Thông tin chung:

Ngày nhận bài: 18/10/2019
Ngày nhận bài sửa: 07/12/2019

Ngày duyệt đăng: 28/02/2020

Title:

An improved fuzzy time series forecasting model  

Từ khóa:

Chuỗi thời gian mờ, dữ liệu gốc, dự báo, tương lai

Keywords:

Forecasting, fuzzy time series, future, original data

ABSTRACT

The paper proposes a forecasting model for time series based on improvements in determining the universe set and establishment the fuzzy relation. The proposed model is specifically illustrated the steps by the enumerical example and performed effectively by an established R procedure. It has shown more advantages than the popular models such as ARIMA and Abbasov-Manedova (2003) with a lot of the considered bench mark data. The proposed model is also applied in forecasting salty peak for a coastal province in Viet Nam. The examples and applications have shown potential in reality of the researched problem.

TÓM TẮT

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. 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 phần mềm thống kê R. Nó có ưu điểm hơn các mô hình dự báo phổ biến hiện tại như ARIMA và Abbasov-Manedova (2003) qua nhiều bộ số liệu đối chứng quan trọng. Mô hình đề nghị cũng được áp dụng trong dự báo đỉnh mặn cho một tỉnh ven biển Đồng bằng sông Cửu Long. Các ví dụ và áp dụng đã cho thấy tiềm năng trong thực tế của vấn đề được nghiên cứu.

Trích dẫn: Võ Văn Tài, Trang Thị Mỹ Kim, Nguyễn Thị Hồng Dân, Nguyễn Văn Quang, Lê Đại Nghiệp và Huỳnh Văn Hiếu, 2020. Một mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ cải tiến. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 56(1A): 86-94.