Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dự báo chất lượng không khí

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Mạc Duy Hưng Mang l■i tr■ nghi■m m■i m■ cho ng■■i dùng, công ngh■ hi■n th■ hi■n ■■i, b■n online khơng khác so v■i b■n g■c B■n có th■ phóng to, thu nh■ tùy ý Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo dự báo chất lượng khơng khí Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật môi trường Hà Nội - 2021 123doc Xu■t Sau Nhi■u h■n phát event s■ m■t t■ h■u thú ýn■m t■■ng m■t v■,raevent kho ■■i, t■oth■ c■ng ki■m 123doc vi■n ■■ng ti■n kh■ng ■ãthi■t t■ng ki■m l■ th■c b■■c v■i ti■nh■n 123doc online kh■ng 2.000.000 b■ng ■■nh tàitài v■ li■u t■o li■u tríhi■u c■ c■a ■ t■t h■i qu■ c■ gianh■t, l■nh t■nguy v■c: l■nh thu tínnh■p tài v■c cao nh■t tài online li■u tínMong cho d■ng, kinh t■t mu■n công c■ doanh mang ngh■ online thành l■i thơng cho viên Tính tin, c■ng c■a ■■n ngo■i website ■■ng th■i ng■, Khách ■i■m xã h■itháng m■thàng ngu■n 5/2014; có th■ tài 123doc nguyên d■ dàng v■■t tri tra th■c m■c c■u quý 100.000 tàibáu, li■uphong m■t l■■t cách truy phú,c■p ■am■i d■ng, xác, ngày, nhanh giàus■ giá chóng h■u tr■ 2.000.000 ■■ng th■ithành mongviên mu■n ■■ng t■oký, ■i■u l■t ki■n vào top cho200 chocác cácwebsite users cóph■ thêm bi■n thunh■t nh■p t■iChính Vi■t Nam, v■yt■123doc.net l■ tìm ki■m thu■c ■■i nh■m top 3■áp Google ■ng Nh■n nhu c■u ■■■c chiadanh s■ tài hi■u li■udo ch■t c■ng l■■ng ■■ng vàbình ki■mch■n ti■n online website ki■m ti■n online hi■u qu■ uy tín nh■t Nhi■u 123doc Sau Th■a thu■n event s■ cam nh■n h■u k■t s■ thú xác m■t d■ng v■, s■ nh■n mang event kho t■ th■ l■i ki■m ■■ng CH■P vi■n nh■ng ti■n h■ kh■ng NH■N quy■n th■ng thi■tl■ CÁC th■c s■ l■i v■ichuy■n ■I■U t■t h■n 123doc nh■t 2.000.000 KHO■N sang cho ng■■i ph■n TH■A tàit■o li■u thông dùng THU■N c■ ■ tin t■t h■i Khixác c■ khách giaminh l■nh t■ng Chào hàng tài v■c: thu m■ng kho■n tr■ nh■p tài thành b■n email online ■■n thành tínb■n cho d■ng, v■i viên ■ã t■t 123doc 123doc.net! công ■■ng c■a c■ ngh■ 123doc kýthành v■i Chúng thông 123doc.netLink viên n■p tin, c■a cung ti■n ngo■i website vào c■p ng■, Khách xác tài D■ch kho■n th■c V■ s■ c■a (nh■ hàng ■■■c 123doc, ■■■c cóg■i th■v■ mơ b■n d■■■a t■ dàng s■ d■■i ■■■c ch■ tra■ây) email c■u h■■ng cho tài b■n li■u b■n, nh■ng ■ã m■t tùy ■■ng quy■n cách thu■c ky, l■i b■n vàosau xác, vuin■p lịng “■i■u nhanh ti■n ■■ng Kho■n chóng nh■p website Th■a email Thu■n c■a v■ S■vàD■ng click D■ch vào link V■” 123doc sau ■ây ■ã (sau g■i ■ây ■■■c g■i t■t T■i t■ng th■i ■i■m, chúng tơi có th■ c■p nh■t ■KTTSDDV theo quy■t Nhi■u Mang Luôn 123doc Th■a Xu■t Sau h■n h■■ng phát thu■n l■i event s■ cam nh■n m■t tr■ t■ h■u k■t s■ thú nghi■m t■i ýxác n■m t■■ng m■t d■ng v■, s■ nh■n website mang event kho m■i ■■i, t■o t■ th■ m■ l■i c■ng ki■m ■■ng d■n 123doc CH■P vi■n nh■ng cho ■■u ■■ng ti■n h■ kh■ng ng■■i NH■N ■ã quy■n th■ng thi■t chia t■ng ki■m dùng, l■ CÁC s■ th■c s■ l■i b■■c v■i ti■n vàchuy■n ■I■U t■t công h■n mua 123doc online kh■ng nh■t 2.000.000 ngh■ bán KHO■N sang b■ng cho tài ■■nh hi■n ng■■i li■u ph■n tài TH■A tài v■ th■ li■u hàng t■o li■u thông dùng tríhi■n THU■N hi■u c■ c■a ■■u ■ tin t■t h■i Khi ■■i, qu■ Vi■t xác c■ khách gia b■n nh■t, minh l■nh Nam t■ng Chào online hàng uy tài v■c: l■nh thu Tác m■ng tín kho■n tr■ nh■p khơng tài phong v■c cao thành b■n email nh■t tài online khác chun ■■n li■u thành tínb■n Mong cho d■ng, v■i so nghi■p, viên kinh ■ã t■t 123doc 123doc.net! v■i mu■n công ■■ng c■a c■ doanh b■n hoàn mang ngh■ 123doc ký g■c online thành v■i h■o, Chúng l■i thơng B■n 123doc.netLink cho viên Tính ■■ n■p có tơi tin, c■ng c■a cao th■ ■■n cung ti■n ngo■i tính website phóng ■■ng th■i vào c■p ng■, Khách trách xác tài ■i■m D■ch xã to,kho■n th■c nhi■m h■i thutháng V■ nh■ m■t s■ c■a (nh■ ■■i hàng ■■■c tùy ngu■n 5/2014; 123doc, v■i ■■■c ý cóg■i t■ng th■ tài 123doc v■ mô nguyên b■n d■ ng■■i ■■a t■ dàng s■ v■■t d■■i tri dùng ■■■c ch■ tra th■c m■c ■ây) email c■u M■c h■■ng quý 100.000 cho tài b■n tiêu báu, li■u b■n, nh■ng ■ã hàng phong m■t l■■t tùy ■■ng ■■u quy■n cách truy thu■c phú, ky, c■a c■p ■a l■i b■n vào 123doc.net m■i d■ng, sau xác, vuingày, n■p lòng “■i■u nhanh giàu ti■n s■ ■■ng tr■ giá Kho■n chóng h■u thành tr■ nh■p 2.000.000 website ■■ng Th■a th■ email vi■n th■i Thu■n c■a thành mong tài v■ li■u viên mu■n S■ online ■■ng D■ng click t■o l■n ký, D■ch ■i■u vào nh■t l■t link ki■n V■” vào Vi■t 123doc top sau cho Nam, 200 ■ây cho ■ã cung các (sau g■iwebsite c■p users ■âynh■ng ■■■c cóph■ thêm tài bi■n g■i thu li■u t■t nh■t nh■p ■■c T■it■i khơng t■ng Chính Vi■tth■i th■ Nam, v■y ■i■m, tìm t■123doc.net th■y l■chúng tìm ki■m tơi th■ racóthu■c ■■i tr■■ng th■nh■m c■p top ngo■i 3nh■t ■áp Google tr■ ■KTTSDDV ■ng 123doc.net Nh■n nhu c■u ■■■c theo chiaquy■t danh s■ tài hi■u li■udo ch■t c■ng l■■ng ■■ng vàbình ki■mch■n ti■n online website ki■m ti■n online hi■u qu■ uy tín nh■t Mangh■n Ln 123doc Th■a Xu■t Sau Nhi■u h■■ng phát thu■n l■i event s■ cam nh■n m■t tr■ t■ h■u k■t s■ thú nghi■m t■i ýxác n■m t■■ng m■t d■ng v■, s■ nh■n website mang event kho m■i ■■i, t■o t■ th■ m■ l■i c■ng ki■m ■■ng d■n 123doc CH■P vi■n nh■ng cho ■■u ■■ng ti■n h■ kh■ng ng■■i NH■N ■ã quy■n th■ng thi■t chia t■ng ki■m dùng, l■ CÁC s■ th■c s■ l■i b■■c v■i ti■n vàchuy■n ■I■U t■t công h■n mua 123doc online kh■ng nh■t 2.000.000 ngh■ bán KHO■N sang b■ng cho tài ■■nh hi■n ng■■i li■u ph■n tài TH■A tài v■ th■ li■u hàng t■o li■u thơng dùng tríhi■n THU■N hi■u c■ c■a ■■u ■ tin t■t h■i Khi ■■i, qu■ Vi■t xác c■ khách gia b■n nh■t, minh l■nh Nam t■ng Chào online hàng uy tài v■c: l■nh thu Tác m■ng tín kho■n tr■ nh■p khơng tài phong v■c cao thành b■n email nh■t tài online khác chun ■■n li■u thành tínb■n Mong cho d■ng, v■i so nghi■p, viên kinh ■ã t■t 123doc 123doc.net! v■i mu■n cơng ■■ng c■a c■ doanh b■n hồn mang ngh■ 123doc ký g■c online thành v■i h■o, Chúng l■i thơng B■n 123doc.netLink cho viên Tính ■■ n■p có tơi tin, c■ng c■a cao th■ ■■n cung ti■n ngo■i tính website phóng ■■ng th■i vào c■p ng■, Khách trách xác tài ■i■m D■ch xã to,kho■n th■c nhi■m h■i thutháng V■ nh■ m■t s■ c■a (nh■ ■■i hàng ■■■c tùy ngu■n 5/2014; 123doc, v■i ■■■c ý cóg■i t■ng th■ tài 123doc v■ mô nguyên b■n d■ ng■■i ■■a t■ dàng s■ v■■t d■■i tri dùng ■■■c ch■ tra th■c m■c ■ây) email c■u M■c h■■ng quý 100.000 cho tài b■n tiêu báu, li■u b■n, nh■ng ■ã hàng phong m■t l■■t tùy ■■ng ■■u quy■n cách truy thu■c phú, ky, c■a c■p ■a l■i b■n vào 123doc.net m■i d■ng, sau xác, vuingày, n■p lòng “■i■u nhanh giàu ti■n s■ ■■ng tr■ giá Kho■n chóng h■u thành tr■ nh■p 2.000.000 website ■■ng Th■a th■ email vi■n th■i Thu■n c■a thành mong tài v■ li■u viên mu■n S■ online ■■ng D■ng click t■o l■n ký, D■ch ■i■u vào nh■t l■t link ki■n V■” vào Vi■t 123doc top sau cho Nam, 200 ■ây cho ■ã cung các (sau g■iwebsite c■p users ■âynh■ng ■■■c cóph■ thêm tài bi■n g■i thu li■u t■t nh■t nh■p ■■c T■it■i không t■ng Chính Vi■tth■i th■ Nam, v■y ■i■m, tìm t■123doc.net th■y l■chúng tìm ki■m tơi th■ racóthu■c ■■i tr■■ng th■nh■m c■p top ngo■i 3nh■t ■áp Google tr■ ■KTTSDDV ■ng 123doc.net Nh■n nhu c■u ■■■c theo chiaquy■t danh s■ tài hi■u li■udo ch■t c■ng l■■ng ■■ng vàbình ki■mch■n ti■n online website ki■m ti■n online hi■u qu■ uy tín nh■t Luônh■n 123doc Th■a Xu■t Sau h■■ng phát thu■n cam nh■n m■t t■k■t s■ t■i ýxác n■m t■■ng d■ng s■ nh■n website mang ■■i, t■o t■l■i c■ng ■■ng d■n 123doc CH■P nh■ng ■■u ■■ng h■ NH■N ■ã quy■n th■ng chia t■ng ki■m CÁC s■s■ l■i b■■c ti■n vàchuy■n ■I■U t■t mua online kh■ng nh■t bán KHO■N sang b■ng cho tài ■■nh ng■■i li■u ph■n tài TH■A v■ li■u hàng thơng dùng tríTHU■N hi■u c■a ■■u tin Khi qu■ Vi■t xác khách nh■t, minh Nam Chào hàng uy tài