Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính nghiên cứu mạng nơ ron và ứng dụng trong bài toán dự báo tuyển sinh trường thpt lê quý đôn

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TR¦êNG §¹I HäC C¤NG NGHÖ TH¤NG TIN Vµ TRUYÒN TH¤NG NGUYỄN THỊ THƠ NGHIÊN CỨU MẠNG NƠ RON VÀ ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN DỰ BÁO TUYỂN SINH TRƯỜNG THPT LÊ QUÝ ĐÔN LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA H[.]

I HC THI NGUYấN TRƯờNG ĐạI HọC CÔNG NGHệ THÔNG TIN Và TRUYềN THÔNG NGUYN TH TH NGHIấN CU MNG NƠ RON VÀ ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN DỰ BÁO TUYỂN SINH TRƯỜNG THPT LÊ QUÝ ĐÔN LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH THÁI NGUYÊN - 2020 ĐẠI HC THI NGUYấN TRƯờNG ĐạI HọC CÔNG NGHệ THÔNG TIN Và TRUYềN THÔNG NGUYN TH TH NGHIấN CU MNG N RON VÀ ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN DỰ BÁO TUYỂN SINH TRƯỜNG THPT LÊ QUÝ ĐÔN Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 8.48.01.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Giáo viên hướng dẫn: TS.Nguyễn Đình Dũng THÁI NGUYÊN - 2020 i LỜI CẢM ƠN Luận văn hồn thành Trường Đại học Cơng nghệ Thông tin Truyền thông hướng dẫn TS Nguyễn Đình Dũng Tác giả xin bày tỏ lịng biết ơn tới thầy cô giáo thuộc Trường Đại học Công nghệ Thông tin Truyền thông, thầy cô giáo thuộc Viện Công nghệ Thông tin – Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam tạo điều kiện, giúp đỡ tác giả trình học tập làm luận văn Trường, đặc biệt tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn tới TS Nguyễn Đình Dũng tận tình hướng dẫn cung cấp nhiều tài liệu cần thiết để tác giả hoàn thành luận văn thời hạn Xin chân thành cảm ơn anh chị em học viên cao học bạn bè đồng nghiệp trao đổi, khích lệ tác giả trình học tập làm luận văn Trường Đại học Công nghệ Thông tin Truyền thông – Đại học Thái Nguyên Cuối tác giả xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, người ln bên cạnh, động viên khuyến khích tơi q trình thực đề tài Thái Ngun, ngày 10 tháng 04 năm 2020 Học viên cao học Nguyễn Thị Thơ ii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn tơi thực hiện, hướng dẫn khoa học TS Nguyễn Đình Dũng, kết lý thuyết trình bày luận văn tổng hợp từ kết cơng bố có trích dẫn đầy đủ, kết chương trình thực nghiệm luận văn tác giả thực hoàn toàn trung thực, sai tơi hồn tồn chịu trách nhiệm Thái Ngun, ngày 10 tháng 04 năm 2020 Học viên Nguyễn Thị Thơ iii MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i LỜI CAM ĐOAN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT v DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH vi DANH MỤC BẢNG BIỂU vii MỞ ĐẦU 1 Tính khoa học cấp thiết đề tài Đối tượng phạm vi nghiên cứu đề tài Phương pháp luận nghiên cứu Nội dung bố cục luận văn CHƯƠNG TỔNG QUAN BÀI TOÁN DỰ BÁO TUYỂN SINH 1.1 Tổng quan dự báo .4 1.1.1 Khái niệm dự báo 1.1.2 Mục đích dự báo 1.1.3 Những thách thức