DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ DỰA TRÊN NGỮ NGHĨA

Abstract

Bài toán dự báo chuỗi thời gian mờ đã được nhiều tác giả quan tâm nghiên cứu như: Song, Chissom, S. M. Chen… Các nghiên cứu tập trung giải quyết việc nâng cao độ chính xác của đầu ra dự báo. Có nhiều phương pháp đã được đưa ra nhằm cải tiến mô hình dự báo ban đầu của Song, Chissom, Chen với trung bình sai số bình phương (MSE) ngày càng thấp. Trong vài năm trở lại đây, đại số gia tử đã được ứng dụng có hiệu quả trong nhiều bài toán như điều khiển, phân lớp, tính toán trên từ,… với nhiều kết quả tốt hơn so với tiếp cận mờ. Điểm quan trọng và khác biệt của đại số gia tử là xem xét các biến ngôn ngữ trong quan hệ thứ tự vốn có của chính các giá trị ngữ nghĩa. Bài báo này trình bày về cách tiếp cận mới dựa trên đại số gia tử theo ngữ nghĩa trong bài toán dự báo chuỗi thời gian mờ. Mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ bằng đại số gia tử sẽ được kiểm định qua các kết quả tính toán dự báo dựa trên dữ liệu sinh viên nhập học của Trường Đại học Alabama từ năm 1971 đến 1992 mà nhiều tác giả trên thế giới sử dụng. Qua đó có thể thấy được hiệu quả của mô hình dự báo đề xuất mới.