Luận văn: Ứng Dụng Mô Hình Xích Markov Và Chuỗi Thời Gian Mờ Trong Dự Báo

Ứng dụng mô hình xích Markov và chuỗi thời gian mờ trong dự báo

Tác giả: Đào Xuân Kỳ

Lĩnh vực: Toán học

Nội dung tài liệu:

Luận án tiến sĩ này tập trung vào việc nghiên cứu và đề xuất các mô hình dự báo chuỗi thời gian, nhằm cải thiện độ chính xác so với các phương pháp hiện có. Nghiên cứu xem xét các hạn chế của các mô hình dự báo truyền thống như ARIMA và GARCH, đồng thời khám phá các phương pháp tiếp cận mới như mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và máy học vector hỗ trợ (SVM).

Luận án đề xuất hai hướng tiếp cận chính: (1) Xây dựng mô hình Markov ẩn (HMM) với các trạng thái ẩn là phân phối xác suất, sử dụng xích Markov để mô hình hóa mối quan hệ giữa các trạng thái. (2) Kết hợp xích Markov với chuỗi thời gian mờ để đơn giản hóa mô hình và nâng cao độ chính xác dự báo, bao gồm cả việc phát triển mô hình cho xích Markov bậc cao.

Mục tiêu cụ thể của luận án là xây dựng mô hình hóa chuỗi thời gian dựa trên các trạng thái là phân phối xác suất và kết hợp xích Markov với chuỗi thời gian mờ để cải thiện độ chính xác dự báo, đồng thời nghiên cứu mở rộng mô hình cho xích Markov bậc cao để phù hợp với dữ liệu có tính chất thời vụ.

Mục lục chi tiết:

• MỞ ĐẦU
• Chương 1. BÀI TOÁN ĐỀ XUẤT VÀ KIẾN THỨC TỔNG QUAN
• Chương 2. MÔ HÌNH MARKOV ẨN TRONG DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN
• Chương 3. MỞ RỘNG MÔ HÌNH XÍCH MARKOV BẬC CAO VÀ CHUỖI THỜI GIAN MỜ TRONG DỰ BÁO
• KẾT LUẬN
• Tài liệu tham khảo