3.5 Màn hình kết tham số tối ưu dự báo khách 44 du lịch quốc tế đến Việt Nam Hình 3.6 Màn hình kết cho tốn dự báo khách du lịch quốc tế đến Việt Nam 45 MỞ ĐẦU Có nhiều nghiên cứu ngồi nước nghiên cứu chuỗi thời gian để tiến hành dự báo kiểm chứng độ xác mơ hình lĩnh vực khác dự báo dân số (Abbasov Mamedova, 2003 [17]), chứng khoán (Huarng, 2001 [9]) Trong nghiên cứu Q Song B.S Chissom đề xuất mơ hình dự báo chuỗi thời gian mờ nhằm dự báo số sinh viên nhập học Trường Đại học Alabama từ số liệu lịch sử có từ năm 1971 đến 1992 [4,5,6] Sau đó, S.M Chen cải tiến phương pháp dự báo chuỗi thời gian mờ nhằm đưa cách tính tốn đơn giản [7,10,11] hiệu Trong nghiên cứu này, xây dựng mơ hình dự báo chuỗi thời gian mờ dựa tiếp cận đại số gia tử, kết hợp với phương pháp tối ưu bầy đàn PSO [1] thử nghiệm dự báo số chứng khoán Mục tiêu nhằm nâng cao độ xác kết dự báo Chính lý trên, tơi tiến hành thực đề tài nghiên cứu: “Tối ưu hóa tham số cho mơ hình dự báo chuỗi thời gian mờ theo ngữ nghĩa” Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu chính: nghiên cứu mơ hình dự báo chuỗi thời gian mờ dựa đại số gia tử, phương pháp tối ưu bầy đàn PSO ứng dụng toán dự báo số chứng khoán Đài Loan Mục tiêu cụ thể: + Nghiên cứu sở tốn học mơ hình: lý thuyết tập mờ, logic mờ, chuỗi thời gian mờ, đại số gia tử, phương pháp tối ưu bầy đàn PSO, mơ hình dự báo chuỗi thời gian mờ Song & Chissom, mô hình dự báo chuỗi 60 double min1, max1; int k, count, sk; double vmin, vmax, s, MSPE; int n; double data[2000]; DSGT() { init(); } void init() { memset(khoang, 0, 2000*sizeof(int)); for (int i=0; idata, data, (n+1)*sizeof(double)); this->n = n; } double proc() { datamin = data[1]; for (i = 1; i