Huarng đã sử dụng mơ hình của Chen và đƣa vào các thơng tin cĩ sẵn của chuỗi thời gian để cải tiến độ chính xác và giảm bớt các tính tốn phức tạp của dự báo. Nhờ sử dụng những thơng tin cĩ trong chuỗi thời gian nên mơ hình của Huarng đƣợc gọi là mơ hình Heuristic.
Các bƣớc thực hiện theo mơ hình của Huarng cũng triển khai theo các bƣớc nhƣ của Chen. Điều khác biệt là sử dụng một hàm h để xác định mối quan hệ logic mờ.
Định nghĩa 3.1: Hàm hj phụ thuộc vào một tham số x đƣợc xác định nhƣ sau:
hj (x,Ap1, Ap2, ..., ) = Ap1, Ap2, ..., Apk j là một chỉ số
khi các chỉ số p1, p2, …. pk j với x >0
và p1, p2, …. pk j với x < 0
Sau đây là mơ tả các bƣớc thực hiện của mơ hình Heuristic chuỗi thời gian mờ.
35
Bước 1: Xác tập nền. Tập nền U đƣợc xác định nhƣ sau : lấy giá trị lớn nhất fmax và nhỏ nhât fmin của chuỗi thời gian U = [fmin, fmax]. Đơi khi cĩ thể mở rộng khoảng này thêm một giá trị nào đĩ để dễ tính tốn. Chia đoạn U thành m khoảng con bằng nhau u1, u2, … , um.
Bước 2: Xác định tập mờ Ai và mờ hĩa giá trị. Mỗi tập Ai gán cho một biến ngơn ngữ và xác định trên các đoạn đã xác định u1, u2, … , um. Khi đĩ tập mờ A cĩ thể biểu diễn nhƣ sau :
Ai =
Bước 3: Thiết lập mối quan hệ mờ và nhĩm các mối quan hệ mờ. Nhƣ định
nghĩa ở trên, đối với chuỗi thời gian mờ ta cĩ thể xác định đƣợc mối quan hệ mờ tại mỗi thời điểm t và qua đĩ ta xác định đƣợc nhĩm các mối quan hệ mờ.
Bước 4: Sử dụng hàm h để thiết lập các nhĩm mối quan hệ logic mờ Hueristic
Ai hj(x, Ap1, Ap2, …,) = Ap1, Ap2, …, Apk
Bước 5: Dự báo. Từ các nhĩm quan hệ logic mờ Heuristic. Các giá trị chủ yếu lấy từ điểm giữa hay trung bình các điểm giữa các khoảng cách trong nhĩm quan hệ mờ Heuristic.