phân tích dự báo 1.1.4 Phân loại dự báo 1.1.5 Đánh giá mơ hình dự báo 1.2 Dự báo liệu chuỗi thời gian 1.2.1 Giới thiệu 1.2.2 Một số phương pháp dự báo chuỗi thời gian 10 1.3 Bài toán dự báo tuyển sinh 17 1.4 Kết luận chương 18 CHƯƠNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO VÀ BÀI TOÁN DỰ BÁO 19 2.1 Các khái niệm chung mạng nơron 19 2.1.1 Mạng nơron sinh học 19 2.1.2 Mạng nơron nhân tạo .20 2.1.3 Mơ hình tốn học kiến trúc mạng nơron .22 iv 2.1.4 Phân loại mạng nơ ron .25 2.1.5 Huấn luyện mạng nơron 26 2.2 Mạng nơron MLP ứng dụng toán dự báo .28 2.2.1 Kiến trúc mạng 28 2.2.2 Huấn luyện mạng .29 2.2.3 Các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động mạng MLP .32 2.2.4 Ưu nhược điểm số vấn đề mạng nơron nhiều lớp 34 2.3 Một số hướng nghiên cứu toán dự báo tuyển sinh sử dụng mạng nơ ron 34 2.3.1 Các nghiên cứu giới 35 2.3.2 Các nghiên cứu nước 36 2.4 Xây dựng mơ hình dự báo tuyển sinh sử dụng mạng nơ ron MLP .37 2.4.1 Mơ tả tốn 37 2.4.2 Các bước thực 37 2.5 Kết luận chương 38 CHƯƠNG XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG DỰ BÁO TUYỂN SINH ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON MLP 39 3.1 Giới thiệu Trường THPT Lê Quý Đôn 39 3.2 Phát biểu toán 40 3.3 Xây dựng phần mềm mô 43 3.3.1 Môi trường cài đặt 43 3.3.2 Cài đặt chức 43 3.3.3 Kết hoạt động 44 3.4 Một số kết kiểm thử 46 3.5 Đánh giá hoạt động mơ hình dự báo sử dụng mạng MLP với số mơ hình khác 48 3.6 Kết luận chương 50 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN .51 TÀI LIỆU THAM KHẢO 52 v DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ Từ tiếng Anh cụm từ Từ tiếng Việt ANN Artificial Neural Network Mạng nơron nhân tạo AR Autoregressive Tự hồi quy BP Back Propagation Lan truyền ngược MA Moving Average Đường trung bình di động MAE Mean Absolute Error Sai số tuyệt đối MSE Mean Square Error Sai số trung bình MLP Multilayer Neural Network Mạng nơron nhiều lớp NƠRON Neural Tế bào thần kinh OUTPUTNODE Output Node Số nơron lớp GA Genetic Algorithm Giải thuật di truyền EP Evolutionary Programming Lập trình tiến hóa vi DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Dự báo định tính định lượng Hình 1.2 Phân loại phương pháp dự báo chuỗi thời gian 10 Hình 2.1 Cấu trúc nơron sinh học 19 Hình 2.2 Nơron nhân tạo 21 Hình 2.3 Mơ hình tốn học mạng nơron nhân tạo 22 Hình 2.4 Nơron đầu vào với hàm hoạt hoá hàm hardlimit .24 Hình 2.5 Phân loại mạng nơ ron [18] .26 Hình 2.6 Học có giám sát 26 Hình 2.7 Học khơng có giám sát 27 Hình 2.8 Học tăng cường 27 Hình 2.9 Mạng Perceptron đa lớp (MLP) 28 Hình 2.10 Cực trị địa phương toàn cục .33 Hình 3.1 Giao diện chương trình 44 Hình 3.2 Nhập liệu dự báo 44 Hình 3.3 Nhập tham số dự báo .45 Hình 3.4 Luyện mạng nơ ron 45 Hình 3.5 Chạy kết dự báo 46 Hình 3.6 Một số kết dự báo với phương pháp dự báo khác .48 vii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1 Một số dạng hàm hoạt hóa mạng nơron