l■nh Tác m■ng tín kho■n tr■ phong v■c cao thành b■n email nh■t tàichuyên ■■n li■u thành b■n Mong v■i nghi■p, viên kinh ■ã 123doc 123doc.net! mu■n ■■ng c■a doanh hoàn mang 123doc kýonline v■i h■o, Chúng l■ivà 123doc.netLink cho Tính ■■ n■p tơi c■ng cao ■■n cung ti■n tính ■■ng th■i vào c■p trách xác tài ■i■m D■ch xãkho■n th■c nhi■m h■itháng V■ m■t s■ c■a (nh■ ■■i ■■■c ngu■n 5/2014; 123doc, v■i ■■■c g■i t■ng tài 123doc v■ mô nguyên b■n ng■■i ■■a t■s■ v■■t d■■i tri dùng ■■■c ch■ th■c m■c ■ây) email M■c h■■ng quý 100.000 cho b■n tiêu báu, b■n, nh■ng ■ã hàng phong l■■t tùy ■■ng ■■u quy■n truy thu■c phú, ky, c■a c■p ■a l■i b■n vào 123doc.net m■i d■ng, sau vuingày, n■p lòng “■i■u giàu ti■n s■ ■■ng tr■ giá Kho■n h■u thành tr■ nh■p 2.000.000 website ■■ng Th■a th■ email vi■n th■i Thu■n c■a thành mong tài v■ li■u viên mu■n S■ online ■■ng D■ng click t■o l■n ký, D■ch ■i■u vào nh■t l■t link ki■n V■” vào Vi■t 123doc top sau cho Nam, 200 ■ây cho ■ã cung các (sau g■iwebsite c■p users ■âynh■ng ■■■c cóph■ thêm tài bi■n g■i thu li■u t■t nh■t nh■p ■■c T■it■i khơng t■ng Chính Vi■tth■i th■ Nam, v■y ■i■m, tìm t■123doc.net th■y l■chúng tìm ki■m tơi th■ racóthu■c ■■i tr■■ng th■nh■m c■p top ngo■i 3nh■t ■áp Google tr■ ■KTTSDDV ■ng 123doc.net Nh■n nhu c■u ■■■c theo chiaquy■t danh s■ tài hi■u li■udo ch■t c■ng l■■ng ■■ng vàbình ki■mch■n ti■n online website ki■m ti■n online hi■u qu■ uy tín nh■t Lnh■n Th■a Xu■t Sau Nhi■u 123doc Mang h■■ng phát thu■n l■i event cam s■ nh■n m■t tr■ t■ h■u k■t s■ thú nghi■m t■i ýxác n■m t■■ng m■t d■ng v■, s■ nh■n website mang event kho m■i ■■i, t■o t■ th■ m■ l■i c■ng ki■m ■■ng d■n 123doc CH■P vi■n nh■ng cho ■■u ■■ng ti■n h■ kh■ng ng■■i NH■N ■ã quy■n th■ng thi■t chia t■ng ki■m dùng, l■ CÁC s■ th■c s■ l■i b■■c v■i ti■n vàchuy■n ■I■U t■t công h■n mua 123doc online kh■ng nh■t 2.000.000 ngh■ bán KHO■N sang b■ng cho tài ■■nh hi■n ng■■i li■u ph■n tài TH■A tài v■ th■ li■u hàng t■o li■u thơng dùng tríhi■n THU■N hi■u c■ c■a ■■u ■ tin t■t h■i Khi ■■i, qu■ Vi■t xác c■ khách gia b■n nh■t, minh l■nh Nam t■ng Chào online hàng uy tài v■c: l■nh thu Tác m■ng tín kho■n tr■ nh■p khơng tài phong v■c cao thành b■n email nh■t tài online khác chuyên ■■n li■u thành tínb■n Mong cho d■ng, v■i so nghi■p, viên kinh ■ã t■t 123doc 123doc.net! v■i mu■n công ■■ng c■a c■ doanh b■n hoàn mang ngh■ 123doc ký g■c online thành v■i h■o, Chúng l■i thông B■n 123doc.netLink cho viên Tính ■■ n■p có tơi tin, c■ng c■a cao th■ ■■n cung ti■n ngo■i tính website phóng ■■ng th■i vào c■p ng■, Khách trách xác tài ■i■m D■ch xã to,kho■n