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.
- Tăng cường sự tham gia của khu vực tư nhân thông qua hợp tác công - tư trong xử lý chất thải rắn sinh hoạt
- Các cơ chế tài chính thúc đẩy bảo tồn đa dạng sinh học và dịch vụ hệ sinh thái
- Đánh giá vai trò của nhận thức cộng đồng trong duy trì bền vững đô thị và phát triển dịch vụ hệ sinh thái tại công viên Tao Đàn
- Phát hành trái phiếu xanh tại Việt Nam : thực trạng và khuyến nghị
- Đề xuất các giải pháp ứng phó với đảo nhiệt đô thị để bảo vệ sức khỏe người dân và thích ứng với biến đổi khí hậu