Phân khoảng là một bước quan trọng trong mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ Trong công trình [11], Huarng đã xác định rằng độ dài của khoảng tập nền tương
▪ Song [8]▪
- Dùng ma trận quan hệ, bằng các phép max- min
- Dự báo tuyển sinh
- Mất nhiều thời gian tính toán, khi ma trận quan hệ mờ lớn
- Thiếu thuyết phục trong việc xác định độ dài khoảng - Độ chính xác chưa cao ▪ ▪ Chen [10] - Dùng nhóm quan hệ mờ, các phép tính số học đơn giản - Dự báo tuyển sinh
- Không tính đến quan hệ lặp lại dẫn đến mất mát thông tin
- Xem các quan hệ có tầm quan trọng ngang nhau trong nhóm
- Thiếu thuyết phục trong việc xác định độ dài khoảng ▪ ▪ Yu [13] ▪ - Dùng nhóm quan hệ, tính đến quan hệ lặp lại - Gán các trọng số trong quá trình giải mờ
- Dự báo tuyển sinh và thị trường chứng khoán
- Không xem xét đến thứ tự xuất hiện của các quan hệ mờ dẫn đến không phù hợp và đáp ứng được tính thực tiễn trong quá trình dự báo
-Thiếu thuyết phục trong việc xác định độ dài khoảng
đương với số lượng khoảng chia là một yếu tố quan trọng và ảnh hưởng đáng kể đến độ chính xác dự báo của mô hình
Mục này trình bày một số phương pháp được sử dụng trong việc xác định độ dài khoảng chia tập nền, đó là các thuật toán phân cụm, thuật toán tối ưu PSO và lý thuyết đại số gia tử Việc kết hợp các thuật toán này vào mô hình dự báo FTS sẽ được trình bày trong Chương 2 và Chương 3 của luận án