Xây dƣ̣ng ƣ́ng dụng dƣ̣ báo lƣợng khách hàng:

Số lƣợng khách hàng thƣ̣c tế giao dịch trong 10 năm

Bảng 3.20. Bảng số lƣợng khách hàng thực tế trong 10 năm

STT Năm Số lƣợng khách hàng thực tế

1 2002 12250 2 2003 14212 3 2004 13265 4 2005 16500 5 2006 15430 6 2007 16227 7 2008 15763 8 2009 15920 9 2010 16782 10 2011 16805

Thuật toán cài đặt bằng ngôn ngƣ̃ Microsoft Visual Studio C # 2008, đƣợc thƣ̉ nghiệm trên nền hệ điều hành Windows 7 trên một máy tính với bộ xƣ̉ lí Inter core i3 với tốc độ 2.30GHZ bộ nhớ 2,00GB RAM.

3.3.1. Xử lý dữ liệu

Mô hình dƣ̣ báo đƣợc thƣ̉ nghiệm trên số lƣợng khách hàng trong 10 năm Số liệu khách hàng thƣ̣c tế: Tƣ̀ 1 đến năm 10 (Theo bảng trên) Dƣ̃ liệu đầu vào là các số liệu khách hàng thƣ̣c tế trong 10 năm Dƣ̃ liệu đầu ra là số liệu dƣ̣ báo của tháng tiếp theo

Qui trình dƣ̣ báo đƣợc mô tả nhƣ sau:

Thông thƣờng trong các dự báo quy trình dự báo đƣợc chia thành các bƣớc. Các bƣớc này bắt đầu và kết thúc với sự trao đổi giữa ngƣời sử dụng và ngƣời làm dự báo.

Dữ liệu đầu vào là số liệu khách hàng trong năm tiếp theo , ta định khoảng U và tiến hành xƣ̉ lý quan hệ mờ , chia nhóm, nhập năm dƣ̣ báo cuối cùng để xem kết quả dƣ̣ báo.

3.3.2. Giao diện và các chức năng chƣơng trình

Trên giao diện chính của chƣơng trình Demo có các nhóm chức năng sau:

3.3.2.1. Nhập dƣ̃ liệu

Nhập năm

Nhập số liệu thực tế

Click chuột nút Thêm/Xóa

Lấy dữ liệu từ file

3.3.2.2. Định khoảng dự báo vào xác định tập mờ trên dữ liệu khách hàng thực tế

Nhập khoảng (giá trị mặc định là 1000) Click chuột vào nút Xử Lý

3.3.2.3. Xử lý quan hệ mờ

Click chuột vào nút Xử Lý

3.3.2.4. Dự báo kết quả ghi danh mờ

Nhập năm dự báo Click chuột vào tính

3.3.2.5. Xem biểu đồ

Kích chuột vào mennu biểu đồ : so sánh giá trị khách hàng thực tế với giá trị khách hàng dự báo:

KẾT LUẬN

Luận văn giới thiệu về bài toán dƣ̣ báo và các phƣơng pháp dƣ̣ báo dƣ̣a trên chuỗi thời gian mờ . Phân tích các phƣơng pháp , so sánh kết quả dƣ̣ báo của các phƣơng pháp. Đƣa ra phƣơng pháp dƣ̣ báo mới dựa trên số mờ hình thang cho đƣợc kết quả dƣ̣ báo chính xác hơn.

Phƣơng pháp dƣ̣ báo theo số mờ hình thang đã khắc phục đƣợc các phƣơng pháp dự báo trƣớc đó là chỉ cho ra một giá trị dự báo tại một điểm giống nhƣ các phƣơng pháp chuỗi thời gian truyền thống . Với phƣơng pháp số mờ hình thang dƣ̣ báo đƣa ra đƣợc tập các kết quả dự báo là tập các điểm trong hình thang . Chính vì vậy, phƣơng pháp này cho ra kết quả chính xác hơn các phƣơng pháp trƣớc đó.

TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt

[1] Nguyễn Quang Hoan, Hoàng Thị Lan Phƣơng (2006), Dự báo giá chứng khoán

sử dụng công nghệ mạng nơron, Kỉ yếu hội thảo khoa học lần 3 về nghiên cứu, phát

triển và ứng dụng công nghệ thông tin và truyền thông Hà Nội ICT.rda‘06 (20- 21/5/2006) tr 157 – 164.

[2] Dƣơng Quang Thiện (2006), Sổ tay kỹ thuật Visual C#, tập 1, tập 2, tập 4, tập 6,

tập 7, tập 8, Nhà xuất bản Tổng hợp Thành phố Hồ Chí Minh.

Tiếng Anh

[1] Q. Song, B.S. Chissom, ―Forecasting Enrollments with Fuzzy Time Series – Part I‖, Fuzzy set and system, vol. 54, pp. 1-9, 1993. – Part II, Fuzzy set and system, vol. 62, pp. 1-8, 1994

[2] S.M. Chen, ―Forecasting Enrollments based on Fuzzy Time Series”, Fuzzy set and system, vol. 81, pp. 311-319, 1996.

[3] S.R. Singh, “A computational method of forecasting based on high-order fuzzy time series”, Expert Systems with Applications, 36 (2009) pp.10551–10559.

[4] S. M. Chen, C.C. Hsu, ―A New Methods to Forecast Enrollments Using Fuzzy Time Series‖, Inter. Journal of Applied Science and Engineering, V.2,N.3, pp. 234- 244, 2004.

[5] K.Huarng, ―Heuristic models of fuzzy time series forecasting‖, Fuzzy sets and

Systems, V.123, pp 369-386, 2001.

[6] M. Sah, K.Y. Degtiarev, ―Forecasting Enrollment Model Based on First Order Fuzzy Time Series‖, Transactions on Engineering, Computing and technology.

Enfomatika, v.IV,pp. 375-378, 2004.

[7] Q. Song, B.S. Chissom, ―Fuzzy Time Series and its Model‖, Fuzzy set and system, vol. 54, pp. 269-277, 1993.

[8] S.M. Chen, ―Forecasting Enrollments based on Fuzzy Time Series,‖ Fuzzy set and system, vol. 81, pp. 311-319, 1996.

[9] S. M. Chen, C.C. Hsu, ―A New Methods to Forecast Enrollments Using Fuzzy Time Series‖, Inter. Journal of Applied Science and Engineering, V.2,N.3, pp. 234- 244, 2004.

[10] K.Huarng, ―Heuristic models of fuzzy time series forecasting‖, Fuzzy sets and

Systems, V.123, pp 369-386, 2001.

[11] M. Sah, K.Y. Degtiarev, ―Forecasting Enrollment Model Based on First Order Fuzzy Time Series‖, Transactions on Engineering, Computing and