Chuỗi thời gian là một kiểu dữ liệu được lưu trữ phổ biến và có nhu cầu dự báo rất lớn cho nhiều vấn đề thực tế. Nghiên cứu này đề nghị mô hình dự báo cho chuỗi thời gian khoảng dựa trên sự cải tiến trong thiết lập mối quan hệ mờ. Trong mô hình này, tập nền là sự biến đổi liên tiếp của hai khoảng thời gian và số lượng khoảng chia cho nó được xác định từ thuật toán phân tích chùm mờ dành cho dữ liệu khoảng. Dựa trên mối quan hệ mờ giữa những phần tử của tập nền và các khoảng được chia, một nguyên tắc mờ hoá dữ liệu quá khứ và dự báo cho tương lai được thiết lập. Mô hình đề nghị được trình bày chi tiết các bước và được minh hoạ bởi ví dụ số. Nó cũng được áp dụng trong dự báo nhiệt độ ở Hà Nội để minh hoạ cho áp dụng thực tế. Ví dụ minh hoạ và áp dụng thực tế cho thấy sự phù hợp của mô hình đề nghị cũng như thuận lợi của nó trong so sánh với các mô hình...
Trích dẫn: Võ Văn Tài, Nguyễn Thành Luận và Trần Quốc Anh, 2016. Phân tích thống kê các nhân tố ảnh hưởng đến kết quả học tập của sinh viên Khoa Khoa học Tự nhiên Trường Đại học Cần Thơ. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 43a: 1-9.
Trích dẫn: Võ Văn Tài, Lê Thị Kim Ngọc và Bành Văn Viên, 2018. Cải tiến tiêu chuẩn khoảng cách trong xây dựng chùm các phần tử rời rạc. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 54(7A): 101-108.
Trích dẫn: Võ Văn Tài, Nguyễn Thị Hồng Dân và Nghiêm Quang Thường, 2017. Đánh giá khả năng trả nợ vay của khách hàng bằng các phương pháp phân loại. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 49a: 110-117.
Trích dẫn: Võ Văn Tài, Lê Thị Mỹ Xuân, Nguyễn Thị Hồng Dân, Danh Ngọc Thắm và Nguyễn Hữu Nghĩa, 2017. Phân tích thống kê trọng lượng trẻ sơ sinh. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 50a: 29-36.
Trích dẫn: Võ Văn Tài, Trần Thành Tiến, Châu Ngọc Thơ, Nguyễn Trang Thảo và Huỳnh Văn Hiếu, 2020. Cải tiến thuật toán phân tích chùm cho các phần tử rời rạc. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 56(2A): 30-36.
Tai, V.V., Dinh, P.T. and Yen, N.H., 2017. Fuzzy cluster analysis for probability density functions based on width criterion. Can Tho University Journal of Science. 7: 37-44.
Trích dẫn: Võ Văn Tài, Danh Ngọc Thắm và Nguyễn Ái Quỳnh, 2020. Phân phối tổng có trọng số của hai biến ngẫu nhiên phụ thuộc và ứng dụng trong lựa chọn danh mục đầu tư. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 56(Số chuyên đề: Khoa học tự nhiên)(1): 54-62.
Trích dẫn: Võ Văn Tài và Đào Thị Huyền, 2016. Phân tích thống kê tỉ lệ có việc làm của sinh viên Khoa Khoa học Tự nhiên, Trường Đại học Cần Thơ. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 44c: 56-61.
Trích dẫn: Võ Văn Tài, Phạm Bích Như, Nguyễn Văn Pha và Nguyễn Thu Hiền, 2018. Mờ hóa chuỗi thời gian dựa vào bài toán phân tích chùm. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 54(9A): 72-80.
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.
Trích dẫn: Võ Văn Tài, Nguyễn Huỳnh Luận, Lê Thị Mỹ Xuân, La Thuận Bửu và Lê Thị Thu Thùy, 2019. Một mô hình mờ hóa chuỗi thời gian cải tiến. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 55(4A): 92-100.
Trích dẫn: Võ Văn Tài, Trần Trung Tín, Thái Minh Trọng, Châu Ngọc Thơ và Lê Thị Kim Ngọc, 2020. Phân loại bằng phương pháp Bayes và ứng dụng trong y học. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 56(6A): 97-103.
Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Lầu 4, Nhà Điều Hành, Khu II, đường 3/2, P. Xuân Khánh, Q. Ninh Kiều, TP. Cần Thơ
Điện thoại: (0292) 3 872 157; Email: tapchidhct@ctu.edu.vn
Chương trình chạy tốt nhất trên trình duyệt IE 9+ & FF 16+, độ phân giải màn hình 1024x768 trở lên