Trong chương này, hai phương pháp dự báo lai mới dựa trên ảnh mây vệ tinh cho bài toán dự báo thời tiết ngắn hạn được đề xuất là PFC-STAR và PFC-PFR. Phương pháp PFC-PFR là phương pháp mới tích hợp FC-PFS và quy tắc sinh luật mờ với hai biến thể là luật mờ viễn cảnh tam giác và hình thang. Cả hai thuật toán đề xuất sử dụng thuật toán huấn luyện để nâng cao độ chính xác dự báo. Đánh giá thử nghiệm trên các chuỗi hình ảnh vệ tinh cho thấy các phương pháp đề xuất cho chất lượng tốt hơn so với những người có liên quan.
KẾT LUẬN
Luận án đã đạt được một số kết quả đóng góp như sau:
- Đề xuất một thuật toán phân cụm mờ mới trên tập mờ viễn cảnh là FC-PFS. Đồng thời, khảo sát tính chất hội tụ và thực nghiệm kiểm chứng trên bộ dữ liệu chuẩn UCI cho thấy tính hiệu quả của thuật toán. Đề xuất về thuật toán mới này đã được công bố [CT1-CT2].
- Cải tiến thuật toán FC-PFS cho bài toán phân cụm mờ tự động xác định số cụm và bài toán xử lý dữ liệu phức tạp. Đây là một thuật toán mới lai ghép giữa FC-PFS và thuật toán tối ưu bầy đàn PSO. Thực nghiệm kiểm chứng cho thây thuật toán cho kết quả tốt hơn các thuật toán khác liên quan. Kết quả nghiên cứu này được công bố trong [CT3- CT4].
- Ứng dụng FC-PFS vào bài toán dự báo thời tiết ngắn hạn dựa trên ảnh mây vệ tinh. Luận án đã đưa ra hai phương pháp kết hợp FC-PFS với STAR và kết hợp với luật mờ
viễn cảnh. Luật mờ viễn cảnh là một luật mờ mới được trình bày trong luận án được sinh ra bằng các kết quả FC- PFS, dựa trên số mờ tam giác hay hình thang để suy luận ra kết quả đầu ra dự báo. Các thực nghiệm trên các ảnh mây vệ tinh cho thấy tính hiệu quả của phương pháp này. Kết quả nghiên cứu được công bố tại [CT5].
Bên cạnh các kết quả nghiên cứu đã đạt được, các nghiên cứu trong luận án vẫn còn tồn tại một số hạn chế như:
- Do thuật toán phân cụm mờ trên tập mờ viễn cảnh có nhiều tham số trong quá trình tính toán, do đó cần tài nguyên bộ nhớ rất lớn.
- Do thuật toán phân cụm mờ trên tập mờ viễn cảnh là thuật toán lặp nên cần khá nhiều thời gian để tính toán.
- Bài toán dự báo thời tiết ngắn hạn, luận án mới chỉ đưa ra cách tiếp cận dựa trên ảnh mây về tinh mà chưa xét đến các yếu tốt khác của thời tiết như nhiệt độ, tốc độ gió, độ ẩm, … dẫn đến các kết quả dự báo chưa tốt.
Hướng phát triển tiếp theo của các nghiên cứu trong luận án này sẽ tập trung vào một số điểm sau:
- Cải tiến các thuật toán đã có để giảm thiểu bộ nhớ sử dụng, đồng thời tăng tốc độ tính toán như áp dụng tính toán trên các mô hình song song, các mô hình tính toán phân tán để đạt được hiệu quả cao nhất.
- Kết hợp thêm các yếu tố về thời tiết như nhiệt độ, độ ẩm, hướng gió, … cho bài toán dự báo thời tiết ngắn hạn để có được dự báo chính xác hơn.