Dự báo cho chuỗi thời gian điểm dựa vào kỹ thuật phân tích chùm và hàm mờ chuẩn.

Abstract

Trong thực tế, chúng ta gặp rất nhiều các dữ liệu dạng chuỗi thời gian như nhiệt độ trung bình của một vùng theo ngày, chỉ số chứng khoán, giá vàng, giá xăng, … Những dữ liệu ấy thường được biểu diễn dạng chuỗi giá trị biến đổi theo thời gian và được gọi là chuỗi thời gian. Đề tải sử dụng mô hình chuỗi thời gian để dự báo cho 3 ứng dụng thực tế: dự báo nhiệt độ ở Cần Thơ, dự báo sản lượng lúa ở Đồng bằng sông Hồng và dự báo đỉnh mặn tại trạm đo Cửa Lớn – Cà Mau, ta nhận được kết quả như sau: đối với nhiệt độ ở Cần Thơ luận văn dự báo 10 ngày tiếp theo và nhiệt độ trung bình ở Cần Thơ có xu hướng giảm nhưng không đáng kể, dự báo 5 năm tiếp theo của sản lượng lúa ở Đồng bằng sông Hồng có xu hướng tăng nhanh, dự báo đỉnh mặn tại tram đo Cửa Lớn – Cà Mau trong 5 năm tiếp theo không có nhiều biến động.