th■c nhi■m h■i thutháng V■ nh■ m■t s■ c■a (nh■ ■■i hàng ■■■c tùy ngu■n 5/2014; 123doc, v■i ■■■c ý cóg■i t■ng th■ tài 123doc v■ mơ nguyên b■n d■ ng■■i ■■a t■ dàng s■ v■■t d■■i tri dùng ■■■c ch■ tra th■c m■c ■ây) email c■u M■c h■■ng quý 100.000 cho tài b■n tiêu báu, li■u b■n, nh■ng ■ã hàng phong m■t l■■t tùy ■■ng ■■u quy■n cách truy thu■c phú, ky, c■a c■p ■a l■i b■n vào 123doc.net m■i d■ng, sau xác, vuingày, n■p lòng “■i■u nhanh giàu ti■n s■ ■■ng tr■ giá Kho■n chóng h■u thành tr■ nh■p 2.000.000 website ■■ng Th■a th■ email vi■n th■i Thu■n c■a thành mong tài v■ li■u viên mu■n S■ online ■■ng D■ng click t■o l■n ký, D■ch ■i■u vào nh■t l■t link ki■n V■” vào Vi■t 123doc top sau cho Nam, 200 ■ây cho ■ã cung các (sau g■iwebsite c■p users ■âynh■ng ■■■c cóph■ thêm tài bi■n g■i thu li■u t■t nh■t nh■p ■■c T■it■i khơng t■ng Chính Vi■tth■i th■ Nam, v■y ■i■m, tìm t■123doc.net th■y l■chúng tìm ki■m tơi th■ racóthu■c ■■i tr■■ng th■nh■m c■p top ngo■i 3nh■t ■áp Google tr■ ■KTTSDDV ■ng 123doc.net Nh■n nhu c■u ■■■c theo chiaquy■t danh s■ tài hi■u li■udo ch■t c■ng l■■ng ■■ng vàbình ki■mch■n ti■n online website ki■m ti■n online hi■u qu■ uy tín nh■t Vi■c ■■ng Thành s■ u■t Nhi■u Mang Luôn 123doc Th■a Xu■t Sau h■u phát h■n b■n h■■ng phát thu■n l■i ýevent viên s■ cam nh■n r■ng m■t t■ m■t tr■ s■ t■ h■u s■ ýk■t s■ thú kho nghi■m t■i ýd■ng n■u t■■ng xác n■m ph■i t■■ng m■t d■ng v■, s■ th■ nh■n Thành website ho■c mang th■c event t■o kho vi■n m■i ■■i, t■o t■ c■ng th■ viên ■■ng hi■n m■ l■i kh■ng c■ng ki■m ■■ng d■n 123doc CH■P vi■n nh■ng ti■p cho theo ■■ng ■■u ký ■■ng ti■n h■ l■ kh■ng ng■■i t■c NH■N s■ ■ã ■úng v■i quy■n th■ng thi■t chia ki■m d■ng t■ng s■ ki■m h■n dùng, l■ CÁC s■ d■ng th■c ti■n s■ l■i b■■c v■i ti■n 2.000.000 ch■ chuy■n ■I■U t■t công online h■n D■ch mua 123doc d■ch online kh■ng d■n nh■t 2.000.000 ngh■ bán KHO■N v■ b■ng V■ ■■■c sang tài b■ng cho tài ■■nh c■a123doc.net sau li■u hi■n tài ng■■i li■u ph■n tài niêm TH■A ■ li■u tài v■ th■ li■u hàng t■t t■o ■KTTSDDV li■u thơng dùng trí y■t hi■u hi■n THU■N c■ hi■u c■ c■a ■■u ■ ho■c l■nh tin qu■ ■■ng t■t h■i Khi ■■i, qu■ Vi■t xác c■ khách gia v■c: nh■t, ■■■c b■n nh■t, ngh■a minh l■nh Nam t■ng Chào quy tài online uy hàng uy c■p tài v■c: ■■nh l■nh thu Tác tín v■i m■ng tín kho■n tr■ cao nh■t, nh■p không tài vi■c phong v■c cao tín áp thành b■n nh■t d■ng, d■ng email nh■t tài b■n vi■c online khác chuyên ■■n li■u thành tín Mong ■ã ■ó cho b■n cơng Mong cho d■ng, v■i ■■ng có so nghi■p, viên ki kinh ■ã mu■n t■t ngh■ 123doc 123doc.net! ngh■a v■i mu■n 123doc công d■ch ■■n■ ■■ng c■a c■ cwebsite ýdoanh b■n v■i thơng mang hồn mang ngh■ 123doc v■ ký v■■t g■c ■■a Thàn online thành ■ó v■i■ng v■i l■i tin, h■o, Chúng Chún ■i■u l■i thông B■n ch■ m■c có cho ngo■i 123doc.netLink choguyên cho viên Tính ■■ website th■ mơ n■p kho■n email có c■ng tin, ky, 100.000 c■ng c■a cao ng■, Khách t■ ■■■c th■ ■■n cung ti■n b■n ngo■i d■■i b■n ■■ng tính c■a ki■m website phóng ■■ng trith■i vào c■p vui l■■t niêm th■c ng■, Khách ■ã trách n■ây) xác lịng xã ti■n tài ■i■m khơng D■ch xã to, ■■ng truy y■t quý h■i kho■n th■c hànnh nhi■m h■i cho thu ■■ng online c■p theo m■t báu, tháng V■ ■■ng ky, nh■ m■t b■n, s■ c■a xác, m■i (nh■ ■■i nh■p hi■u hàng t■ng ngu■n b■n phong ■■■c tùy ngu■n 5/2014; ýtùy 123doc, nhanh v■i Mong ngày, vui ■■■c qu■ ý email th■i có thu■c phú, tài g■i t■ng lịng th■ tài 123doc s■ ■i■m mu■n nguyên chóng c■a v■ mô nguyên b■n ■a vào uy d■ ■■ng ng■■i h■u ■■a t■ tín d■ng, dàng s■ man T■t v■■t tri 2.000.000 d■■i nh■t nh■p tri dùng ■■■c ch■ th■c “■i■u c■ nguyên tra th■c giàu m■c ■ây) click email c■u email quý M■c h■■ng giá Kho■n quý 100.000 thành ocho vào tri tài báu, tr■ b■nn b■n c■a tiêu báu, th■c li■u b■n, link ■■ng nh■ng Th■a viên phong ■ã hàng phong viên m■t l■■t quý 123doc tùy ■■ng ■■ng th■i Thu■n ■■u c■a báo phú, quy■n cách truy thu■c phú, click mong ■ã ky, ký, website c■a c■p ■a v■ ■a l■i b■n g■i vào l■t vào users d■ng, 123doc.net m■i S■ mu■n d■ng, sau vào xác, link vui D■ng ngày, có n■p giàu top lịng “■i■u 123doc nhanh t■o giàu thêm 200 ti■n D■ch giá s■ ■■ng ■i■u tr■ giá Kho■n thu chóng h■u tr■ ■ã thành tr■ V■” ki■n nh■p nh■p ■■ng g■i website 2.000.000 website ■■ng Th■a sau th■ cho email Chính th■i ■ây vi■n th■i ph■ Thu■n chomong c■a thành (sau mong tài bi■n v■y v■ li■u users mu■n ■ây viên nh■t mu■n S■ 123doc.net online ■■■c ■■ng có D■ng t■i t■o click t■o thêm l■n Vi■t ■i■u g■i ký, D■ch ■i■u vào nh■t thu Nam, l■t t■t ■■i link ki■n nh■p ki■n V■” vào T■i Vi■t 123doc nh■m t■ cho top sau cho t■ng l■ Nam, Chính cho 200 tìm ■ây ■áp cho ■ã th■i cung ki■m vìcác (sau g■i ■ng v■y ■i■m, users website c■p users thu■c ■ây nhu 123doc.net nh■ng có chúng c■u ■■■c có top ph■ thêm thêm chia 3tơi tài bi■n Google g■i thu có thu li■u s■ ■■i t■t nh■p th■ nh■t nh■p tài ■■c T■i Nh■n nh■m li■u c■p t■i Chính khơng t■ng Chính ch■t nh■t Vi■t ■■■c ■áp th■i vìth■ l■■ng Nam, ■KTTSDDV vì■ng v■y v■y danh ■i■m, tìm 123doc.net nhu t■ 123doc.net th■y hi■u l■ ki■m chúng c■u tìm theo chia ki■m ti■n c■ng tơi th■ quy■t s■ có ■■i online thu■c ■■i tr■■ng ■■ng th■ tài nh■m nh■m li■u c■p top bình ngo■i