nhân tạo 25 Bảng 3.1 Cơ sở vật chất Trường THPT Lê Quý Đôn 39 Bảng 3.2 Dữ liệu tuyển sinh Trường THPT Lê Quý Đôn 40 Bảng 3.3 Bảng liệu học (với n=6, s=3) .42 Bảng 3.4 Các module chương trình 43 Bảng 3.5 Kết thử nghiệm số nơ ron lớp ẩn thay đổi 47 Bảng 3.6 Kết thử nghiệm thời gian quan sát trước thay đổi .47 Bảng 3.7 Kết thử nghiệm số phương pháp dự báo 49 MỞ ĐẦU Tính khoa học cấp thiết đề tài Trong bối cảnh ứng dụng công nghệ thông tin ngày tăng, liệu phát sinh từ hoạt động quản lý, kinh doanh, sản xuất công ty, tổ chức ngày nhiều Các công ty, tổ chức cần phải nhanh chóng đưa định cách xử lý nhiều yếu tố với quy mô tính phức tạp ngày tăng Để có định xác nhất, người quản lý thường thực việc dự đoán hay phân loại vấn đề cần giải trước định Ngoài việc dựa yếu tố liên quan trực tiếp đến vấn đề, người định dựa kinh nghiệm thân thơng tin có từ hoạt động trước Dẫn đến nhu cầu thực tế cần có phương pháp khai phá liệu thu thập để làm định [4] Trong thực tế sống, công tác dự báo ứng dụng rộng rãi hầu hết lĩnh vực như: Dự báo giá xăng dầu, dự báo chứng khốn, dự báo thời tiết… Cơng tác dự báo nhằm mục đích dự báo trước thay đổi đối tượng dự báo dựa sở nghiên cứu quy luật đối tượng dự báo [9] Những năm gần ngành giáo dục bắt đầu trọng đến công tác dự báo nhằm đưa sách đắn Có nhiều tác giả vào nghiên cứu dự báo lĩnh vực khác giáo dục như: Dự báo nhu cầu giáo viên, dự báo tỉ lệ học sinh đỗ tốt nghiệp, dự báo tỉ lệ học sinh đỗ Đại học… Chính thấy lợi ích việc dự báo giáo dục nên em chọn đề tài: “Nghiên cứu mạng nơ ron ứng dụng tốn dự báo tuyển sinh Trường THPT Lê Q Đơn” để giúp đưa sách đắn thời gian tới cho trường Mục tiêu, đối tượng phạm vi nghiên cứu đề tài Mục tiêu đề tài ứng dụng thử nghiệm phương pháp dự báo dùng mạng nơ ron toán tuyển sinh trường THPT Lê Quý Đôn 2 Đối tượng nghiên cứu mạng nơ ron nhân tạo, mạng nơ ron lan truyền thẳng thuật toán lan truyền ngược Phạm vi nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo cho toán dự báo nói chung dự báo tuyển sinh trường THPT Lê Q Đơn nói riêng Phương pháp luận nghiên cứu - Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Tổng hợp, nghiên cứu tài liệu toán dự báo, mạng nơ ron nhân tạo; Tìm hiểu kiến thức liên quan Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo, mạng nơ ron lan truyền thẳng thuật toán lan truyền ngược vào toán dự báo tuyển sinh trường THPT Lê Quý Đôn - Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm: Sau nghiên cứu lý thuyết, luận văn tập trung vào xây dựng phần mềm mô mạng nơ ron: phân tích, thiết kế phần mềm hướng đối tượng với tính cho phép người sử dụng thực giải toán tuyển sinh mạng nơ ron nhân tạo; Đánh giá kết sau thử nghiệm - Phương pháp trao đổi khoa học: Thảo luận, seminar, lấy ý kiến chuyên gia Nội dung bố cục luận văn Ngoài phần mở đầu, kết luận hướng phát triển, luận văn bố cục thành ba chương sau: Chương 1: Tổng quan toán dự báo tuyển sinh - Nghiên cứu