MÔ HÌNH RU-SVR TRONG CHIẾN LƯỢC DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN NHIỀU BƯỚC

Tóm tắt

Bài báo này áp dụng một chiến lược dự báo chuỗi thời gian nhiều bước được gọi là RU-SVR. Phương pháp này liên tục cập nhật mô hình SVR để cải thiện độ chính xác và tính ổn định của dự báo trong các biến động dữ liệu. Nghiên cứu đã thực hiện các thực nghiệm trên tập dữ liệu chỉ số VN-Index từ sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh, so sánh hiệu quả của RU-SVR với các mô hình dự báo hiện đại như LSTM, MLP và ConvLSTM. Kết quả thực nghiệm cho thấy RU-SVR không chỉ đạt độ chính xác cao hơn mà còn ổn định hơn trong dự báo chuỗi thời gian nhiều bước.