[giaban]0.000 VNĐ[/giaban]
[kythuat]
[/kythuat]
[tomtat]
[tomtat]
Ứng
dụng mô hình chuỗi thời gian mờ bậc cao trong dự báo
MỤC
LỤC
MỞ
ĐẦU
CHƯƠNG
1: CÁC KIẾN THỨC CƠ BẢN VỀ CHUỖI THỜI GIAN
1.1.
Chuỗi thời gian và quá trình ngẫu nhiên
1.1.1.
Khái niệm chuỗi thời gian và quá trình ngẫu nhiên
1.1.2.
Quá trình ngẫu nhiên dừng
1.1.3.
Hàm tự tương quan
1.1.4.
Toán tử tiến, toán tử lùi
1.2.
Quá trình ARMA
1.2.1.
Quá trình tự hồi quy
1.2.2.
Quá trình trung bình trượt
1.2.3.
Quá trình tự hồi quy trung bình trượt
1.3.
Ước lượng tham số mô hình ARMA
1.4.
Những hạn chế của mô hình ARMA trong chuỗi thời gian tài chính
CHƯƠNG
2: LÝ THUYẾT TẬP MỜ
2.1.
Lý thuyết tập mờ
2.1.1.
Tập mờ
2.1.2.
Các phép toán trên tập mờ
2.2.
Các quan hệ và suy luận xấp xỉ, suy diễn mờ
2.2.1.
Quan hệ mờ
2.2.2.
Suy luận xấp xỉ và suy diễn mờ
2.3.
Hệ mờ
2.3.1.
Bộ mờ hoá
2.3.2.
Hệ luật mờ
2.3.3.
Động cơ suy diễn
2.3.4.
Bộ giải mờ
2.3.5.
Ví dụ minh họa
CHƯƠNG
3: MÔ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN MỜ BẬC CAO VÀ ỨNG DỤNG
3.1.
Chuỗi thời gian mờ
3.1.1.
Khái niệm
3.1.2.
Một số định nghĩa liên quan đến chuỗi thời gian mờ
3.2.
Một số thuật toán trong mô hình chuỗi thời gian mờ
3.2.1.
Một số thuật toán bậc một (thuật toán cơ sở)
3.2.2.
Một số thuật toán bậc cao
3.3.
Ứng dụng trong dự báo
3.3.1.
Ứng dụng thuật toán bậc cao mới
3.3.2.
Ứng dụng thuật toán bậc cao của Singh
3.3.3.
Ứng dụng cải biên thuật toán bậc cao của Singh
KẾT
LUẬN
TÀI
LIỆU THAM KHẢO
PHỤ
LỤC
Bài viết liên quan
