We define empirically the parameter

We define empirically the parameters used in the algorithm, as a result of the analysis of the collected data. The values of the size of the sliding windows WT , WL y WH varied from 5 to 35, with increments of 5. We evaluated the performance of the algorithm using these values. We concluded that the best performance was obtained using a sliding window size greater than or equal to 15, and the following threshold values: tr_threshold= 1.01, tl_threshold= 1.1, th_threshold= 1, and tm_threshold=3◦C.

Kết quả (Việt) 1:

Chúng ta định nghĩa empirically các tham số được sử dụng trong các thuật toán, là kết quả của phân tích các dữ liệu thu thập. Các giá trị của kích thước của các cửa sổ trượt WT, WL y WH thay đổi từ 5 đến 35, với từng bước của 5. Chúng tôi đánh giá hiệu suất của các thuật toán sử dụng các giá trị này. Chúng tôi kết luận rằng hiệu suất tốt nhất thu được bằng cách sử dụng một kích thước cửa sổ trượt lớn hơn hoặc bằng 15, và các giá trị ngưỡng sau: tr_threshold = 1.01, tl_threshold = 1.1, th_threshold = 1, và tm_threshold = 3◦C.

Kết quả (Việt) 2:

Chúng tôi xác định theo kinh nghiệm các thông số được sử dụng trong các thuật toán, như là kết quả của việc phân tích các dữ liệu thu thập được. Các giá trị của kích thước của cửa sổ trượt WT, WL y WH thay đổi từ 5 đến 35, với gia số của 5. Chúng tôi đánh giá việc thực hiện các thuật toán sử dụng những giá trị này. Chúng tôi kết luận rằng hiệu suất tốt nhất được thu thập bằng cách sử dụng một kích thước cửa sổ trượt lớn hơn hoặc bằng 15, và các giá trị ngưỡng sau đây: tr_threshold = 1.01, tl_threshold = 1.1, th_threshold = 1, và tm_threshold = 3◦C.