Luận án Tiến sĩ: Mô hình Dự báo Chuỗi Thời gian Ngôn ngữ Dựa trên Đại số Gia tử - Nguyễn Duy Hiếu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ----------------------------- NGUYỄN DUY HIẾU MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN NGÔN NGỮ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH MÁY TÍNH HÀ NỘI – 2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ----------------------------- Nguyễn Duy Hiếu MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN NGÔN NGỮ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 9 48 01 04 LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH MÁY TÍNH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. Vũ Như Lân Hà Nội – Năm 2022 LỜI CAM MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN NGÔN NGỮ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ Tác giả luận án cam đoan các kết quả nghiên cứu là của riêng tác giả ngoại trừ các nghiên cứu đã được trích dẫn trong luận án. Các kết quả được viết chung với các tác giả khác đều được sự đồng ý của đồng tác giả trước khi được đưa vào luận án. Các kết quả trình bày trong luận án là trung thực và chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình nào khác.

Tác giả Nguyễn Duy Hiếu MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN NGÔN NGỮ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ LỜI CẢM Trong quá trình thực hiện nghiên cứu, tác giả đã nhận được sự chỉ bảo tận tình, chu đáo của PGS. Nguyễn Cát Hồ và TS. Lời đầu tiên, tác giả xin bày tỏ lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc nhất tới hai thầy. Tác giả trân trọng cảm ơn Ban Lãnh đạo: Viện Công nghệ thông tin, Khoa Công nghệ thông tin và Truyền thông - Học viện Khoa học và Công nghệ, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam đã giúp đỡ, tạo điều kiện thuận lợi cho tác giả trong quá trình học tập, nghiên cứu và hoàn thiện luận án.

Tác giả cũng xin trân trọng cảm ơn lãnh đạo Trường Đại học Tây Bắc, Ban Chủ nhiệm Khoa Khoa học Tự nhiên - Công nghệ, lãnh đạo Phòng Tổ chức - Hành chính, Phòng Bảo đảm chất lượng và Thanh tra Pháp chế đã quan tâm, tạo điều kiện tốt nhất trong công việc để tác giả có thời gian tập trung nghiên cứu. Tác giả xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các đồng nghiệp thuộc Khoa Khoa học Tự nhiên - Công nghệ, Trường Đại học Tây Bắc, các anh chị trong Nhóm nghiên cứu Đại số gia tử đã động viên, khích lệ, trao đổi những kiến thức và kinh nghiệm nghiên cứu. Cuối cùng, tác giả xin gửi lời cảm ơn chân thành tới bố mẹ hai bên, anh chị em, người thân, bạn bè đặc biệt là vợ và các con đã luôn dành cho tác giả những tình cảm, chia sẻ những lúc khó khăn trong cuộc sống, luôn động viên giúp đỡ tác giả trong quá trình nghiên cứu. Luận án này cũng là món quà mang ý nghĩa tinh thần mà tác giả trân trọng gửi đến các thành viên trong gia đình.

MỤC MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN NGÔN NGỮ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ LỜI CAM ĐOAN iii LỜI CẢM ƠN iv MỤC LỤC v DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT vii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU ix DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH, HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ xi MỞ ĐẦU 1 CHƯƠNG 1. MỘT SỐ KIẾN THỨC CƠ SỞ 8 1. Dự báo chuỗi thời gian mờ 8 1. Khái niệm về chuỗi thời gian 8 1.

Mô hình dự báo FTS-FM 9 1. Thông tin và cấu trúc toán học của miền ngôn ngữ tự nhiên 21 1. Cấu trúc đại số trong miền ngôn ngữ tự nhiên 23 1. Lượng hóa cấu trúc ngữ nghĩa của ngôn ngữ bằng phương pháp tiên đề 29 1.

Một số ứng dụng của ĐSGT 34 CHƯƠNG 2. CHUỖI THỜI GIAN NGÔN NGỮ VÀ MÔ HÌNH DỰ BÁO 37 2. Mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ dựa trên ngữ nghĩa ngôn ngữ 38 2. Mô hình dự báo chuỗi thời gian ngôn ngữ (LTS-FM) 45 2.

Chuỗi thời gian ngôn ngữ (LTS) 46 2. Quan hệ lô-gic ngôn ngữ và nhóm quan hệ lô-gic ngôn ngữ 47 2. Mô hình dự báo LTS-FM 48 MỤC MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN NGÔN NGỮ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ 2. Một số kết quả thử nghiệm và thảo luận 52 CHƯƠNG 3.

