Phương Pháp Dự Báo Chuỗi Thời Gian Sử Dụng Logic Mờ Và Ứng Dụng Trong Dự Báo Tăng Trưởng Phương Tiện Giao Thông Đường Bộ Việt Nam

• Tác giả: Lã Như Hải
• Người hướng dẫn: TS. Phạm Thanh Hà
• Trường học: Đại học Giao thông Vận tải
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Phương pháp dự báo chuỗi thời gian bằng logic mờ ứng dụng trong dự báo tăng trưởng giao thông đường bộ Việt Nam
• Loại tài liệu: luận văn thạc sỹ kỹ thuật
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN
• 1.1. Chuỗi thời gian
• 1.2. Các phương pháp phân tích dữ liệu chuỗi thời gian
• 2. CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ
• 2.1. Lý thuyết tập mờ
• 2.2. Định nghĩa tập mờ
• 2.3. Các phép toán trên tập mờ. Phần bù của một tập mờ. Hợp của các tập mờ. Giao của các tập mờ. Tích Descartes của các tập mờ
• 2.4. Quan hệ mờ. Liên kết mờ
• 2.5. Hợp thành mờ. Toán tử hợp thành
• 2.5.1. Biến ngôn ngữ
• 2.5.2. Mệnh đề mờ, các mệnh đề hợp thành
• 2.5.3. Kéo theo mờ
• 2.5.4. Mờ hoá, giải mờ hay khử mờ
• 2.6. Chuỗi thời gian
• 2.6.1. Chuỗi thời gian mờ
• 2.6.2. Một số định nghĩa liên quan đến chuỗi thời gian mờ
• 2.7. Mô hình của Song và Chissom trong dự báo chuỗi thời gian mờ
• 3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN SỬ DỤNG LOGIC MỜ TRONG DỰ BÁO MỨC ĐỘ TĂNG TRƯỞNG PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG ĐƯỜNG BỘ TẠI VIỆT NAM
• 3.1. Bài toán dự báo tăng trưởng phương tiện giao thông
• 3.2. Kết quả thực nghiệm dự báo tăng trưởng ô tô
• 3.3. Kết quả thực nghiệm dự báo tăng trưởng xe máy
• 3.4. Nhận xét đánh giá
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về dự báo chuỗi thời gian

Chương này giới thiệu khái niệm cơ bản về chuỗi thời gian và các phương pháp phân tích dữ liệu chuỗi thời gian. Chuỗi thời gian là một dãy các giá trị quan sát được sắp xếp theo thời gian, thường được sử dụng trong các lĩnh vực như tài chính, kinh tế và giao thông. Các phương pháp phân tích bao gồm phương pháp định tính và phương pháp định lượng, trong đó phương pháp định lượng tập trung vào các mô hình như mô hình chuỗi thời gian và mô hình nhân quả. Mục tiêu chính của phân tích chuỗi thời gian là nhận dạng các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị của biến quan sát và dự báo các sự kiện trong tương lai.

1.1. Khái niệm chuỗi thời gian

Chuỗi thời gian là một chuỗi các điểm dữ liệu được đo theo từng khoảng thời gian liền nhau. Ví dụ, các báo cáo tài chính, tỷ giá tiền tệ và chỉ số tiêu dùng đều là những biểu hiện thực tế của chuỗi thời gian. Phân tích chuỗi thời gian bao gồm các phương pháp để trích xuất các thuộc tính thống kê có ý nghĩa và đặc điểm của dữ liệu. Dự đoán chuỗi thời gian là việc sử dụng mô hình để dự đoán các sự kiện dựa trên các sự kiện đã biết trong quá khứ.

1.2. Các phương pháp phân tích chuỗi thời gian

Các phương pháp phân tích chuỗi thời gian bao gồm phương pháp định tính và phương pháp định lượng. Phương pháp định lượng tập trung vào các mô hình như mô hình chuỗi thời gian, mô hình nhân quả và mô hình hồi quy. Các mô hình này giúp dự báo các sự kiện trong tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ. Mô hình chuỗi thời gian thường được sử dụng trong các lĩnh vực như tài chính, kinh tế và giao thông.

II. Mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ

Chương này tập trung vào lý thuyết tập mờ và mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ. Lý thuyết tập mờ là cơ sở toán học cho việc nghiên cứu các phương pháp lập luận xấp xỉ, giúp mô phỏng cách thức con người lập luận. Mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ của Song và Chissom là một trong những mô hình tiên phong trong việc ứng dụng logic mờ vào dự báo chuỗi thời gian. Mô hình này sử dụng các khái niệm như tập mờ, biến ngôn ngữ và mệnh đề mờ để dự báo các giá trị trong tương lai.

2.1. Lý thuyết tập mờ

Lý thuyết tập mờ là cơ sở toán học cho việc nghiên cứu các phương pháp lập luận xấp xỉ. Tập mờ là một tập hợp mà mỗi phần tử của nó có một mức độ thuộc về tập hợp đó, được biểu diễn bằng một giá trị trong khoảng [0, 1]. Các phép toán trên tập mờ bao gồm phần bù, hợp, giao và tích Descartes. Logic mờ là công cụ hữu hiệu để giải quyết các bài toán có thông tin mờ và không chắc chắn.

2.2. Mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ

Mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ của Song và Chissom là một trong những mô hình tiên phong trong việc ứng dụng logic mờ vào dự báo chuỗi thời gian. Mô hình này sử dụng các khái niệm như tập mờ, biến ngôn ngữ và mệnh đề mờ để dự báo các giá trị trong tương lai. Mô hình này đặc biệt hữu ích trong việc dự báo các chuỗi thời gian có tính phi tuyến và không ổn định.

III. Ứng dụng phương pháp dự báo chuỗi thời gian sử dụng logic mờ

Chương này trình bày ứng dụng của phương pháp dự báo chuỗi thời gian sử dụng logic mờ trong việc dự báo tăng trưởng phương tiện giao thông đường bộ tại Việt Nam. Bài toán dự báo tăng trưởng phương tiện giao thông được giải quyết bằng cách sử dụng mô hình chuỗi thời gian mờ. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình này có độ chính xác cao trong việc dự báo tăng trưởng ô tô và xe máy. Mô hình này cũng được đánh giá là có giá trị thực tiễn cao trong việc quản lý và quy hoạch giao thông đường bộ.

3.1. Bài toán dự báo tăng trưởng phương tiện giao thông

Bài toán dự báo tăng trưởng phương tiện giao thông là một trong những bài toán quan trọng trong quản lý giao thông đường bộ. Việc dự báo chính xác sự tăng trưởng của các phương tiện giao thông như ô tô và xe máy giúp các nhà quản lý đưa ra các quyết định phù hợp trong việc quy hoạch và phát triển cơ sở hạ tầng giao thông.

3.2. Kết quả thực nghiệm

Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình chuỗi thời gian mờ có độ chính xác cao trong việc dự báo tăng trưởng ô tô và xe máy. Mô hình này cũng được đánh giá là có giá trị thực tiễn cao trong việc quản lý và quy hoạch giao thông đường bộ. Các kết quả thực nghiệm được trình bày chi tiết qua các bảng biểu và đồ thị, cho thấy sự hiệu quả của phương pháp này.