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
- Kết quả điều trị tổn thương thần kinh quay đoạn cánh tay do chấn thương bằng kỹ thuật vi phẫu
- Tỷ lệ, đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng trẻ sơ sinh non tháng thiếu máu tại Bệnh viện Sản Nhi Ninh Bình năm 2025
- Kết quả giảm đau sớm của chườm lạnh kết hợp với phương pháp giảm đau tự kiểm soát trên người bệnh thay khớp háng
- Kĩ thuật bơm bóng động mạch chủ trong can thiệp nội mạch ở người bệnh phình động mạch chủ bụng vỡ tại Viện Tim mạch Việt Nam
- Viêm não tự miễn do kháng thể kháng thụ thể nmda tái phát nhiều lần ở trẻ em : một báo cáo ca bệnh





