Trong tiểu mục này, mô hình dự báo FTS-2NT được sử dụng để dự báo nhiệt độ trung bình hàng ngày với toàn bộ dữ liệu lịch sử gồm hai nhân tố về nhiệt độ trung bình và mật độ của mây từ ngày 1/ 06/ 1996 tới ngày 30/09/1996 đã được đưa ra trong Bảng 2.7. Trong đó, “mật độ của mây” được gọi là nhân tố thứ hai, “nhiệt độ trrung bình” gọi là nhân tố chính (nhân tố dự báo).
Để xác minh tính hiệu quả của mô hình FTS-2NT dựa trên quan hệ mờ bậc cao, bốn mô hình dự báo trong các công trình [ 34, 40, 54, 86] được lựa chọn để so sánh dựa trên tiêu chí MAPE (1.10). Trong quá trình chạy mô hình, số lượng khoảng được thiết lập giống như các mô hình so sánh với 9 khoảng cho nhân tố chính và 7 khoảng cho nhân tố thứ hai. Kết quả so sánh trên từng tháng được thể hiện trong các Bảng 2.25 đến Bảng 2.28. Quan sát kết quả thu được trên từng bậc của mô hình khi dự báo nhiệt độ trung bình hàng ngày từ tháng 6 đến tháng 9 năm 1996 cho thấy mô hình FTS-2NT đưa ra sai số dự báo MAPE nhỏ hơn so với các mô hình so sánh trên các bảng tương ứng. Điều này có thể nhận định, mô hình FTS-2NT hiệu quả hơn so với một số mô hình hiện có dựa trên chuỗi thời gian mờ bậc cao khi áp dụng cho dự báo nhiệt độ hàng ngày từ tháng 6 đến tháng 9 năm 1996 tại Đài Bắc Đài Loan.
Bảng 2.25: So sánh sai số dự báo MAPE trong tháng 6 của mô hình đề xuất với các mô hình trước
Mô hình Bậc của quan hệ
Bậc 2 Bậc 3 Bậc 4 Bậc 5 Bậc 6 Bậc 7 Bậc 8 [86] 2.88% 3.16% 3.24% 3.33% 3.39% 3.53% 3.67% [54] 0.8% 0.76% 0.79% 0.76% 0.79% 0.79% 0.81% α=0.25 0.44% 0.42% 0.42% 0.42% 0.44% 0.40% 0.40% [34] 𝛼 =0.5 0.50% 0.45% 0.42% 0.38% 0.43% 0.39% 0.46% 𝛼 =0.9 0.46% 0.42% 0.44% 0.42% 0.41% 0.46% 0.39% [40] 0.36% 0.34% 0.32% 0.31% 0.31% 0.28% 0.29% FTS-2NT 0.27% 0.27% 0.26% 0.25% 0.25% 0.25% 0.26%
Bảng 2.26: So sánh sai số dự báo MAPE trong tháng 7 của mô hình đề xuất với các mô hình trước
Mô hình Bậc của quan hệ
Bậc 2 Bậc 3 Bậc 4 Bậc 5 Bậc 6 Bậc 7 Bậc 8
[86] 3.04% 3.76% 4.08% 4.17% 4.35% 4.38% 4.56% [54] 0.96% 0.96% 0.98% 0.97% 1.00% 0.98% 0.99% α=0.25 0.44% 0.42% 0.42% 0.44% 0.40% 0.40% 0.40% [34] 𝛼 =0.5 0.50% 0.42% 0.38% 0.43% 0.39% 0.46% 0.46%
𝛼 =0.9 0.46% 0.44% 0.42% 0.41% 0.46% 0.39% 0.39% [40] 0.34% 0.33% 0.33% 0.32% 0.32% 0.34% 0.33%
FTS-2NT 0.42% 0.16% 0.16% 0.17% 0.17% 0.17% 0.17%
Bảng 2.27: So sánh sai số dự báo MAPE trong tháng 8 của mô hình đề xuất với các mô hình trước
Mô hình Bậc của quan hệ
Bậc 2 Bậc 3 Bậc 4 Bậc 5 Bậc 6 Bậc 7 Bậc 8 [86] 2.75% 2.77% 3.30% 3.40% 3.18% 3.15% 3.19% [54] 1.07% 1.06% 1.08% 1.08% 1.09% 1.07% 1.07% α=0.25 0.44% 0.42% 0.42% 0.44% 0.40% 0.40% 0.40% [34] 𝛼 =0.5 0.50% 0.42% 0.38% 0.43% 0.39% 0.46% 0.46% 𝛼 =0.9 0.46% 0.44% 0.42% 0.41% 0.46% 0.39% 0.39% [40] 0.31% 0.34% 0.33% 0.33% 0.33% 0.34% 0.35% FTS-2NT 0.37% 0.31% 0.25% 0.25% 0.25% 0.24% 0.24%
Bảng 2.28: So sánh sai số dự báo MAPE trong tháng 9 của mô hình đề xuất với các mô hình trước.
Mô hình Bậc của quan hệ
Bậc 2 Bậc 3 Bậc 4 Bậc 5 Bậc 6 Bậc 7 Bậc 8 [86] 3.29% 3.10% 3.19% 3.22% 3.39% 3.38% 3.29% [54] 1.01% 0.90% 0.94% 0.96% 0.95% 0.95% 0.95% α=0.25 0.44% 0.42% 0.42% 0.44% 0.40% 0.40% 0.40% [34] 𝛼 =0.5 0.50% 0.42% 0.38% 0.43% 0.39% 0.46% 0.46% 𝛼 =0.9 0.46% 0.44% 0.42% 0.41% 0.46% 0.39% 0.39% [40] 0.54% 0.56% 0.54% 0.50% 0.51% 0.52% 0.41% FTS-2NT 0.44% 0.26% 0.25% 0.26% 0.26% 0.26% 0.25%
Dựa trên các kết quả đạt được từ các mô hình FTS-1NT và FTS-2NT, có thể thấy hai mô hình đề xuất đưa ra kết quả dự báo tốt hơn so với các mô hình nền tảng trước đây. Tuy nhiên ngoài việc sử dụng NQHM-PTTG và quy tắc giải mờ mới cũng như việc tăng cường thêm nhân tố để dự báo, thì hiệu quả dự báo của các mô hình FTS có thể được nâng cao hơn nữa bởi việc phân khoảng dữ liệu chuỗi thời gian. Các đánh giá và so sánh giữa các phương pháp phân khoảng cũng được trình bày trong Tiểu mục 2.4.4 sau đây.