2.2. Mơ hình dự báo chuỗi thời gian ngôn ngữ (LTS-FM) 45 !
2.2.3. Mơ hình dự báo LTS-FM 4 8!
Mơ hình dự báo LTS-FM được đề xuất nhằm sử dụng phương pháp tính tốn của ĐSGT trong bài tốn dự báo chuỗi thời gian. Phần dưới đây, mơ hình dự báo LTS-FM cùng với giải thuật tính tốn sẽ được đề xuất.
Hình 2.2. Mơ hình dự báo chuỗi thời gian ngơn ngữ
Trong mơ hình dự báo LTS-FM, ngữ nghĩa định lượng của các từ ngôn ngữ sẽ được sử dụng làm cơng cụ nhằm ngữ nghĩa hóa dữ liệu chuỗi thời gian, từ đó thiết lập các quan hệ giữa các từ ngơn ngữ và tính tốn trực tiếp giá trị dự báo. Mơ hình dự báo LTS-FM được đề xuất bao gồm các bước sau:
Bước 1: Khởi tạo bài tốn: xác định khơng gian nền bài toán; thiết lập cấu
trúc ĐSGT.
Bước 2: Xác định giá trị ngữ nghĩa định lượng của các từ ngôn ngữ.
Bước 3: Ánh xạ giá trị ngữ nghĩa định lượng về không gian nền để thu được
được tập các điểm ngữ nghĩa.
Bước 4: Ngơn ngữ hố chuỗi thời gian số bằng cách chọn các điểm ngữ nghĩa
gần nhất trong không gian nền đối với từng điểm dữ liệu.
Bước 5: Thiết lập các quan hệ lơ-gic ngơn ngữ và nhóm chúng vào các nhóm
quan hệ lơ-gic ngơn ngữ.
Bước 6: Tính tốn các kết quả dự báo.
Trong bước 6, các kết quả dự báo được tính tốn trên cơ sở các nhóm quan hệ LLRG và các nguyên tắc sau:
(1) Nếu giá trị ngữ nghĩa của thời điểm i là 9/ và tồn tại một nhóm quan hệ LLRG 9/ → 9U', 9U), … , 9U(, p ≥ 1 thì giá trị dự báo cho thời điểm i + 1 là J*U' + *U) + ⋯ + *U(K/p, trong đó *U', *U), … *U( là các điểm ngữ nghĩa tương ứng với các từ ngôn ngữ 9U', 9U), … , 9U(.
Bước 1: Khởi tạo bài toán Bước 2: Xác định ngữ nghĩa của các từ ngôn ngữ Bước 3: Ánh xạ ngữ nghĩa định lượng Bước 4: Ngơn ngữ hóa dữ liệu lịch sử Bước 5: Thiết lập LLRs và LLRGs Bước 6: Tính tốn dự báo
(2) Nếu giá trị ngữ nghĩa của thời điểm + là 9/ và không tồn tại một quan hệ lô-gic ngôn ngữ nào với 9/ ở vế trái. Khi đó, giá trị dự báo cho thời điểm + + 1 là */, điểm ngữ nghĩa tương ứng với 9/.
Trong hai nguyên lý trên, các điểm ngữ nghĩa *U', *U), … , *U( hay */ là các số thực trong không gian nền. Chúng chính là các giá trị ánh xạ tương ứng từ các giá trị ngữ nghĩa định lượng của các từ ngôn ngữ trong không gian nền.
Xét cấu trúc ĐSGT gồm hai phần tử sinh, hai gia tử và mơ hình dự báo LTS- FM như trong Hình 2.2. Giải thuật dự báo chuỗi thời gian ngôn ngữ được thiết
lập như sau:
Giải thuật 2.1. LTS-FM
Input: Dữ liệu '!, 3 = 1 … 5; kh™ng gian nền [6$, 6%]; c‡c từ ng™n
ngữ được d•ng 7&, j = 1 … M; c‡c tham số t’nh mờ ; = <(-'),
= = >(ℎ').
Output: C‡c gi‡ trị dự b‡o *!, 3 = 2 … 5.
Begin
For j = 1 to A do begin
T’nh to‡n gi‡ trị ngữ nghĩa định lượng B(7&); B%(j) = 6$+ (6%− 6$) ∗ BE7&F;
// ỗnh xạ ngữ nghĩa về kh™ng gian nền
End;
// Ng™n ngữ h—a chuỗi dữ liệu
For 3 = 1 to 5 do begin G3/_I3JK!/-L = +3/M;
For N = 1 to A do begin
If !OJ('! − B%(7()) < G3/_I3JK!/-L then
G3/_I3JK!/-L = !OJ('!− B%(7());
L(3) = 7(; L(3) lˆ nh‹n ng™n ngữ của năm thứ i;
End; End; End;
// Thiết lập c‡c nh—m quan hệ l™-gic ng™n ngữ
Thiết lập quan hệ l™-gic ng™n ngữ 7)→ 7*;
// 7) = L(3), 7* = L(3 + 1) lˆ nh‹n ng™n ngữ của năm thứ 3 vˆ 3 + 1 Th•m quan hệ l™-gic ng™n ngữ 7)→ 7* vˆo nh—m;
End;
// T’nh to‡n kết quả dự b‡o
For 3 = 1 to 5 − 1 do begin
If tồn tại nh—m quan hệ 7)→ 7*#, … , 7*+ then
Gi‡ trị dự b‡o *!"# = !TLU!VL(B%(7*#), … , B%(7*+));
Else
Gi‡ trị dự b‡o *!"# = B%(7));
End; End; End.
Trong thuật tốn trên, việc quan hệ lơ-gic ngơn ngữ x/ → xU có được bổ sung vào tập luật dự báo hay không khi đã tồn tại quan hệ đó trong tập luật dự báo sẽ cho ta hai phương pháp tính tốn dự báo khác nhau:
- Nếu khơng thêm: Dự báo với các luật khơng có trọng số, tương tự phương pháp dự báo của Chen [4] đối với FTS.
- Nếu tiếp tục thêm: Dự báo với các luật có trọng số, tương tự mơ hình của Yu [37] đối với FTS.
Nếu coi phép tính giá trị ù@(#/) là một phép tốn cơ bản thì q trình tính
tốn ngữ nghĩa của các từ ngơn ngữ có độ phức tạp về mặt thời gian là O(M). Q trình ngơn ngữ hóa chuỗi dữ liệu có độ phức tạp về mặt thời gian là O(N×M). Coi số từ ngôn ngữ được sử dụng là nhỏ so với số mẫu dữ liệu thì q trình này có độ phức tạp là O(N). Nếu coi số nhóm quan hệ lơ-gic ngơn ngữ là nhỏ so với số quan hệ lơ-gic ngơn ngữ thì q trình thiết lập các nhóm quan hệ lơ-gic ngơn
ngữ có thời gian thực hiện là O(N). Coi số từ ngôn ngữ bên vế phải của các nhóm
quan hệ lơ-gic ngơn ngữ là nhỏ so với số mẫu dữ liệu thì quá trình tính tốn kết
quả dự báo có độ phức tạp về mặt thời gian O(N). Như vậy, độ phức tạp về mặt