Tìm kiếm
Đang tải khung tìm kiếm
Kết quả 1 đến 1 của 1

    THẠC SĨ Dự báo chuỗi thời gian mờ với bộ tham số tối ưu của đại số gia tử

    D
    dream dream Đang Ngoại tuyến (18524 tài liệu)
    .:: Cộng Tác Viên ::.
  1. Gửi tài liệu
  2. Bình luận
  3. Chia sẻ
  4. Thông tin
  5. Công cụ
  6. Dự báo chuỗi thời gian mờ với bộ tham số tối ưu của đại số gia tử

    Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/

    ii
    MỤC LỤC


    DANH MỤC VIẾT TẮT . iv
    DANH MỤC BẢNG . v
    DANH MỤC HÌNH . vi
    MỞ ĐẦU . 1
    1. Đặt vấn đề 1
    2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu . 2
    2.1 Đối tượng nghiên cứu 2
    2.2 Phạm vi nghiên cứu . 2
    3. Hướng nghiên cứu của đề tài 2
    4. Phương pháp nghiên cứu . 2
    4.1 Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: . 2
    4.2 Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm: 3
    4.3 Phương pháp trao đổi khoa học: 3
    5. Ý nghĩa khoa học của luận văn . 3
    6. Cấu trúc luận văn 3
    CHƯƠNG 1 4
    1.1 Những vấn đề cơ sở của logic mờ và lý thuyết tập mờ . 4
    1.1.1 Lý thuyết tập mờ 4
    1.1.2 Logic mờ . 6
    1.2 Chuỗi thời gian mờ . 11
    1.3 Mô hình tính toán của ĐSGT. . 13
    .
    . 16
    1.5. Kết luận chương 1 24
    CHƯƠNG 2 MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ . 25
    Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/

    iii
    2.1. Mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ của Song và Chissom . 25
    2.2. Mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ của Chen. 33
    2.3. Kết luận chương 2 42
    CHƯƠNG 3
    43
    43
    . 45
    3.3 So sánh các kết quả của các mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ. . 58
    3.4. Kết luận chương 3 60
    KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ . 62
    . 63
    65
    Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/

    iv
    DANH MỤC VIẾT TẮT

    STT Ký hiệu viết tắt Ý nghĩa
    1 ĐSGT Đại số gia tử


    Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/

    v
    DANH MỤC BẢNG


    Bảng 1.1 : Các cặp T - chuẩn và T - đối chuẩn. 10
    Bảng 1.2. Một số phép kéo theo mờ thông dụng 11
    Bảng 2.1. Số sinh viên nhập học tại trường đại học Alabama từ 1971 đến 1992. . 26
    Bảng 2.2: Chuyển đổi các giá trị lịch sử thành giá trị ngôn ngữ . 29
    Bảng 2.3: Xác định các quan hệ thành viên 31
    Bảng 2.4: Mờ hóa chuỗi dữ liệu 35
    Bảng 2.5: Quan hệ logic mờ của dữ liệu tuyển sinh 36
    Bảng 2.6: Các nhóm quan hệ logic mờ . 37
    Bảng 2.7. Kết quả dự báo của Chen . 40
    Bảng 2.8. Bảng so sánh các phương án dự báo . 41
    Bảng 3.1 Số sinh viên nhập học tại trường đại học Alabama từ 1971 đến 1992 . 46
    Bảng 3.2 Giá trị đầu và giá trị cuối của các khoảng giải nghĩa được chọn . 54
    Bảng 3.3. Tổng hợp thông tin cơ sở cho mô hình dự báo theo tiếp cận ĐSGT55
    Bảng 3.4 Kết quả tính toán dự báo tối ưu số sinh viên nhập học tại trường đại
    học Alabama từ 1971 đến 1992 theo tiếp cận ĐSGT 57
    Bảng 3.5: So sánh các phương pháp dự báo với 7 khoảng chia 59

    Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/

    vi
    DANH MỤC HÌNH


    Hình 1.1. Giao của hai tập mờ . 8
    Hình 1.2. Phép hợp của hai tập mờ 9
    Hình 1.3. Độ đo tính mờ của biến TRUTH 18
    Hình 1.4. Khoảng tính mờ của các hạng từ của biến TRUTH . 21
    Hình 2.1: Số sinh viên nhập học thực tế và số sinh viên nhập học dự báo 32
    Hình 2.2. Dữ liệu tuyển sinh thực tế và dữ liệu tuyển sinh dự báo . 42
    Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/

