Cải tiến mô hình chuỗi thời gian mờ của Singh và ứng dụng : Luận văn tốt nghiệp cao học ngành: Lý thuyết xác suất và Thống kê toán học
Trong dự báo, hai mô hình chính đang được sử dụng phổ biến là mô hình hồi quy và chuỗi thời gian. Nghiên cứu đề xuất một mô hình dự báo cho chuỗi thời gian dựa trên những cải tiến trong việc xác định tập nền và việc thiết lập các mo...
Đã lưu trong:
Tác giả chính: | |
---|---|
Định dạng: | Sách |
Ngôn ngữ: | Undetermined |
Được phát hành: |
Cần Thơ
Trường Đại học Cần Thơ
2020
|
Những chủ đề: | |
Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
Thư viện lưu trữ: | Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ |
---|
Tóm tắt: | Trong dự báo, hai mô hình chính đang được sử dụng phổ biến là mô hình hồi quy và chuỗi thời gian. Nghiên cứu đề xuất một mô hình dự báo cho chuỗi thời gian dựa trên những cải tiến trong việc xác định tập nền và việc thiết lập các mối quan hệ mờ. Dựa trên mô hình của Singh (2007) và ý tưởng của Abbasov-Mamedova (2003), đề xuất một mô hình có thể mờ hóa dữ liệu và dự báo tương lai. Mô hình đề nghị được minh họa cụ thể các bước thực hiện bởi ví dụ số và được thực hiện một cách hiệu quả bằng một chương trình được thiết lập trên phân mềm thống kê R. Nó có ưu điểm hơn các mô hình dự báo phổ biến hiện tai như ARIMA và Abbasov-Mamedova (2003) qua nhiều bộ số liệu đối chứng quan trong. Mô hình đề nghị cũng được áp dụng trong dự báo một số vấn đề quan trọng ở Việt Nam. Các ví dụ và áp dụng đã cho thấy tiềm năng trong thực tế của vấn đề được nghiên cứu. |
---|