Chiều dài của khoảng thời gian trong các thuật toán mô hình chuỗi thời gian mờ ảnh hƣởng rất lớn đến kết quả dự báo chuỗi thời gian mờ. Nếu chiều dài của khoảng thời gian là quá lớn thì sẽ không có biến động trong dự báo còn khi chiều dài là quá nhỏ, ý nghĩa của chuỗi thời gian mờ sẽ đƣợc giảm bớt. Vì vậy một điểm quan trọng trong việc lựa chọn chiều dài của khoảng thời gian mờ là không nên quá lớn hay quá nhỏ.
a. Phương pháp lựa chọn ngẫu nhiên
Song & Chissom và Chen đã đƣa ra phƣơng pháp chia khoảng ngẫu nhiên. Đặc trƣng của phƣơng pháp này là tự chọn độ dài khoảng (tự chọn số điểm chia) sao cho độ dài phù hợp với cách tính.
b. Phương pháp độ dài dựa trên sự phân bố giá trị
Đặc trƣng của phƣơng pháp chia khoảng này là: dựa vào độ dài bảng cơ sở cho trƣớc và sự tích lũy của hiệu các độ dài. Chọn độ dài của khoảng có sự tích lũy lớn nhất nhƣng phải nhỏ hơn nửa số lƣợng tích lũy của các hiệu độ dài.
Phƣơng pháp này đƣợc thực hiện nhƣ sau:
1. Tính toàn bộ hiệu số tuyệt đối giữa các giá trị fi+1 và fi (i = 1, …, n- 1). Hiệu số bậc 1 và trung bình của hiệu số bậc 1.
2. Dựa vào trung bình của hiệu số bậc 1, xác định cơ sở độ dài của khoảng dựa vào bảng ánh xạ cơ sở.
Bảng 2.1 Ánh xạ cơ sở Phạm vi Cơ sở 0.1 – 1.0 0.1 1.1 – 10 1 11 – 100 10 101 - 1000 100
3. Lập bảng ghi lại sự phân bố tích lũy của sai phân cấp 1
4. Theo cơ sở xác định ở bƣớc 2 và kết quả bƣớc 3, chọn độ dài của khoảng có sự tích lũy lớn nhất nhƣng phải nhỏ hơn nửa số lƣợng tích lũy của các hiệu độ dài của sự khác biệt.
Đặc trƣng của phƣơng pháp chia khoảng này là: Dựa vào một nửa trung bình của hiệu số bậc 1 và bảng cơ sở cho trƣớc để xác định độ dài cuả khoảng.
Phƣơng pháp này đƣợc thực hiện nhƣ sau:
1. Tính toán bộ hiệu số tuyệt đối giữa các giá trị trị fi+1 và fi (i = 1, …, n-1), Hiệu số bậc 1 và trung bình của hiệu số bậc 1.
2. Lấy 1 nửa giá trị trung bình của hiệu số độ dài ở bƣớc 1.
3. Theo độ dài trong bƣớc 2, xác định cơ sở cho độ dài của khoảng bằng cách dựa vào Bảng 2.1.
4. Làm trong độ dài theo bảng cơ sở để xác định độ dài của khoảng.
d. Phương pháp dựa trên mật độ
Đặc trƣng của phƣơng pháp này là: Bƣớc đầu tiên vẫn chia khoảng theo phƣơng pháp ngẫu nhiên, sau đó tính toán mật độ các giá trị rơi vào tại mỗi khoảng để chia lại các khoảng giá trị trung bình.