MỘT SỐ NGHIÊN CỨU MỞ RỘNG MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN NGÔN NGỮ 66 3. Trọng số của quan hệ lô-gic ngôn ngữ 67 3. Mở rộng không gian trong mô hình dự báo chuỗi thời gian ngôn ngữ 70 3. Tính toán tối ưu trong mô hình dự báo LTS-FM 75 3.

Tối ưu tham số của mô hình dự báo LTS-FM 75 3. Tối ưu tham số kết hợp tối ưu việc lựa chọn các hạng từ trong mô hình dự báo chuỗi thời gian ngôn ngữ 80 3. Mô hình dự báo chuỗi thời gian ngôn ngữ bậc cao 87 3. Quan hệ lô-gic ngôn ngữ bậc cao 87 3.

Mô hình dự báo HO-LTS 88 3. Một số kết quả và thảo luận 89 KẾT LUẬN CỦA LUẬN ÁN 100 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 102 TÀI LIỆU THAM KHẢO 103 MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN NGÔN NGỮ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Các ký hiệu: 𝜇𝑋(𝑥) Hàm thuộc của phần tử 𝑥 vào tập mờ 𝐴 𝐷𝑜𝑚(𝑌) Miền ngôn ngữ của biến ngôn ngữ 𝑌 𝑠+𝑔𝑛(𝑥) Hàm dấu của từ ngôn ngữ 𝑥 𝗆(𝑥) Độ đo tính mờ của từ ngôn ngữ 𝑥 ℑ𝗆(𝑥) Khoảng tính mờ của từ ngôn ngữ 𝑥 𝐿(𝑥) Chiều dài của từ ngôn ngữ 𝑥 𝜇(ℎ) Độ đo tính mờ của gia tử ℎ 𝑣(𝑥) Giá trị ngữ nghĩa định lượng của từ ngôn ngữ 𝑥 3 3 = 𝗆(𝑐#), độ đo tính mờ của phần tử sinh âm 𝑐# 𝛼 𝛼 = ∑#𝑞&$&#' 𝜇(ℎ$), tổng độ đo tính mờ của các gia tử âm 𝛽 𝛽 = ∑'&$&𝑝 𝜇(ℎ$), tổng độ đo tính mờ của các gia tử dương Các chữ viết tắt: FTS Fuzzy Time Series (chuỗi thời gian mờ) FTS-FM Fuzzy Time Series Forecasting Model (mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ) AI Artificial Intelligence (trí thông minh nhân tạo, trí tuệ nhân tạo) FLR Fuzzy Logic Relationship (quan hệ lô-gic mờ) FLRG Fuzzy Logic Relationship Group (nhóm quan hệ lô-gic mờ) EUA Enrollment of University of Alabama (bộ dữ liệu số sinh viên nhập học Đại học Alabama từ 1971 đến 1992) MSE Mean Squared Error (giá trị sai số trung bình bình phương) RMSE Root Mean Squared Error (giá trị khai căn của sai số trung bình bình phương) MAPE Mean Absolute Percentage Error (giá trị sai số trung bình phần trăm tuyệt đối) ĐSGT Đại số gia tử HA Hedge Algebras (đại số gia tử) SQM Semantically Quantifying Mapping (ánh xạ ngữ nghĩa định lượng) LST Linguistic Time Series (chuỗi thời gian ngôn ngữ) LTS-FM Linguistic Time Series Forecasting Model (mô hình dự báo chuỗi thời gian ngôn ngữ) WLTS- Forecasting Model (mô hình dự báo FM chuỗi thời gian ngôn ngữ có trọng Weighted Linguistic Time Series số) LLR Linguistic Logical Relationship (quan hệ lô-gic ngôn ngữ) LLRG Linguistic Logical Relationship Group (nhóm quan hệ lô- gic ngôn ngữ) PSO Particle Swarm Optimization (giải thuật tối ưu bầy đàn) Linguistic Time Series Particle Swarm Optimization (giải LTSPSO báo chuỗi thời gian ngôn ngữ) Linguistic Time Series Particle Swarm Co-Optimization (giải thuật đồng tối ưu, kết hợp tối ưu LTSPSCO tham số và bộ từ sử dụng giải thuật tối ưu tham số sử dụng giải thuật bầy đàn của mô hình dự thuật bầy đàn của mô hình dự báo chuỗi thời gian ngôn ngữ) HO-LTS High-Order Linguistic Time Series (chuỗi thời gian ngôn ngữ bậc cao) DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 1. Các tiêu chuẩn đánh giá độ chính xác dự báo 20 Bảng 1. Quan hệ dấu giữa gia tử trên các hàng đối với gia tử trên các cột 28 Bảng 2.

