Trong nghiên cứu này, ngoài phần trình bày các khái niệm cơ bản về tập mờ, chuỗi thời gian mờ, đại số gia tử, phương pháp tối ưu bầy đàn PSO và các mô hình dự báo của Song-Chissom và Chen, tôi đã xây dựng mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ dựa trên ĐSGT, kết hợp với phương pháp tối ưu bầy đàn PSO và cài đặt chương trình để tính toán cho bài toán dự báo chuỗi thời gian mờ. Việc thử nghiệm được thực hiện với hai bài toán dự báo chỉ số chứng khoán Đài Loan và dự báo khách du lịch quốc tế đến Việt Nam.
Sau đây là một số kết quả đạt được:
- Hiểu các kiến thức logic mờ, chuỗi thời gian mờ, đại số gia tử và phương pháp tối ưu bầy đàn PSO.
- Hiểu các mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ của Song và Chissom, cải tiến của Chen và mô hình dựa trên đại số gia tử.
- Cải tiến mô hình dự báo của Chen theo cách tiếp cận ĐSGT bằng cách chia tập nền của bài toán thành các khoảng tương ứng với các khoảng mờ của các giá trị ngôn ngữ, các khoảng này được xác định một cách tự động trong chương trình, việc giải nghĩa dựa trên cơ sở các khoảng chia.
- Phép ngữ nghĩa hóa được sử dụng thay cho phép mờ hóa, nhóm quan hệ ngữ nghĩa thay cho nhóm quan hệ mờ và phép giải nghĩa thay cho phép giải mờ.
- Cài đặt được chương trình ứng dụng thử nghiệm của mô hình dựa trên ĐSGT, kết hợp phương pháp tối ưu bầy đàn PSO cho bài toán dự báo chuỗi
thời gian mờ. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình dự báo dựa trên ĐSGT, kết hợp phương pháp tối ưu PSO có độ chính xác cao nhất.