Xây dựng mô hình dự báo cho chuỗi thời gian khoảng dựa vào chuỗi điểm

Abstract

This study proposes a forecasting model for interval time series by splitting it into two point time series. For each point time series, the study normalizes the data, divides it into clusters with the appropriate numbers using the fuzzy clustering technique, establishes fuzzy relationships between elements in the series and clusters, and sets up a forecasting rule. The proposed model details the implementation steps and is illustrated by the numerical example. It is also applied to two real interval series and achieves competitive results compared to other popular models.

Tóm tắt

Nghiên cứu này đề nghị mô hình dự báo cho chuỗi thời gian khoảng bằng cách tách nó thành hai chuỗi thời gian điểm. Với mỗi chuỗi thời gian điểm, nghiên cứu chuẩn hoá dữ liệu, chia nó thành các chùm thích hợp dựa vào kỹ thuật phân tích chùm mờ, xây dựng mối quan hệ mờ giữa các phần tử trong chuỗi với các chùm và thiết lập nguyên tắc dự báo. Mô hình đề nghị được trình bày chi tiết các bước thực hiện và được minh hoạ bởi ví dụ số. Nó cũng được áp dụng cho hai chuỗi khoảng thực tế và nhận được kết quả cạnh tranh so với các mô hình phổ biến khác.