ch■t ■áp 3nh■t ■áp Google ch■n l■■ng ■ng tr■ ■KTTSDDV ■ng 123doc.net lànhu Nh■n nhu website vàc■u ki■m c■u ■■■c chia theo ki■m chia ti■n s■ quy■t danh s■ online ti■n tàitài hi■u li■u online li■uch■t ch■t hi■u c■ng l■■ng l■■ng qu■ ■■ng vàvàki■m uy bình ki■m tín ch■n ti■n nh■t ti■nonline online website ki■m ti■n online hi■u qu■ uy tín nh■t luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi hướng dẫn khoa học PGS.TS Nghiêm Trung Dũng GS.TS Hoàng Xuân Cơ Các kết luận án trung thực chưa tác giả khác công bố Hà Nội, tháng năm 2021 TẬP THỂ HƯỚNG DẪN NGHIÊN CỨU SINH PGS.TS Nghiêm Trung Dũng Mạc Duy Hưng GS TS Hoàng Xuân Cơ i luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep LỜI CẢM ƠN Trước hết tác giả xin chân thành cảm ơn đến PGS.TS Nghiêm Trung Dũng GS.TS Hồng Xn Cơ tận tình bảo, hướng dẫn, giúp đỡ trình thực luận án Tác giả xin bày tỏ lịng biết ơn Trung tâm Quan trắc Mơi trường Miền Bắc, Tổng cục Môi trường tạo điều kiện để tác giả tiếp cận hệ thống quan trắc cung cấp liệu quan trắc chất lượng khơng khí cho luận án Tác giả bày tỏ lịng biết ơn đến thầy, Viện Khoa học Cơng nghệ Mơi trường; Phịng Đào tạo, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội hỗ trợ tạo điều kiện thuận lợi để tác giả hoàn thành luận án Tác giả chân thành cảm ơn đến Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - Đại học Thái Nguyên, Bộ môn Kỹ thuật Môi trường, Khoa Xây dựng Môi trường tạo điều kiện thuận lợi cho tác giả suốt thời gian thực luận án Tác giả xin bày tỏ lòng cảm ơn tới giúp đỡ, động viên chia sẻ kinh nghiệm lời khuyên quý giá thầy cô, bạn đồng nghiệp suốt trình học tập nghiên cứu Tác giả xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc tới giúp đỡ, động viên chia sẻ kinh nghiệm TS Nguyễn Thị Yến Liên TS Nguyễn Thị Thu Thủy suốt trình nghiên cứu Xin gửi lời cảm ơn động viên, chia sẻ tạo điều kiện gia đình bè bạn suốt trình thực luận án Nghiên cứu sinh Mạc Duy Hưng ii luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN………………………………………………………………………i LỜI CẢM ƠN………………………………………………………………………….ii DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT .v DANH MỤC BẢNG viii DANH MỤC HÌNH ix MỞ ĐẦU .1 TỔNG QUAN 1.1 Chất lượng khơng khí vấn đề dự báo 1.1.1 Chất lượng khơng khí ảnh hưởng đến sức khỏe 1.1.2 Dự báo chất lượng khơng khí 1.2 Ứng dụng trí tuệ nhân tạo dự báo chất lượng khơng khí 15 1.2.1 Trên giới 15 1.2.2 Ở Việt Nam 19 1.3 Phương pháp tiền xử lý liệu cho mô hình dự báo thống kê 20 1.3.1 Các phương pháp xử lý liệu ngoại vi 20 1.3.2 Phương pháp bổ khuyết liệu 