Quy luật mờ của chuỗi thời gian

Mục tiêu nghiên cứu đề tài nhằm nghiên cứu về tập dữ liệu trong biến động theo thời gian, để tìm ra quy luật hoặc những đặc tính cơ bản của tập dữ liệu. Xây dựng mô hình dự báo trên cơ sở các quy luật hoặc các đặc tính của tập dữ liệu thực tế và tiến hành huấn luyện, kiểm tra bằng các thuật toán phù hợp. Phân tích tập dữ liệu bằng các phương pháp mới, đó là việc tích hợp toán thống kê kinh điển và hiện đại.

55p khunglongboiboi 17-07-2021 58 8   Download

Luận án với mục tiêu tập trung nghiên cứu hai vấn đề chính. Thứ nhất là mô hình hóa chuỗi thời gian bởi những trạng thái mà trong đó mỗi trạng thái là một phân phối xác xuất tất định (phân phối chuẩn). Dựa vào kết quả thực nghiệm để đánh giá sự phù hợp của mô hình. Thứ hai, kết hợp xích Markov và chuỗi thời gian mờ thành mô hình mới nhằm cải thiện độ chính xác của dự báo. Mở rộng mô hình với xích Markov bậc cao nhằm tương thích với những dữ liệu có tính chất thời vụ.

26p xacxuoc4321 11-07-2019 47 2   Download

Mô hình ARIMA là mô hình phân tích chuỗi thời gian, nó không chỉ xem xét các chu kỳ tự vận động của chuỗi dữ liệu dự báo, các mối tương tác trong quá trình tự vận động của các nhân tố ảnh hưởng khác mà nó còn đánh giá được các quy luật sai số trong quá trình mô phỏng để nâng cao độ chính xác của dự báo. Mặc dù mô hình này đã được áp dụng ở nhiều nước trên thế giới nhưng ở Việt Nam cho đến nay vẫn còn rất ít các nghiên cứu áp dụng trong dự báo khí hậu mùa. Luận văn sau đây đi nghiên cứu ứng dụng mô hình ARIMA để dự báo lượng mưa vụ đông xuân ở một số tỉnh vùng đồng bằng Bắc Bộ.

81p change15 08-07-2016 142 26   Download