Bảng số liệu sinh viên nhập học EUA 40 Bảng 2. Các khoảng giải nghĩa cho dữ liệu EUA theo các năm dự báo 43 Bảng 2. Bảng tổng hợp thông tin làm cơ sở cho tính toán dự báo 44 Bảng 2. Số liệu sinh viên nhập học EUA và chuỗi thời gian ngôn ngữ tương ứng 54 Bảng 2.

Các nhóm quan hệ lô-gic ngôn ngữ của chuỗi thời gian tuyển sinh 55 Bảng 2. So sánh kết quả dự báo tuyển sinh Alabama 56 Bảng 2. Độ biến thiên của dữ liệu EUA 58 Bảng 2. Các LLRG của chuỗi thời gian độ biến thiên tuyển sinh 59 Bảng 2.

Kết quả dự báo EUA dựa trên số liệu biến thiên. Các nhóm quan hệ LLRG của chuỗi thời gian nhiệt độ 62 Bảng 2. Kết quả dự báo nhiệt độ bằng mô hình FTS-FM 63 Bảng 3. Giá trị 7 điểm ngữ nghĩa thực trên không gian nền 68 Bảng 3.

Chuỗi thời gian ngôn ngữ EUA và nhóm quan hệ LLRG có trọng số. Kết quả dự báo của các mô hình 69 Bảng 3. Chuỗi thời gian ngôn ngữ trong mô hình 9, 17, 33 và 65 hạng từ 72 Bảng 3. Các nhóm quan hệ lô-gic ngôn ngữ với bộ 9 và 17 từ 73 Bảng 3.

Các nhóm quan hệ lô-gic ngôn ngữ với bộ 33 và 65 từ 73 Bảng 3. Kết quả dự báo với bộ 9, 17, 33 và 65 hạng từ 74 Bảng 3. Chuỗi thời gian ngôn ngữ của dữ liệu EUA sử dụng 9 hạng từ 91 Bảng 3. Nhóm quan hệ lô-gic ngôn ngữ bậc hai sử dụng 9 hạng từ 92 Bảng 3.

Nhóm quan hệ lô-gic ngôn ngữ bậc ba sử dụng 9 hạng từ 92 Bảng 3. So sánh sai số kết quả dự báo số liệu EUA của mô hình dự báo HO- LTS với bộ 9 từ được chọn 94 Bảng 3. So sánh sai số kết quả dự báo số liệu EUA của mô hình dự báo HO- LTS với bộ 17 từ được chọn 94 Bảng 3. So sánh MSE kết quả dự báo số liệu EUA 94 Bảng 3.

So sánh MAPE kết quả dự báo số liệu EUA 95 Bảng 3. Giá trị tham số tính mờ tương ứng với các bộ từ 95 Bảng 3. So sánh sai số kết quả dự báo số liệu EUA của mô hình dự báo HO- LTS với bộ 33 từ được chọn 96 Bảng 3. So sánh sai số kết quả dự báo số liệu EUA của mô hình dự báo HO- LTS với bộ 65 từ được chọn 96 Bảng 3.

Chuỗi thời gian ngôn ngữ năng suất nông sản Lahi 97 Bảng 3. So sánh sai số dự báo nông sản Lahi của các mô hình dự báo 97 DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH, HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1. Dữ liệu chỉ số chứng khoán NASDAQ 6 tháng đầu năm 2021. Lưu đồ thuật toán giải thuật PSO 18 Hình 1.

Khoảng tính mờ của các từ ngôn ngữ của biến ENROLLMENT 31 Hình 2. Kết quả dự báo dữ liệu sinh viên nhập học EUA bằng mô hình dự báo mờ dựa trên ngữ nghĩa 45 Hình 2. Mô hình dự báo chuỗi thời gian ngôn ngữ 49 Hình 2.