Scalable human knowledge about numeric time series variation and its role in improving forecasting results
Tác giả: Nguyen Duy Hieu, Nguyen Cat Ho, Pham Dinh Phong, Vu Nhu Lan, Pham Hoang HiepTóm tắt:
The study follows the hedge algebras (HA-) approach to the time seriesforecasting problems, in which the linguistic time series forecasting model was, for the first time, proposed and examined in 2020. It can handle the declared forecasting L-variable word-set directlyand, hence, the terminology linguistic time-series (LTS) is used instead of the fuzzy time-series (FTS).Instead of utilizing a limited number of fuzzy sets, this study views the L-variable under considera-tion as to the numeric forecasting variable’s human linguistic counterpart. Hence, its word-domainbecomes potentially infinite to positively utilize the HA-approach formalism for increasing the LTSforecasting result exactness. Because the forecasting model proposed in this study can directly handleL-words, the LTS, constructed from the numeric time series and its L-relationship groups, consideredhuman knowledges of the given time-series variation helpful for the human-machine interface. Thestudy shows that the proposed formalism can more easily handle the LTS forecasting models andincrease their performance compared to the FTS forecasting models when the words’ number grows.
- Tác động của nguồn vốn hỗ trợ phát triển chính thức đến lượng khí thải CO2 tại các quốc gia Châu Á : tiếp cận theo ngưỡng đô thị hóa
- Tác động của thực hiện các yếu tố ESG tới hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại tại khu vực châu Á
- Kinh nghiệm phát triển nền “kinh tế bạc” của Trung Quốc trong bối cảnh già hoá dân số và bài học cho Việt Nam
- Phát triển kinh tế tư nhân ở Việt Nam : đổi mới từ nhận thức đến thực tiễn
- Ứng dụng công nghệ chuỗi khối (Blockchain) trong đổi mới sáng tạo tài chính