info@luanan.net.vn
Luận án PDF

Luận án Ứng dụng mô hình xích Markov và chuỗi thời gian mở trong dự báo

Năm2018
Lĩnh vựcKhoa học tự nhiên
Ngôn ngữTiếng Việt, Tiếng Anh

Mô tả tài liệu

Tên luận án:

Ứng dụng mô hình xích Markov và chuỗi thời gian mờ trong dự báo.

Ngành:

Cơ sở toán học cho tin học

Tóm tắt nội dung tài liệu:

Luận án "Ứng dụng mô hình xích Markov và chuỗi thời gian mờ trong dự báo" trình bày những đóng góp mới quan trọng trong lĩnh vực dự báo chuỗi thời gian. Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển và ứng dụng các phương pháp mô hình hóa tiên tiến nhằm nâng cao độ chính xác và hiệu quả của các hệ thống dự báo, đặc biệt trong bối cảnh dữ liệu phức tạp và biến động.

Một trong những đóng góp nổi bật của luận án là việc đề xuất phương pháp mô hình hóa chuỗi thời gian bằng cách sử dụng các trạng thái, trong đó mỗi trạng thái được định nghĩa là một phân phối xác suất đã biết. Cụ thể, đối với chuỗi thời gian có giá trị thực nằm trong khoảng (0;1), mô hình sử dụng phân phối chuẩn để biểu diễn các trạng thái. Trong khi đó, đối với chuỗi thời gian có giá trị là số tự nhiên, phân phối Poisson được lựa chọn để mô tả các trạng thái. Điểm đặc biệt của phương pháp này là sự liên kết giữa các trạng thái hiện tại và tương lai được thiết lập thông qua xích Markov, tạo nên một cấu trúc động và có khả năng dự đoán. Toàn bộ quá trình mô hình hóa này, từ việc xác định trạng thái đến thiết lập liên kết, được thực hiện một cách tự động dựa trên ứng dụng của mô hình Markov ẩn (HMM), đảm bảo tính khách quan và hiệu quả trong phân tích dữ liệu chuỗi thời gian.

Đóng góp quan trọng thứ hai của luận án là sự phát triển thành công một mô hình kết hợp độc đáo giữa xích Markov và chuỗi thời gian mờ trong dự báo chuỗi thời gian. Mô hình này tích hợp sức mạnh của xích Markov trong việc nắm bắt các mối quan hệ phụ thuộc giữa các trạng thái với khả năng xử lý thông tin không chắc chắn và mơ hồ của chuỗi thời gian mờ, tạo ra một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt cho việc dự báo. Sự kết hợp này không chỉ tận dụng được ưu điểm của cả hai phương pháp mà còn mở rộng khả năng ứng dụng, đặc biệt thông qua việc phát triển mô hình cho xích Markov bậc cao. Điều này cho phép mô hình nắm bắt được các mối quan hệ phức tạp và phụ thuộc dài hạn hơn trong dữ liệu chuỗi thời gian, từ đó cải thiện đáng kể chất lượng và độ tin cậy của dự báo. Nhìn chung, luận án đã cung cấp một khung lý thuyết và thực tiễn vững chắc cho việc ứng dụng các mô hình toán học tiên tiến trong dự báo, góp phần vào sự phát triển của chuyên ngành Cơ sở toán học cho tin học.

Tài liệu liên quan