toán dự báo, phương pháp dự báo Đi sâu vào phương pháp dự báo chuỗi thời gian khả áp dụng cho toán dự báo tuyển sinh Chương Mạng nơ ron nhân tạo toán dự báo - Nghiên cứu mạng nơron nhân tạo, tập trung vào mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp (MLP), chương cung cấp chi tiết vấn đề q trình huấn luyện thuật tốn học mạng MLP với trọng tâm thuật toán lan truyền ngược sai số Nghiên cứu việc ứng dụng mạng MLP dự báo chuỗi thời gian, xây dựng mơ hình mạng nơ ron MLP cho tốn dự báo tuyển sinh Chương Xây dựng chương trình mô dự báo tuyển sinh ứng dụng mạng nơ ron MLP - Chương giới thiệu số liệu thu thập được, xây dựng chương trình thử nghiệm dự báo số học sinh tuyển sinh vào trường THPT Lê Quý Đôn Đối sánh kết đạt với số phương pháp truyền thống Từ chứng minh khả ứng dụng phương pháp sử dụng mạng nơ ron MLP vào dự báo chuỗi thời gian 4 - CHƯƠNG TỔNG QUAN BÀI TOÁN DỰ BÁO TUYỂN SINH 1.1 Tổng quan dự báo 1.1.1 Khái niệm dự báo Trong thực tế, nhiều thường phải đưa định liên quan đến việc xảy tương lai Để cho định có độ tin cậy đạt hiệu cao, cần thiết phải tiến hành công tác dự báo Điều quan trọng kinh tế thị trường, mang tính chất cạnh tranh cao Dự báo khoa học nghệ thuật tiên đoán việc xảy tương lai [4] Tính khoa học dự báo thể chỗ tiến hành dự báo ta số liệu phản ảnh tình hình thực tế tại, khứ, vào xu phát triển tình hình, dựa vào mơ hình tốn học để dự đốn tình hình xảy tương lai Nhưng dự đoán thường sai lệch thay đổi xuất tình kinh tế, tình quản trị khơng hồn tồn phù hợp với mơ hình dự báo Tính nghệ thuật dự báo dựa kinh nghiệm thực tế khả phán đoán chuyên gia để đưa dự đoán với độ xác cao Vì vậy, cần kết hợp chặt chẽ kết dự báo với kinh nghiệm tài nghệ phán đoán chuyên gia, nhà quản trị đạt định có độ tin cậy cao Mặt khác kỹ thuật dự báo khác thường cho ta kết dự báo có khác xa Chưa có kỹ thuật tổng quát dùng cho trường hợp cần dự báo Vì số vấn đề quan trọng phức tạp, dự báo dài hạn người ta thường dùng số kỹ thuật dự báo vào độ lệch chuẩn để chọn lấy kết thích hợp 5 1.1.2 Mục đích dự báo Đưa định xác, quán: Phân tích dự báo cung cấp thông tin chi tiết đối tượng dự báo từ đưa hành động chiến lược Phân tích dự báo thực liên tục cho kết đáng tin cậy nhờ có hỗ trợ kỹ thuật Các định đưa cách quán, cơng khơng phải dựa tính chủ quan người [11] Giải công việc nhanh hơn: Dự báo trả lời câu hỏi phức tạp xử lý chúng với độ xác cao khoảng thời gian ngắn Có định trước phải hàng vài ngày nhờ có hỗ trợ khoa học cịn vài phút vài giây Giảm chi phí giảm rủi ro: Với hiểu biết đối tượng giúp nhà lãnh đạo đánh giá xác rủi ro giảm tổn thất 1.1.3 Những thách thức phân tích dự báo Mục đích dự báo để giúp cải tiến hiệu quả, hỗ trợ định nhà lãnh đạo Tuy nhiên, lúc dự báo xác, số yếu tố ảnh hưởng đế độ xác dự báo là: Trở ngại quản lý, liệu, xây dựng mơ hình q trình triển khai [9] Những trở ngại quản lý: Thông thường để triển khai mơ hình dự báo địi hỏi có chuyển