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
- Một phương pháp dựa trên mạng nơ-ron tích chập một chiều kết hợp tăng cường dữ liệu để khôi phục dữ liệu bị thiếu trong hệ thống giám sát sức khỏe kết cấu cầu
- Nguy cơ tội phạm sử dụng công nghệ deepfake trong giao dịch ngân hàng
- Xây dựng hệ thống giám sát và điều khiển tự động cho trang trại bò sữa sử dụng công nghệ Internet vạn vật
- Kỹ năng số cho người lao động trong bối cảnh chuyển đổi số
- Nguy cơ tội phạm sử dụng công nghệ deepfake trong giao dịch ngân hàng