Mô hình dự báo cho chuỗi thời gian điểm dựa trên sự mờ hóa dữ liệu đầu vào cho thuật toán LSTM.

Abstract

Nghiên cứu “Mô hình dự báo cho chuỗi thời gian điểm dựa trên sự mờ hóa dữ liệu đầu vào cho thuật toán LSTM”, được thực hiện nhằm tìm ra tính hiệu quả hơn các mô hình phổ biến hiện nay qua một số tập dữ liệu đối chứng. Đề tài gồm 3 chương. Chương 1 Trình bày những kiến thức cơ bản để nghiên cứu Chương 2 và Chương 3. Đó là nội dung về khoảng cách của các phần tử rời rạc, tập mờ, số mờ và hai mô hình chuỗi thời gian mờ phổ biến. Chương này cũng trình bày hai mô hình chuỗi thời gian phổ biến dựa vào học sâu. Chương 2 Chương này trình bày thuật toán phân tích chùm mờ và không mờ để từ đó giới thiệu mô hình dự báo cho chuỗi thời gian dựa trên sự mờ hoá dữ liệu đầu vào cho thuật toán LSTM. Thuật toán này sau đó được trình bày chi tiết các bước thực hiện thông qua ví dụ số cụ thể. Chương 3 Trình bày ba ứng dụng cụ thể của mô hình đã được trình bày trong Chương 2 qua 3 tập dữ liệu thứ cấp thực tế.