đổi nguồn lực cho tổ chức nên cần có hỗ trợ từ nhà lãnh đạo để chuyển mơ hình từ nghiên cứu sang vận hành Những trở ngại liệu: Các mơ hình thường yêu cầu liệu dạng bảng bảng có chứa hàng cột (dữ liệu hai chiều) Nếu liệu lưu trữ sở liệu cần phải kết nối sở liệu để tạo bảng Trở ngại việc xây dựng mơ hình: Trở ngại lớn q tải, tức mơ hình q phức tạp u cầu phải ghi nhớ liệu huấn luyện Hai trở ngại với mơ hình là: Thứ mơ hình thực với liệu việc giải thích mơ hình khơng đáng tin cậy Thứ hai, nhà xây dựng mơ hình q tham vọng vào mơ hình xây dựng liệu có sẵn khoảng thời gian định Cách tốt để khắc phục xây dựng mơ hình đơn giản sau cải tiến sau chạy thử nghiệm Trở ngại triển khai mơ hình:Thơng thường mơ hình khơng q phức tạp mặt tính tốn Tuy nhiên, mơ hình phải kiểm tra hệ thống hoạt động đưa dự đoán phù hợp với hệ thống 1.1.4 Phân loại dự báo 1.1.4.1 Căn vào thời đoạn dự báo - Dự báo ngắn hạn thời đoạn dự báo thường không tháng, đến năm Loại dự báo cần cho việc mua sắm, điều độ công việc, phân giao nhiệm vụ, cân đối mặt quản trị tác nghiệp - Dự báo trung hạn thời đoạn dự báo thường từ tháng đến năm, loại dự báo cần thiết cho việc lập kế hoạch bán hàng, kế hoạch sản xuất, dự trù tài tiền mặt làm cho loại kế hoạch khác - Dự báo dài hạn thời đoạn dự báo từ năm trở lên Loại dự báo cần cho việc lập dự án sản xuất sản phẩm mới, định điểm cho sở mới, lựa chọn dây chuyền công nghệ, thiết bị mới, mở rộng doanh nghiệp có thành lập doanh nghiệp 1.1.4.2 Căn vào nội dung công việc cần dự báo - Dự báo kinh tế: Dự báo kinh tế cho quan nghiên cứu, quan dịch vụ thông tin, phận tư vấn kinh tế nhà nước thực Những tiêu có giá trị lớn việc hỗ trợ, tạo tiền đề cho công tác dự báo trung hạn, dài hạn doanh nghiệp - Dự báo kỹ thuật công nghệ: Dự báo đề cập đến mức độ phát triển khoa học kỹ thuật công nghệ tương lai Loại quan trọng ngành có hàm lượng kỹ thuật cao lượng nguyên tử, tàu vũ trụ, dầu lửa, máy tính, nghiên cứu không gian, điện tử… Dự báo kỹ thuật, công nghệ thường chuyên gia lĩnh vực đặc biệt thực - Dự báo nhu cầu sản phẩm: Thực chất dự báo nhu cầu dự kiến, tiên đoán doanh số bán doanh nghiệp Loại dự báo nhà quản trị sản xuất quan tâm Dự báo nhu cầu giúp cho doanh nghiệp xác định chủng loại số lượng sản phẩm, dich vụ mà họ cần tạo tương lai Thông qua dự báo nhu cầu doanh nghiệp định quy mô sản xuất, hoạt động công ty, sở để dự kiến tài chính, tiếp thị, nhân 1.1.4.3 Căn theo phương pháp dự báo Hình 1.1.Dự báo định tính định lượng Các phương pháp dự báo chia thành phương pháp phương pháp định tính phương pháp định lượng [6] Phương pháp định tính: Hay cịn gọi phương pháp dự báo chuyên gia (phương pháp Delphi) phương pháp thu thập xử lý đánh giá dự báo cách tập hợp hỏi ý kiến chuyên gia giỏi thuộc lĩnh vực hẹp khoa học - kỹ thuật sản xuất Phương pháp chuyên gia dựa sở đánh giá tổng kết kinh nghiệm, khả phản ánh tương lai cách tự nhiên chuyên gia giỏi xử lý thống kê câu