Searchable 73,023 items

Metadata

Vietnam Journal of Science and Technology, Volume 54, Issue 2, 2016, pp. 161-177

THE APPLICATION OF HEDGE ALGEBRAS IN FUZZY TIME SERIES FORECASTING

Abstract :

Fuzzy time series given by Song & Chissom (1993) in magazine "Fuzzy Sets and Systems" has been widely studied for forecasting purposes. However, the accuracy of forecasts based on the concept of fuzzy approach of Song & Chissom is not high because such depends on many factors. Chen (1996) proposed an efficient fuzzy time series model which consists of simple arithmetic calculations only. After that, this has been widely studied for improving accuracy of forecasting in many applications to get better results.

The hedge algebras developed by Nguyen and Wechler (1990) was completely different from the fuzzy approach. Here the hedge algebras was used to model linguistic domains and variables and their semantic structure is obtained. Instead of performing fuzzification and defuzzification, more simple methods are adopted, termed as semantization and desemantization, respectively. The hedge algebras based fuzzy system is a new topic, which was first applied to fuzzy control 2008 [15]. Hedge algebras applications for some specific problems in the field of information technology and control has a number of important results and confirm advantages of this approach in comparing with fuzzy approach. In continuilty of hedge algebras applications, this paper is mainly focused on the field of fuzzy time series forecasting under hedge algebras approach.

In this paper, we present a new approach using hedge algebras to provide a computational model, which is completely different from the fuzzy approach for fuzzy time series forecasting. The experimental results of forecasting enrollments of students of the University of Alabama show that the model of fuzzy time series based on hedge algebras is better than many existing models.

Keywords : fuzzy sets; fuzzy logical relationship groups; Hedge algebras; fuzzy time series forecasting
Subject Area : Chemical Engineering(all) Engineering(all) Environmental Science(all) Materials Science(all) Agricultural and Biological Sciences(all)

ỨNG DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ

Abstract :

Chuỗi thời gian mờ do Song & Chissom đưa ra trên tạp chí “Fuzzy Sets and Systems” năm 1993 đã được nghiên cứu rộng rãi trên thế giới cho mục đích dự báo. Tuy nhiên, độ chính xác của dự báo trên quan điểm xem xét chuỗi thời gian theo tiếp cận mờ của Song & Chissom còn chưa cao do phụ thuộc vào nhiều yếu tố. S.M Chen (1996) đã đề xuất mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ rất hiệu quả chỉ sử dụng các tính toán số học đơn giản. Sau đó mô hình này được nghiên cứu cải tiến trong nhiều ứng dụng dự báo và đã có được nhiều kết quả chính xác hơn.

Đại số gia tử là một tiếp cận mới được các tác giả N.C.Ho và W. Wechler xây dựng vào những năm 1990, 1992 hoàn toàn khác biệt so với tiếp cận mờ. Ở đây, đại số gia tử được sử dụng để mô phỏng biến ngôn ngữ và có được cấu trúc ngữ nghĩa. Phép mờ hóa và phép giải mờ được thay thế bằng phép ngữ nghĩa hóa và phép giải nghĩa tương ứng đơn giản hơn. Đại số gia tử dựa trên hệ mờ là một hướng đi mới, được ứng dụng lần đầu tiên trong điều khiển mờ năm 2008. Những ứng dụng của tiếp cận đại số gia tử cho một số bài toán cụ thể trong lĩnh vực công nghệ thông tin và điều khiển đã mang lại một số kết quả quan trọng khẳng định tính ưu việt của tiếp cận này so với tiếp cận mờ truyền thống. Tiếp tục những ứng dụng của đại số gia tử, bài báo này tập trung nghiên cứu vấn đề dự báo chuỗi thời gian mờ theo tiếp cận đại số gia tử.

Trong bài báo này, chúng tôi đưa ra một tiếp cận mới sử dụng đại số gia tử với khả năng cung cấp một mô hình tính toán hoàn toàn khác biệt so với tiếp cận mờ cho mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ. Các kết quả thử nghiệm dự báo số sinh viên nhập học tại Đại học Alabama chứng minh rằng mô hình chuỗi thời gian mờ dựa trên đại số gia tử tốt hơn so với nhiều mô hình hiện có.

Keywords : tập mờ; nhóm quan hệ logic mờ; đại số gia tử; mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ
Subject Area : Chemical Engineering(all) Engineering(all) Environmental Science(all) Materials Science(all) Agricultural and Biological Sciences(all)

Reference (17)

Cited (0)