Tiểu mục này trình bày một số kết quả thực nghiệm thu được từ mô hình
FTS2NT-CMPSO trên hai tập dữ liệu khác nhau: dữ liệu về nhiệt độ trung bình hàng
TAIFEX [54] Các kết quả thu được từ mô hình FTS2NT-CMPSO được đưa ra để đánh giá, so sánh với các mô hình dự báo khác Ngoài ra, để khẳng định tính hiệu quả của mô hình dựa trên quan hệ mờ bậc cao hai nhân tố, mô hình FTS2NT-CMPSO cũng được xem xét để so sánh với mô hình một nhân tố FTS1NT-CMPSO đã được đề cập trong Mục 3 1 1 trên cùng tập dữ liệu Trước khi thực nghiệm mô hình dự báo được đề xuất, các tham số của mô hình sử dụng tối ưu PSO như: số lượng cá thể, số lần lặp tối đa, giới hạn vận tốc và vị trí của mỗi cá thể cần được thiết lập để đảm bảo các rằng buộc của hàm tối ưu cũng như miền giới hạn tìm kiếm trong PSO Tùy thuộc vào mỗi tập dữ liệu thì các tham số này có thể được thiết lập với các giá trị khác nhau, như được chỉ ra trong các Bảng 3 24 và Bảng 3 25
Bảng 3 24: Các tham số của mô hình FTS2NT-CMPSO được thiết lập cho dự báo nhiệt độ
Các tham số của mô hình Giá trị thiết lập cho dự báo nhiệt độ
Nhiệt độ Mật độ của mây Số lượng cá thể trong quần thể: pn =
Số lần lặp tối đa (số thế hệ): iter_max = Phạm vi của bậc cần tối ưu m =
Trọng số quán tính ω (Giảm tuyến tính) Hệ số tự tin cậy và hệ số xã hội C1 = C2
30 150 1-8 𝒜𝒜𝒜𝒜 = 1 4 to𝒜𝒜 𝒜𝒜 = 0 4 2 05 Phạm vi vị trí của mỗi cá thể: X = Phạm vi vận tốc của mỗi cá thể: V = [23, 32] [-5, 5] [0, 100] [-50, 50] Bảng 3 25: Các tham số của mô hình FTS2NT-CMPSO được thiết lập cho dự báo
thị trường chứng khoán
Các tham số của mô hình Giá trị thiết lập cho dự thị trường chứng khoán
TAIFEX TAIEX
Số lượng cá thể trong quần thể: pn = Số lần lặp tối đa (số thế hệ): iter_max = Phạm vi của bậc cần tối ưu m =
Trọng số quán tính ω (Giảm tuyến tính) Hệ số tự tin cậy và hệ số xã hội C1 = C2
30 150 1-8
𝒜𝒜𝒜𝒜 = 1 4 to𝒜𝒜𝒜𝒜 = 0 4 2 05
Miền giới hạn vị trí của mỗi cá thể: X = [6200, 7560] [6251, 7599]
Miề n giớ i h ạn v ận t ốc c ủ a m ỗi cá th ể : V = [-750, 750] [-750, 750]