trả lời cách khoa học Nhiệm vụ phương pháp đưa dự báo khách quan tương lai phát triển khoa học kỹ thuật sản xuất dựa việc xử lý có hệ thống đánh giá dự báo chuyên gia 8 Phương pháp chuyên gia áp dụng đặc biệt có hiệu trường hợp sau đây: - Khi đối tượng dự báo có tầm bao quát lớn phụ thuộc nhiều yếu tố mà cịn chưa có thiếu sở lý luận chắn để xác định - Trong điều kiện cịn thiếu thơng tin thống kê đầy đủ, đáng tin cậy đặc tính đối tượng dự báo - Trong điều kiện có độ bất định lớn đối tượng dự báo, độ tin cậy thấp hình thức thể hiện, chiều hướng biến thiên phạm vi quy mô cấu - Khi dự báo trung hạn dài hạn đối tượng dự báo chịu ảnh hưởng nhiều nhân tố, phần lớn nhân tố khó lượng hố đặc biệt nhân tố thuộc tâm lý xã hội (thị hiếu, thói quen, lối sống, đặc điểm dân cư ) tiến khoa học kỹ thuật Vì trình phát triển đối tượng dự báo có nhiều đột biến quy mô cấu mà khơng nhờ đến tài nghệ chun gia trở nên vô nghĩa Trong điều kiện thiếu thời gian, hoàn cảnh cấp bách phương pháp chuyên gia áp dụng để đưa dự báo kịp thời.Q trình áp dụng phương pháp chun gia chia làm ba giai đoạn lớn: - Lựa chọn chuyên gia - Trưng cầu ý kiến chuyên gia; - Thu thập xử lý đánh giá dự báo Chuyên gia giỏi người thấy rõ mâu thuẫn vấn đề tồn lĩnh vực hoạt động mình, đồng thời mặt tâm lý họ luôn hướng tương lai để giải vấn đề dựa hiểu biết sâu sắc, kinh nghiệm sản xuất phong phú linh cảm nghề nghiệp nhạy bén Phương pháp định lượng: Các phương pháp dự báo định lượng dựa sở Toán học, Thống kê Hình 1.1 mơ tả việc phân loại phương pháp dự báo định lượng theo tiêu chí sau: - Để dự báo nhu cầu tương lai, không xét đến nhân tố ảnh hưởng khác ta dùng phương pháp dự báo theo dãy số thời gian - Khi cần xét đến nhân tố khác ảnh hưởng đến nhu cầu (ngoài thời gian) ta dùng phương pháp dự báo dựa mối liên hệ tương quan 1.1.5 Đánh giá mơ hình dự báo Để đánh giá độ xác mơ hình dự báo luận văn sử dụng hai đánh giá sau: Sai số bình phương trung bình (Mean Square Error): MSE   n  Qi  Qi n i 1  (1.1) Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (Mean Absolute Error) MAPE  n Qi  Qi 100%  n i 1 Qi (1.2) Trong đó: Qi Giá trị dự báo sinh mơ hình mẫu liệu thứ i Qi : Giá trị quan sát mẫu liệu thứ i n: chiều dài chuỗi dự đoán 1.2 Dự báo liệu chuỗi thời gian 1.2.1 Giới thiệu Để thực toán dự báo tuyển sinh, việc lựa chọn mơ hình dự báo dựa dự báo số liệu chuỗi thời gian cho phù hợp Vì vậy, phần chương tập trung phân tích số phương pháp dự báo chuỗi thời gian để làm lựa chọn thiết kế hệ thống dự báo tuyển sinh Phương pháp dự báo theo dãy số thời gian xây dựng giả thiết tồn lưu lại nhân tố định đại lượng dự báo từ khứ đến tương lai Trong phương pháp đại lượng cần dự báo xác định sở phân tích chuỗi số liệu thống kê khứ 10 Như thực chất phương pháp dự báo theo dãy số thời gian kéo dài quy luật phát triển đối tượng dự báo có khứ sang tương lai với giả thiết quy luật cịn phát huy tác dụng Các yếu tố đặc trưng