CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
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
- Constrained optimization using swarm intelligence integrated with Deb’s feasibility rules developed in Python = Giải bài toán tối ưu hóa ràng buộc sử dụng trí tuệ bầy đàn kết hợp quy tắc khả thi của Deb được phát triển bằng Python
- Particle Swarm Optimization using ε constraint-handling method developed in Python = Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn sử dụng phương pháp xử lý ràng buộc ε được phát triển với Python
- Solving constrained optimization tasks in civil engineering using ε- Differential Evolution developed with Visual C#. NET = Giải các bài toán tối ưu hóa có ràng buộc trong ngành xây dựng sử dụng thuật toán ε - tiến hóa vi phân được phát triển với ngôn ngữ
- Optimizing cantilever retaining wall design using feasibility rule-based evolutionary algorithm developed with Visual C# .NET = Tối ưu hóa thiết kế tường chắn đất sử dụng thuật toán tiến hóa được kết hợp quy tắc khả thi và phát triển với ngôn ngữ C# .NET
- IFC5 : kỳ vọng về cuộc cách mạng trao đổi thông tin trong xây dựng kỹ thuật số