Luận văn đề xuất một phương pháp dự báo chuỗi thời gian mờ dựa trên việc tối ưu hóa ngữ nghĩa định lượng của các từ ngôn ngữ trong đại số gia tử. Thay vì sử dụng các khoảng chia đều hoặc ngẫu nhiên, nghiên cứu xây dựng các tập mờ với ngữ nghĩa được xác định chính xác thông qua tham số hóa và tối ưu hóa các giá trị định lượng của đại số gia tử, nhằm nâng cao độ chính xác của mô hình dự báo. Phương pháp được ứng dụng để dự báo trên các chuỗi thời gian thực tế như số lượng sinh viên nhập học và giá chứng khoán. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất vượt trội hơn so với các mô hình chuỗi thời gian mờ truyền thống và một số mô hình hiện đại khác về các chỉ số sai số dự báo, khẳng định hiệu quả của việc tối ưu hóa ngữ nghĩa định lượng trong việc cải thiện chất lượng dự báo.