The proposed model is a pair of stochastic processes, called state process and observation process. The random dynamic of meteorological regimes in random medium will be modellized by state process, an unobserved hidden homogeneous Markov chain. The observation process, which represents the clearness index sequence, will be formed by a stochastic differential equation. The parameters of the model are estimated from the real data using Maximum Likelihood (ML) estimation via Expectation Maximization (EM) algorithm. The simulated data will be used to predict the global solar radiation in the next time.
Trích dẫn: Trần Văn Lý, Lê Thị Hải Yên, Nguyễn Huyền Trang, Trần Kim Yến, Bùi Minh Trung và Lâm Quốc Toàn, 2016. Phân tích hồi quy xu thế và một áp dụng thú vị. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 45a: 118-125.
Trích dẫn: Trần Văn Lý, Nguyễn Tử Thịnh, Nguyễn Dương Thanh Phú, Trà Đức Phô và Trần Văn Trọng, 2020. Sử dụng thuật toán Entropy chéo và chọn mẫu Gibbs để ước lượng xác suất sự kiện hiếm. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 56(Số chuyên đề: Khoa học tự nhiên)(1): 46-53.
Trích dẫn: Trần Văn Lý, Đặng Hoàng Tâm, Lê Thị Mỹ Xuân, Nguyễn Thị Tú Anh và Trần Văn Trọng, 2019. Sử dụng mô hình Markov ẩn để phân tích sự chuyển đổi trạng thái ngẫu nhiên của quá trình giá cổ phiểu. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 55(6A): 51-56.
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