Chương 3 luận văn đã trình bày mô hình tính toán và thuật toán dự báo sử dụng ĐSGT, Thuật toán dự báo sử dụng ĐSGT với giá trị định lượng ngữ nghĩa tối ưu. Kết quả được thực hiện cài đặt thử nghiệm phương pháp dự báo chuỗi thời gian mờ dựa trên ĐSGT trên số liệu nhập học của trường đại học Alabama để so sánh với các mô hình dự báo của Chen. Qua bảng số liệu so sánh có thể thấy rõ tính ưu việt của tiếp cận ĐSGT so với tiếp cận mờ, từ đó ứng dụng mô hình dự báo dựa trên ĐSGT để dự báo cho tuyển sinh trường Đại học Điều dưỡng Nam Định.
KẾT LUẬN
Dự báo chuỗi thời gian mờ là vấn đề luôn được nhiều nhà khoa học trên thế giới quan tâm nghiên cứu. Q.Song và B.S. Chissom [5,6] lần đầu tiên đã đưa ra quan niệm mới xem các giá trị thực định lượng trong chuỗi thời gian từ góc độ định tính. Tuy nhiên mô hình tính toán nhóm quan hệ mờ quá phức tạp và do đó độ chính xác của dự báo không cao. Chen [7] đã thay đổi cách tính toán nhóm quan hệ mờ trong mô hình dự báovới các phép tính số học đơn giản hơn để thu được kết quả dự báo chính xác hơn.
Mô hình dự báo dựa trên ĐSGT là một mô hình mới, hoàn toàn khác biệt, có khả năng dự báo chuỗi thời gian mờ với độ chính xác cao hơn so với một số mô hình dự báo hiện có. Sự khác biệt thể hiện ở phương pháp luận khi lần đầu tiên sử dụng phép ngữ nghĩa hóa phi tuyến thay cho phép mờ hóa, nhóm quan hệ ngữ nghĩa thay cho nhóm quan hệ mờ và phép giải nghĩa phi tuyến thay cho phép giải mờ. Mặc dù chỉ sử dụng mô hình chuỗi thời gian mờ bậc nhất với 7 khoảng chia dữ liệu lịch sử của trường như đại học Alabama như mô hình dự báo đầu tiên của Chen, nhưng kết quả ứng dụng mô hình dự báo dựa trên ĐSGT với ngữ nghĩa định lượng tối ưu của biến ngôn ngữ đã cho thấy rõ hiệu quả dự báo tốt hơn. Chính vì vậy, mô hình chuỗi thời gian mờ sử dụng ĐSGT đang được nhiều tác giả nghiên cứu, có nhiều triển vọng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Để có thể thấy rõ tính hiệu quả của nó, học viên đã cài đặt và thử nghiệm cho bài toán dự báo cụ thể là dự báo tuyển sinh trường Đại học Điều dưỡng Nam Định.
Tuy nhiên vì điều kiện thời gian và trình độ còn hạn chế không thể tránh khỏi những thiếu sót trong quá trình xây dựng. Nếu điều kiện cho phép, tôi sẽ tiếp tục nghiên cứu và mở rộng ứng dụng mô hình dự báo dựa trên ĐSGT cho nhiều lĩnh vực khác như chuỗi dữ liệu về thời tiết, nhiệt độ… để phát triển tiếp luận văn hướng đến thực tiễn hơn nữa.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng việt
[1] Nguyễn Công Điều: Một thuật toán mới cho mô hình chuỗi thời gian mờ. Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Tập 49, Số 4, 2011, 11-25.
[2] Nguyễn Duy Minh - Điều chỉnh ngữ nghĩa định lượng của giá trị ngôn ngữ trong ĐSGT và ứng dụng, Tạp chí Khoa học và Công nghệ 49 (4) (2011) 27-40.
[3] Nguyễn Cát Hồ, Nguyễn Văn Long (2003), “Đại số gia tử đầy đủ tuyến tính”, Tạp chí Tin học và Điều khiển học, T.19(3), 274-280.
[4] Nguyễn Cát Hồ, Nguyễn Văn Long (2004), “Cơ sở toán học của độ đo tính mờ của thông tin ngôn ngữ”,Tạp chí Tin học và Điều khiển học, 20(1) 64-72.
Tiếng anh
[5] Song Q, Chissom B.S: Forecasting enrollments with fuzzy time series – part 1. Fuzzy Sets and Syst. 54, 1–9, 1993.
[6] Song Q, Chissom B.S.: Forecasting enrollments with fuzzy time series – part 2. Fuzzy Sets and Syst. 62, 1–8, 1994.
[7] Chen S.M.: Forecasting Enrollments Based on Fuzzy Time Series. Fuzzy Sets and Syst. 81, 311–319, 1996.
[8] N.C Ho and W. Wechler, Extended hedge algebras and their application to Fuzzy logic, Fuzzy Sets and Systems, 52, 259-281, 1992.
[9] Ho N. C., Lan V. N. - Hedge Algebras – An order – based structure of terms – domains: - An algebraic approach to human reasoning, Journal of Science and Technology 45 (6) (2009) 77-108.
[10] Huarng K, Effective lengths of intervals to improve forecasting in fuzzy time series. Fuzzy Sets and Systems 123 387–394, 2001.
[11] Hai-Le Bui , Cat-Ho Nguyen, Nhu-Lan Vu, Cong-Hung Nguyen, General design method of hedge-algebras-based fuzzy controllers and an application for structural active control. Applied Intelligence, Vol 43, N 2, 251-275, 2015.
[12] Ozdemir O, Memmedli M, Optimization of Interval Length for Neural Network Based Fuzzy Time Series. IV International Conference “Problems of Cybernetics and Informatics”, September 12-14, 104-105, 2012.
[13] Egrioglu E, Aladag C H, Yolcu U,. Uslu V R, Basaran M A, Finding an optimal interval length in high order fuzzy time series. Expert Systems with Applications 37 5052–5055, 2010.
[14] Bai E, Wong W K, Chu W C, Xia M and Pan F, A heuristic time invariant model for fuzzy time series forecasting. Expert Systems with Applications, 38, 2701-2707, 2011.
[15] Ho N. C. and Wechler W, Hedge algebras: An algebraic approach to structures of sets of linguistic domains of linguistic truth variable, Fuzzy Sets and Systems, Vol. 35,3, 281-293, 1990.
[16] Nguyen Cat Ho, Vu Nhu Lan, Le Xuan Viet, Optimal hedge-algebras-based controller: Design and Application, Fuzzy Sets and Systems 159, 968– 989, 2008. [17] Nguyen C.H, Huynh V.N, Pedrycz W, A Construction of Sound Semantic Linguistic Scales Using 4-Tuple Representation of Term Semantics, Int. J. Approx. Reason 55 763–786, 2014.
[18] Dinko Vukadinović, Mateo Bašić, Cat Ho Nguyen, Nhu Lan Vu, Tien Duy Nguyen, Hedge-Algebra-Based Voltage Controller for a Self-Excited Induction Generator, Control Engineering Practice, 30, 78–90, 2014.