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
- Ứng dụng công nghệ chuỗi khối trong nghiệp vụ ngân hàng tại Việt Nam: Thực trạng và khuyến nghị
- Mô hình học sâu phát hiện và nhận diện mã container áp dụng trong vận hành cảng thông minh
- Phát hiện lỗ hổng mã nguồn theo hướng tiếp cận học sâu
- Nghiên cứu, thiết kế và kiểm tra thuật toán mã hóa GIFT-128-bit
- Xây dựng chương trình tính toán động lực học động cơ đốt trong bốn kỳ