PREDIKSI CURAH HUJAN DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY FORECASTING BERBASIS AUTOMATIC CLUSTERING DAN AXIOMATIC FUZZY SET CLASSIFICATION

Dalam penelitian ini dilakukan prediksi curah hujan di provinsi Kalimantan Selatan. Pemodelan matematika yang digunakan untuk memprediksi curah hujan yaitu fuzzy forecasting. Dalam memprediksi curah hujan, fuzzy forecasting memiliki empat langkah yang akan menghasilkan nilai prediksi. Langkah-langkah dalam fuzzy forecasting yaitu automatic clustering, Rancang tren fuzzy berlabel training dataset, axiomatic fuzzy set classification, dan forecasting. Dengan menggunakan langkah-langkah fuzzy forecasting tersebut metode ini menghasilkan nilai RMSE sebesar 52.55 dan MAPE sebesar 42.46. Kata kunci : prediksi curah hujan, Automatic Clustering, Axiomatic Fuzzy Set classification

Fuzzy Local Trend Transform based Fuzzy Time Series Forecasting Model

A fuzzy local trend transform based fuzzy time series forecasting model is proposed to improve practicability and forecast accuracy by providing forecast of local trend variation based on the linguistic representation of ratios between any two consecutive points in original time series. Local trend variation satisfies a wide range of real applications for the forecast, the practicability is thereby improved. Specific values based on the forecasted local trend variations that reflect fluctuations in historical data are calculated accordingly to enhance the forecast accuracy. Compared with conventional models, the proposed model is validated by about 50% and 60% average improvement in terms of MLTE (mean local trend error) and RMSE (root mean squared error), respectively, for three typical forecasting applications. The MLTE results indicate that the proposed model outperforms conventional models significantly in reflecting fluctuations in historical data, and the improved RMSE results confirm an inherent enhancement of reflection of fluctuations in historical data and hence a better forecast accuracy. The potential applications of the proposed fuzzy local trend transform include time series clustering, classification, and indexing

Intuitionistic Fuzzy Time Series Functions Approach for Time Series Forecasting

Fuzzy inference systems have been commonly used for time series forecasting in the literature. Adaptive network fuzzy inference system, fuzzy time series approaches and fuzzy regression functions approaches are popular among fuzzy inference systems. In recent years, intuitionistic fuzzy sets have been preferred in the fuzzy modeling and new fuzzy inference systems have been proposed based on intuitionistic fuzzy sets. In this paper, a new intuitionistic fuzzy regression functions approach is proposed based on intuitionistic fuzzy sets for forecasting purpose. This new inference system is called an intuitionistic fuzzy time series functions approach. The contribution of the paper is proposing a new intuitionistic fuzzy inference system. To evaluate the performance of intuitionistic fuzzy time series functions, twenty-three real-world time series data sets are analyzed. The results obtained from the intuitionistic fuzzy time series functions approach are compared with some other methods according to a root mean square error and mean absolute percentage error criteria. The proposed method has superior forecasting performance among all methods

ỨNG DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ

Fuzzy time series given by Song Chissom (1993) in magazine "Fuzzy Sets and   Systems" has been widely studied for forecasting purposes. However, the accuracy of forecasts based on the concept of fuzzy approach of Song Chissom is not high because of such depends on many factors. Chen (1996) proposed an efficient fuzzy time series model which consists of simple arithmetic calculations only. After that, this has been widely studied for improving accuracy of forecasting in many applications to get better results. The hedge algebras developed by Nguyen and Wechler (1990) was completely different from the fuzzy approach. Here the hedge algebras was used to model  linguistic domains and variables and their semantic structure is obtained. Instead of performing fuzzification and defuzzification, more simple methods are adopted, termed as semantization and desemantization, respectively. The hedge algebras based fuzzy system is a new topic, which was first applied to fuzzy control 2008 [16]. Hedge algebras applications for some specific problems in the field of information technology and control has a number of important results and confirm advantages of this approach in comparing with fuzzy approach. In continuilty of hedge algebras applications, this paper is mainly focused on the field of  fuzzy time series forecasting under hedge algebras approach. In this paper, we present a new approach using hedge algebras to provide a computational model, which is completely different from the fuzzy approach for fuzzy time series forecasting. The experimental results of forecasting enrollments of students of the University of Alabama show that the model of fuzzy time series based on hedge algebras is better than many existing models. We can see that the proposed model gains higher forecasting accuracy than the original model presented by Song and Chissom (1993b), Chen (1996, 2002), or Lee (2009), Qiu (2011), Egrioglu (2012), Ozdemir ( 2012) and Uslu (2013).Chuỗi thời gian mờ do Song Chissom đưa ra trên tạp chí “Fuzzy Sets and Systems” năm 1993 đã được nghiên cứu rộng rãi trên thế giới cho mục đích dự báo. Tuy nhiên, độ chính xác của dự báo trên quan điểm xem xét chuỗi thời gian theo tiếp cận mờ của Song Chissom còn chưa cao do phụ thuộc vào nhiều yếu tố. S.M Chen (1996) đã đề xuất mô hình dự báo chuỗi thời mờ rất hiệu quả chỉ sử dụng các tính toán số học đơn giản. Sau đó mô hình này được nghiên cứu cải tiến trong nhiều ứng dụng dự báo và đã có được nhiều kết quả chính xác hơn. Đại số gia tử ( ĐSGT ) là một tiếp cận mới được các tác giả N.C.Ho và W. Wechler  xây dựng vào những năm 1990, 1992 hoàn toàn khác biệt so với tiếp cận mờ.  Ở đây, ĐSGT được sử dụng để mô phỏng biến ngôn ngữ và có được cấu trúc ngữ nghĩa. Phép mờ hóa và phép giải mờ được thay thế bằng phép ngữ nghĩa hóa và phép giải nghĩa tương ứng đơn giản hơn. ĐSGT dựa trên hệ mờ là một hướng đi mới, được ứng dụng lần đầu tiên trong điều khiển mờ năm 2008. Những ứng dụng của tiếp cận ĐSGT cho một số bài toán cụ thể trong lĩnh vực công nghệ thông tin và điều khiển đã mang lại một số kết quả quan trọng khẳng định tính ưu việt của tiếp cận này so với tiếp cận mờ truyền thống. Tiếp tục những ứng dụng của ĐSGT, bài báo này tập trung nghiên cứu dự báo chuỗi thời gian mờ theo tiếp cận ĐSGT. Trong bài báo này, chúng tôi đưa ra một tiếp cận mới sử dụng ĐSGT với khả năng cung cấp một mô hình tính toán hoàn toàn khác biệt so với tiếp cận mờ cho mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ. Các kết quả thử nghiệm dự báo số sinh viên nhập học tại Đại học Alabama chứng minh rằng mô hình chuỗi thời gian mờ dựa trên ĐSGT tốt hơn so với nhiều mô hình hiện có. Mô hình đề xuất nhận được độ chính xác dự báo cao hơn mô hình gốc ban đầu của Song Chissom (1993), Chen (1996, 2002) hoặc Lee (2009), Qiu (2011), Egrioglu (2012), Ozdemir (2012) và Uslu (2013)