    1
    MỞ ĐẦU
    1. Đặt vấn đề
    Song & Chissom [2, 3, 4] đã có nghiên cứu đột phá khi xem xét các giá
    trị thực định lượng trong chuỗi thời gian từ góc độ định tính. Đây là lần đầu
    tiên chuỗi thời gian có thể xem như một biến ngôn ngữ và bài toán dự báo trở
    thành vấn đề dự báo các giá trị ngôn ngữ của biến ngôn ngữ. Có thể coi đây là
    quan niệm mới về chuỗi thời gian. Tuy vậy mô hình tính toán quan hệ mờ
    quá phức tạp và do đó độ chính xác của dự báo không cao. Vì vậy Chen [5]
    đã thay đổi cách tính toán quan hệ mờ trong mô hình dự báo với các phép tính
    số học đơn giản hơn nhưng lại thu được kết quả dự báo chính xác hơn. Nhiều
    nghiên cứu tiếp theo sử dụng phương pháp luận này và đã thu được nhiều kết
    quả quan trọng [9, 11]. Yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến độ chính xác của
    dự báo là phép mờ hóa dữ liệu . Vì vậy tôi chọn “Dự báo
    chuỗi thời gian mờ với bộ tham số tối ưu của đại số gia tử” làm luận văn
    nghiên cứu.
    Tiếp cận đại số gia tử (ĐSGT) [6, 7] là một cấu trúc toán học được
    nhúng vào tập các giá trị ngôn ngữ để biểu diễn các khái niệm mờ một cách
    tổng quát dựa trên ngữ nghĩa và đã thể hiện rõ tính hiệu quả trong một số ứng
    dụng [8, 10]. Có thể thấy rằng: tính chất tự nhiên của ngữ nghĩa là so sánh
    được và giữa các giá trị ngôn ngữ có tồn tại khách quan một quan hệ thứ tự
    phản ánh thứ tự vốn có trên tập nền của biến ngôn ngữ. Trong khi ngữ nghĩa
    ngôn ngữ dựa trên tập mờ bỏ qua quan hệ thứ tự này. Như vậy, ĐSGT mô
    hình hóa ngữ nghĩa các giá trị ngôn ngữ đúng bản chất hơn và đặc biệt có khả
    năng định hướng đến hệ luật tối ưu. Như vậy ĐSGT có thể giúp giải quyết bài
    toán được hay không ? Vì vậy luận văn đặt
    vấn đề bước đầu giải quyết bài toán dự báo theo mô hình chuỗi thời gian mờ
    Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/

    2
    dựa trên bộ tham số của ĐSGT có khả năng tối ưu hóa chuỗi suy luận theo mô
    hình Chen ?.
    2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
    2.1 Đối tượng nghiên cứu
    Nghiên cứu mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ và vấn đề tối ưu
    .
    2.2 Phạm vi nghiên cứu
    Nghiên cứu phép mờ hóa trong mô hình dự báo của Chen.
    Nghiên cứu tiếp cận ĐSGT: Phép giải nghĩa với bộ
    tham số tối ưu.
    Đề xuất mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ với bộ tham số tối ưu của
    ĐSGT và so sánh với mô hình Chen trên cơ sở chuỗi số liệu
    .
    3. Hướng nghiên cứu của đề tài
    - Nghiên cứu chuỗi thời gian trên quan điểm biến ngôn ngữ.
    - Nghiên cứu cách mô tả chuỗi thời gian theo các giá trị ngôn ngữ.
    - Nghiên cứu nhóm quan hệ ngữ nghĩa theo tiếp cận ĐSGT.
    - Nghiên cứu phép ngữ nghĩa hóa của ĐSGT thay thế phép mờ hóa.
    - Nghiê .
    - Nghiên cứu phương pháp tối ưu hóa bộ tham số của ĐSGT.
    - Nghiên cứu xây dựng chương trình tính toán trên MATLAB cho bài
    toán dự báo chuỗi thời gian mờ với bộ tham số tối ưu của ĐSGT và so sánh
    với mô hình Chen.
    4. Phương pháp nghiên cứu
    4.1 Phương pháp nghiên cứu lý thuyết:
    Nghiên cứu bài toán dự báo chuỗi thời gian mờ theo tiếp cận mờ của
    Chen [5] và tiếp cận ĐSGT.
    Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/

    3
    4.2 Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm:
    Nghiên cứu xây dựng chương trình tính toán mô hình dự báo chuỗi thời
    gian mờ với bộ tham số tối ưu của ĐSGT trên MATLAB và so sánh với mô
    hình dự báo của Chen [5].
    4.3 Phương pháp trao đổi khoa học:
    Thảo luận, xemina, lấy ý kiến chuyên gia, công bố các kết quả nghiên
    cứu trên tạp chí khoa học.
    5. Ý nghĩa khoa học của luận văn
    Mở rộng khả năng ứng dụng mới của tiếp cận đại số gia tử trong bài
    toán .
    Khẳng định hướng nghiên cứu mới của lý thuyết đại số gia tử trong bài
    toán dự báo chuỗi thời gian .
    6. Cấu trúc luận văn
    Ngoài phần mở đầu và kết luận luận văn được chia làm 3 chương:
    - Chương 1: Logic mờ và đại số gia tử
    - Chương 2: Mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ
    - Chương 3: ĐSGT với
    tham số tối ưu.

    Xem Thêm: Dự báo chuỗi thời gian mờ với bộ tham số tối ưu của đại số gia tử
    Nội dung trên chỉ thể hiện một phần hoặc nhiều phần trích dẫn. Để có thể xem đầy đủ, chi tiết và đúng định dạng tài liệu, bạn vui lòng tải tài liệu. Hy vọng tài liệu Dự báo chuỗi thời gian mờ với bộ tham số tối ưu của đại số gia tử sẽ giúp ích cho bạn.
    #1
  7. Đang tải dữ liệu...

    Chia sẻ link hay nhận ngay tiền thưởng
    Vui lòng Tải xuống để xem tài liệu đầy đủ.

    Gửi bình luận

    ♥ Tải tài liệu

social Thư Viện Tài Liệu
Tài liệu mới

Từ khóa được tìm kiếm

Nobody landed on this page from a search engine, yet!

Quyền viết bài

  • Bạn Không thể gửi Chủ đề mới
  • Bạn Không thể Gửi trả lời
  • Bạn Không thể Gửi file đính kèm
  • Bạn Không thể Sửa bài viết của mình
  •  
DMCA.com Protection Status