NHÓM QUAN HỆ LOGIC MỜ PHỤ THUỘC THỜI GIAN TRONG MÔ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN MỜ

Abstract

Mô hình chuỗi thời gian mờ đang có nhiều ứng dụng trong công tác dự báo, nhất là trong các dự báo kinh tế. Trong những năm gần đây khá nhiều công trình đã được hoàn thành theo hướng nâng cao độ chính xác và giảm khối lượng tính toán trong mô hình chuỗi thời gian mờ như các bài báo của Chen và Hsu, Huarng, Kuo,... Wu. Một cách tiếp cận khác để nâng cao hiệu quả dự báo cho chuỗi thời gian mờ là sử dụng những kỹ thuật  trong khai phá dữ liệu như phân cụm, mạng nơ ron,… để xây dựng mô hình. Hầu hết những phương pháp trên đều dựa vào kỹ thuật tạo các nhóm quan hệ logic mờ của Chen [4] để làm giảm khối lượng tính toán khi chỉ cần thực hiện các phép tính số học thay vì các phép tính min-max như trong các mô hình của Song-Chissom. Tuy nhiên các nhóm quan hệ logic mờ này được sử dụng trong mọi quan hệ mờ mà không để ý đến thứ tự xuất hiện và sự lặp lại các thành phần trong vế phải của mối quan hệ logic mờ. Từ nhận xét trên, Yu [10] đã đưa ra mô hình chuỗi thời gian mờ có trọng. Tuy vậy, thời gian xuất hiện của mỗi thành phần trong vế phải lại chưa được chú ý, do đó gây ra những sự lệ thuộc không phù hợp.

Trong bài báo này, chúng tôi đưa ra khái niệm nhóm quan hệ mờ phụ thuộc vào thứ tự thời gian. Nhờ có thêm khái niệm mới này và sử dụng mô hình chuỗi thời gian mờ có trọng, chúng tôi đã xây dựng lại được thuật toán hữu hiệu trên cơ sở các thuật toán được phát triển trước đây. Sử dụng mô hình này chỉ đối với mô hình chuỗi thời gian mờ bậc 1, chúng tôi thu được kết quả dự báo số lượng sinh viên nhập học, dự báo cho chỉ số chứng khoán Đài Loan tốt hơn theo chuẩn MSE so với kết quả của Chen và Yu.

Từ khóa: chuỗi thời gian mờ, mô hình chuỗi thời gian mờ có trọng, một số thuật toán trong mô hình chuỗi thời gian mờ, …