Mô hình chuỗi thời gian được xây dựng trong nghiên cứu dựa trên sự cải tiến dữ liệu đầu vào cho một mô hình học máy. Đầu tiên, chuỗi nguồn được chia thành các chùm với một số lượng thích hợp và những phần tử trong mỗi chùm được xác định một cách tự động căn cứ vào mức độ biến động của chuỗi. Kết quả này sau đó được sử dụng để xây dựng các mối quan hệ mờ giữa mỗi phần tử và các chùm để từ đó xây dựng nguyên tắc mờ hóa chuỗi. Chuỗi mờ hóa này sau đó được sử dụng làm dữ liệu đầu vào để áp dụng mô hình hồi quy vector hỗ trợ. Kết hợp những cải tiến này, một mô hình dự báo mới đã được xây dựng. Áp dụng trên cổ phiếu Công ty Cổ phần Dược Hậu Giang, mô hình đề nghị đã cho kết quả tốt, vượt qua nhiều mô hình khác, bao gồm các mô hình học máy và thống kê.