A hybrid pso-sa scheme for improving accuracy of fuzzy time series forecasting models
Tác giả: Pham Dinh Phong, Nguyen Duc Du, Pham Hoang Hiep, Tran Xuan Thanh
Số trang:
P. 257-275
Tên tạp chí:
Tin học & Điều khiển học
Số phát hành:
Vol 38
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
005
Ngôn ngữ:
Tiếng Anh
Từ khóa:
Fuzzy time series, particle swarm optimization, simulated annealing
Chủ đề:
Computer science
Tóm tắt:
Many researches focus on optimizing length of intervals in order to improve forecasting accuracies by utilizing various optimization techniques. In the line of that research trend, in this paper, a hybrid particle swarm optimization combined with simulated annealing (PSO-SA) algorithm is proposed to optimize length of intervals to improve forecasting accuracies. The experimental results in comparison with the existing forecasting models show that the proposed forecasting model is an effective forecasting model.
Tạp chí liên quan
- Đánh giá tác động của đào tạo nâng cao năng lực đến sự tự tin trong chăm sóc sức khoẻ tâm thần cho người bệnh ung thư của điều dưỡng viên
- Thực trạng phát triển kinh tế tư nhân ở Việt Nam : thành tựu, thách thức và triển vọng
- Những động lực giúp Việt Nam tăng trưởng 8% trong năm 2025 : thực trạng và giải pháp
- Đẩy mạnh giải ngân vốn đầu tư công đối với các dự án trong ngành đường sắt ở Việt Nam
- Nghiên cứu mối quan hệ giữa phân cấp tài khóa và chất lượng dịch vụ công tại Việt Nam