Võ Văn Tài * , Nguyễn Văn Quang , Lê Đại Nghiệp , Huỳnh Văn Hiếu , Trang Thị Mỹ Kim Nguyễn Thị Hồng Dân

* Tác giả liên hệ (vvtai@ctu.edu.vn)

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.
Keywords: Forecasting, fuzzy time series, future, original data

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.
Từ khóa: Chuỗi thời gian mờ, dữ liệu gốc, dự báo, tương lai

Article Details

Tài liệu tham khảo

Abbasov, A.M.,and Mamedova, M.H., 2003. Application of fuzzy time series to population forecasting. Vienna University of Technology. 12: 545–552.

Abreu, P. H., Silva, D. C., Mendes-Moreira, J., Reis, L. P.,and Garganta, J., 2013. Using multivariate adaptive regression splines in the construction of simulated soccer team’s behavior models. International Journal of Computational Intelligence Systems. 6(5): 893–910.

Aladag, S., Aladag, C. H., Mentes, T.,and Egrioglu, E., 2012. A new seasonal fuzzy time series method based on the multiplicative neuron model and SARIMA. Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics. 41(3): 145–163.

Bas, E., Vedide, Uslu, V.R.,Yolcu, U., andEgrioglu, E., 2014. A modied genetic algorithm for forecasting fuzzy time series. Applied Intelligence, 41(2): 453–463.

Box, G. E. P.,and Jenkins, G. M., 1970. Time series analysis: Forecasting and control. Holden-Day. San Fancisco, 546 pages.

Chen, S. M., 1996. Forecasting enrollments based on fuzzy time series. Fuzzy Sets and Systems. 81(3): 311–319.

Chen, S. M.,and Hsu, C. C., 2004. A new method to forecast enrollments using fuzzy time series. International Journal of Applied Science and Engineering. 2(3): 234–244.

Chen, J. and Hung, W., 2015. An automatic clustering algorithm for probability density functions. J. Stat. Comput. Simul. 85(1): 3047–3063.

Huarng, K., 2001. Heuristic models of fuzzy time series for forecasting. Fuzzy Sets and Systems. 123(3): 369–386.

Singh, S. R., 2007. A simple method of forecasting based on fuzzy time series. Applied Mathematics and Computation. 186(1): 330–339.

Song, Q. and Chissom, B. S., 1993. Fuzzy time series and its models. Fuzzy Sets and Systems. 54(3): 269–277.

Tai V. V.,and Nghiep L. D., 2019. An improved fuzzy time series forecasting model using variations of data. 21(3): 852 – 864.