In spite of the impressive diversit

In spite of the impressive diversity of multi-factors fuzzy time series models, there is still a burning need to develop models that can handle the uncertainty inherent in certain data with some certain methods and obtain high forecasting accuracy. This paper proposes a novel multi-granularity combined prediction model for multi-factors fuzzy time series forecasting. The proposed model utilizes the clustering algorithm to generate different lengths of intervals, and forecasts the fuzzy trend in different granular spaces. It calculates the final forecasted value by using the forecasted fuzzy trend in each granular space and the optimal weighting vector obtained by particle swarm techniques. The proposed model can transform the uncertain problem to a certain problem through the granular computing theory. The experiments show that the presented model can not only obtain higher forecasting accuracy than several existing methods to forecast the Taiwan Stock Exchange Capitalization Weighted Stock Index (TAIEX) and the civilian unemployment rate, but also capture and interpret the fuzzy trend.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทั้ง ๆ ที่ มีความหลากหลายน่าประทับใจรุ่นชุดหลายปัจจัยเวลาเลือน ยังคงมีความต้องเขียนเพื่อพัฒนารูปแบบที่สามารถจัดการความไม่แน่นอนอยู่ในข้อมูลบางอย่างกับบางวิธีการบางอย่าง และขอรับคาดการณ์มีความแม่นยำสูง กระดาษนี้เสนอแบบคาดเดารวมนวนิยายหลายละเอียดสำหรับการคาดการณ์เวลาเลือนปัจจัยหลายชุด แบบเสนอใช้อัลกอริทึมระบบคลัสเตอร์สร้างยาวแตกต่างกันของช่วงเวลา และคาดการณ์แนวโน้มชัดเจนในเม็ดที่แตกต่างกัน คำนวณค่าคาดการณ์สุดท้ายโดยคาดการณ์แนวโน้มพร่าเลือนในแต่ละพื้นที่เม็ดและเวกเตอร์น้ำหนักที่เหมาะสมได้ โดยเทคนิคฝูงอนุภาค รูปแบบนำเสนอสามารถเปลี่ยนปัญหาแน่ปัญหาผ่านทฤษฎีคอมพิวเตอร์เม็ด การทดลองที่แสดงว่า แบบจำลองที่นำเสนอสามารถได้รับคาดการณ์แม่นยำกว่าวิธีที่มีอยู่หลายการคาดการณ์ไต้หวันทรัพย์ใหญ่ถ่วงน้ำหนักหุ้นดัชนี (TAIEX) และอัตราการว่างงานพลเรือน แต่ยังจับ และตีความแนวโน้มพร่าเลือน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทั้งๆที่มีความหลากหลายที่น่าประทับใจของหลายปัจจัยเลือนแบบจำลองอนุกรมเวลายังคงมีการเผาไหม้จะต้องมีการพัฒนารูปแบบที่สามารถจัดการกับความไม่แน่นอนของธรรมชาติที่มีอยู่ในข้อมูลบางอย่างกับวิธีการบางอย่างบางและได้รับการคาดการณ์ความถูกต้องสูง กระดาษนี้นำเสนอหลายเมล็ดทำนายรูปแบบนวนิยายรวมสำหรับหลายปัจจัยเวลาเลือนการคาดการณ์ชุด รูปแบบการเสนอใช้ขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มในการสร้างความยาวแตกต่างกันของช่วงเวลาและการคาดการณ์แนวโน้มในพื้นที่เลือนเม็ดที่แตกต่างกัน มันจะคำนวณมูลค่าที่คาดการณ์ครั้งสุดท้ายโดยใช้แนวโน้มเลือนคาดการณ์ในพื้นที่แต่ละเม็ดและเวกเตอร์น้ำหนักที่ดีที่สุดที่ได้รับจากเทคนิคการจับกลุ่มอนุภาค รูปแบบที่นำเสนอสามารถเปลี่ยนปัญหาความไม่แน่นอนกับปัญหาบางอย่างผ่านทฤษฎีการคำนวณเม็ด การทดลองแสดงให้เห็นว่ารูปแบบที่นำเสนอสามารถไม่เพียง แต่ได้รับการคาดการณ์ความถูกต้องสูงกว่าวิธีการที่มีอยู่หลายที่จะคาดการณ์ไต้หวันตลาดหลักทรัพย์ทุนถ่วงน้ำหนักดัชนีหุ้น (TAIEX) และอัตราการว่างงานพลเรือน แต่ยังจับภาพและตีความแนวโน้มเลือน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ทั้งๆที่มีความหลากหลายที่น่าประทับใจของหลายปัจจัยที่คลุมเครือรูปแบบอนุกรมเวลา ยังคงมีการเผาจะต้องพัฒนารุ่นที่สามารถจัดการกับความไม่แน่นอนที่มีอยู่ในข้อมูลบางอย่างกับบางวิธีหนึ่งและได้รับความถูกต้องในการพยากรณ์สูง บทความนี้เสนอนวนิยายหลาย granularity รวมแบบจำลองการทำนายหลายปัจจัยที่คลุมเครือการพยากรณ์อนุกรมเวลา แบบจำลองที่ใช้ในการจัดกลุ่มขั้นตอนวิธีการสร้างความยาวที่แตกต่างกันของช่วงเวลา และการคาดการณ์แนวโน้มคลุมเครือในเป็นเม็ดที่แตกต่างกัน ซึ่งคำนวณจากค่าสุดท้ายโดยใช้ฟัซซีคาดการณ์แนวโน้มในแต่ละเม็ดและพื้นที่เหมาะสมได้โดยเทคนิคถ่วงเวกเตอร์ฝูงอนุภาค แบบจำลองสามารถแปลงปัญหาไม่แน่ใจกับปัญหาบางอย่างผ่านทฤษฎีคอมพิวเตอร์เม็ด การทดลองแสดงให้เห็นว่าแบบจำลองที่นำเสนอสามารถไม่เพียง แต่ได้รับความถูกต้องของการพยากรณ์สูงกว่าหลายที่มีอยู่ วิธีการพยากรณ์มูลค่าตลาดหลักทรัพย์ไต้หวันถ่วงดัชนีหุ้น ( ไทเ กซ์ ) และพลเรือน อัตราการว่างงาน แต่ยังจับและตีความเทรนด์แบบฟัซซี่