dãy số theo thời gian gồm: - Tính xu hướng: Tính xu hướng dòng nhu cầu thể thay đổi liệu theo thời gian (tăng, giảm ) - Tính mùa vụ: Thể dao động hay biến đổi liệu theo thời gian lặp lặp lại theo chu kỳ đặn tác động hay nhiều nhân tố môi trường xung quanh tập quán sinh hoạt, hoạt động kinh tế xã hội Ví dụ: Nhu cầu dịch vụ bưu viễn thơng khơng đồng theo tháng năm - Biến đổi có chu kỳ: Chu kỳ yếu tố lặp lặp lại sau giai đoạn thời gian Ví dụ: Chu kỳ sinh học, chu kỳ phục hồi kinh tế - Biến đổi ngẫu nhiên: Biến đổi ngẫu nhiên dao động dòng nhu cầu yếu tố ngẫu nhiên gây ra, khơng có quy luật Hình 1.2.Phân loại phương pháp dự báo chuỗi thời gian 1.2.2 Một số phương pháp dự báo chuỗi thời gian Các mơ hình dựa báo chuỗi thời gian mơ tả Hình 1.2 Trong thời điểm ban đầu, việc giải toán dự báo chuỗi thời gian, dự báo thực phương pháp làm trơn ngoại suy chuỗi liệu thời gian thơng qua việc làm khớp 11 tồn cục (global fit) miền thời gian Sau này, phương pháp nói thay xuất mơ hình chuỗi thời gian tuyến tính (linear) với đặc điểm tích cực dễ hiểu để phân tích liệu dễ để thực Điểm chưa tốt chúng làm việc không hiệu với chuỗi thời gian phi tuyến (non-linear) Do vậy, nhờ có tiến học máy, mơ hình phi tuyến dần nghiên cứu áp dụng chuỗi thời gian phi tuyến tính, với mức độ phức tạp cao 1.2.2.1 Một số phương pháp dự báo chuỗi thời gian đơn giản  Phương pháp trung bình giản đơn (Simple Average) Phương pháp trung bình giản đơn phương pháp dự báo sở lấy trung bình liệu qua, nhu cầu giai đoạn trước có trọng số nhau, thể cơng thức: Ft  n  X t i n i 1 (1.3) Trong đó: Ft - Nhu cầu dự báo cho thời điểm t X t i - Giá trị thực thời điểm t-i n- Số thời điểm quan sát Phương pháp san tất biến động ngẫu nhiên đại lượng dự báo, mơ hình dự báo nhạy bén với biến động đại lượng dự báo Phương pháp phù hợp với đại lượng dự báo đều, ổn định, sai số lớn ta gặp đại lượng dự báo có tính chất thời vụ đại lượng dự báo có tính xu hướng  Phương pháp trung bình động Trong trường hợp nhu cầu có biến động, thời gian gần có ảnh hưởng nhiều đến kết dự báo, thời gian xa ảnh hưởng nhỏ ta dùng phương pháp trung bình động thích hợp Phương pháp trung bình động dùng kết sở thay đổi liên tục khoảng thời gian trước cho dự báo giai đoạn tiếp theo: ... mạng nơ ron toán tuyển sinh trường THPT Lê Quý Đôn 2 Đối tượng nghiên cứu mạng nơ ron nhân tạo, mạng nơ ron lan truyền thẳng thuật toán lan truyền ngược Phạm vi nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron. .. tuyển sinh - Nghiên cứu toán dự báo, phương pháp dự báo Đi sâu vào phương pháp dự báo chuỗi thời gian khả áp dụng cho toán dự báo tuyển sinh Chương Mạng nơ ron nhân tạo toán dự báo - Nghiên cứu mạng. .. NGUYấN TRƯờNG ĐạI HọC CÔNG NGHệ THÔNG TIN Và TRUYềN THÔNG NGUYN TH TH NGHIấN CU MNG NƠ RON VÀ ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN DỰ BÁO TUYỂN SINH TRƯỜNG THPT LÊ QUÝ ĐÔN Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã