Có hai lý do tại sao gắn trọng số cho các mô hình chuỗi thời gian mờ đƣợc đƣa ra:
Thứ nhất là để giải quyết sự lặp lại của các mối quan hệ mờ, điều này đã không đƣợc xử lý một cách thích hợp trong các nghiên cứu có liên quan trƣớc đây.
Để giải thích điều này,các nhà khoa học đã sử dụng nhóm các mối quan hệ mờ (FLRG). Để rõ hơn chúng ta xét ví dụ sau:
Ví dụ: Giả sử có FLRs theo thứ tự thời gian nhƣ sau:
(t=1) A1 -> A1 (t=2) A1 -> A2 (t=3) A2 -> A1 (t=4) A1 -> A1
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Trong (1), bốn đầu ra của 5 quan hệ logic mờ (FLRs) có cùng một vế trái, A1, nhƣ dƣới đây:
(t=1) A1 -> A1 (t=2) A1 -> A2 (t=4) A1 -> A1
(t=5) A1 -> A1 (2)
Những FLRs này trong (2) đƣợc sử dụng để thiết lập một nhóm quan hệ logic mờ (FLRG) nhƣ sau:
A1 -> A1, A2 (3)
Sự xuất hiện của những FLRs giống nhau trong (2) đƣợc tính là một lần duy nhất. Hay nói cách khác, những FLRs giống hệt nhau đƣợc bỏ qua một cách đơn giản, nhƣ trong (3).
Tuy nhiên việc bỏ qua những sự lặp lại đã gây ra những sự nghi vấn. Sự xuất hiện của một FLR đặc biệt đại diện cho số lần xuất hiện của nó trong quá khứ. Chẳng hạn trong (2), A1 -> A1 xuất hiện 3 lần và A1 -> A2 chỉ duy nhất 1 lần. Sự lặp lại có thể đƣợc dùng để chỉ ra cách FLR có thể xuất hiện trong tƣơng lai.
Do vậy, để chứa tất cả các FLRs, một hƣớng tiếp cận thể hiện lại cho mối quan hệ mờ đƣợc đề nghị nhƣ sau:
A1 -> A1, A2, A1, A1 (4)
Trong các mô hình có trọng sự lặp lại của mỗi FLR nên đƣợc đƣa vào trong các nhóm. Từ quan điểm tổng quan này, những FLRs của những lần lặp lại khác nhau sẽ đƣợc gắn trọng số khác nhau.
Thứ hai là gán trọng số thích hợp để các mối quan hệ mờ khác nhau phản ánh sự khác biệt về tầm quan trọng của chúng về thứ tự xuất hiện trong nhóm quan hệ logic mờ.
Trong các nghiên cứu trƣớc đây, mỗi FLR từng bị xem nhƣ có tầm quan trọng nhƣ nhau, điều này có thể không phản ánh đúng tình hình thực tế. Có hai cách có thể xác định trọng số. Đầu tiên là để xác định dựa trên khoảng giá trị nhƣ thế nào, có thể đƣợc gợi ý từ các chuyên gia về miền khoảng. Thứ hai là xác định dựa trên thứ tự thời gian của chúng. Trong trƣờng hợp thứ hai, FLRs cho các khoảng
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
thời gian khác nhau thƣờng đƣợc xem nhƣ có sự khác biệt quan trọng. Một cách là coi FLRs gần đây là quan trọng hơn những FLRs trƣớc đó, do đó, trọng số cao hơn sẽ đƣợc gán cho những FLRs gần đây.
Trong ví dụ trên, để áp dụng các trọng số theo thứ tự thời gian xác định, chúng ta có thể đơn giản là gán những trọng số khác nhau cho mỗi FLR một cách tăng dần, là 1, 2, 3, và 4:
(t=1) A1 -> A1 với trọng số 1 (t=2) A1 -> A2 với trọng số 2 (t=4) A1 -> A1 với trọng số 3 (t=5) A1 -> A1 với trọng số 4
Hầu hết những FLR gần đây (t=4) đƣợc gán trọng số 4 nghĩa là xác suất xuất hiện trong tƣơng lai của nó cao hơn những trƣờng hợp khác. Theo một cách khác, FLR xuất hiện cách đó lâu nhất đƣợc gán trọng số thấp nhất là 1, có nghĩa là xác suất xuất hiện của nó trong tƣơng lai là thấp hơn so với các trƣờng hợp khác.
Đối với trọng số xác định dựa trên cả khoảng giá trị và thứ tự thời gian, mô hình trọng số khác nhau có thể đƣợc sử dụng. Mặt khác, dựa vào giá trị của các mô hình có trọng này, các mô hình đƣợc sử dụng trong các nghiên cứu trƣớc đây (không sử dụng kỹ thuật gán trọng số) có thể đƣợc coi là mô hình có các trọng số đƣợc gán bằng nhau. Vì vậy, các mô hình có trọng là một trƣờng hợp tổng quát của các mô hình này.