22 1.4 Mô hình trí tuệ nhân tạo 23 1.4.1 Mơ hình ARIMA 23 1.4.2 Mạng nơron nhân tạo (ANN) 25 1.4.3 Máy véc tơ hỗ trợ (SVM) 26 1.4.4 Mạng nơron tích chập (CNN) 33 1.4.5 Khối nhớ dài – ngắn (LSTM) 34 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 38 2.1 Quy trình nghiên cứu 38 2.2 Thu thập liệu 38 2.2.1 Địa điểm thời gian thu thập liệu 38 2.2.2 Thông số kỹ thuật phương pháp đo đạc trạm quan trắc 39 2.3 Làm chuẩn bị liệu 40 iii luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep 2.3.1 Xử lý liệu ngoại vi 40 2.3.2 Bổ khuyết liệu 41 2.3.3 Kiểm tra độ tin cậy liệu sau bổ khuyết 44 2.3.4 Chuẩn hóa liệu đầu vào cho mơ hình dự báo 45 2.4 Xây dựng mơ hình dự báo thống kê chất lượng khơng khí 47 2.5 Tiến trình thực thi mơ hình .51 2.6 Đánh giá hiệu suất mơ hình nghiên cứu 56 2.7 Nền tảng thông số kỹ thuật máy tính 57 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 59 3.1 Kết phân tích xử lý liệu đầu vào 59 3.1.1 Tình trạng liệu xử lý sơ 59 3.1.2 Kết bổ khuyết liệu 63 3.1.3 Luật phân bố xác suất liệu 72 3.1.4 Diễn biến theo thời gian tương quan thông số 74 3.2 Lựa chọn mơ hình dự báo .81 3.3 Dự báo nồng độ trung bình 85 3.3.1 Thơng số chất lượng khơng khí dạng bụi 87 3.3.2 Nhóm thơng số nhiễm dạng khí 93 3.4 Dự báo nồng độ trung bình ngày 103 3.4.1 Nhóm thơng số chất lượng khơng khí dạng bụi 103 3.4.2 Nhóm thơng số chất lượng khơng khí dạng khí 107 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .115 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 118 PHỤ LỤC 129 iv luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT Tiếng Anh Tiếng Việt AI Artificial Intelligent Trí tuệ nhân tạo ANN Artificial neural netwwork Mạng nơron nhân tạo AQI Air quality index Chỉ số chất lượng khơng khí AR Autoregressive Mơ hình tự hồi quy ARIMA Autoregressive integrated moving average Mơ hình tự hồi quy tích hợp trung bình trượt asmt Ánh sáng mặt trời BN Batch normalization Chuẩn hóa theo mẻ CEM Nothern Centre for Environmental Monitoring Trung tâm quan trắc môi trường miền Bắc Chất lượng khơng khí CLKK CNN Convolution neural network Mạng nơron tích chập CTM Chemical transport model Mơ hình lan truyền hóa học ESN Echo state network Mạng trạng thái phản hồi FFNN Feed-forward neural network Mạng nơron truyền thuận FL Fuzzy – logic Logic mờ FN Fully connected network Mạng nơron kết nối đầy đủ GA Genetic algorithm Thuật giải di truyền GPU Graphic Process Unit Bộ xử lý hình ảnh (card hình) v luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep GRU Gated recurrent unit Đơn vị cổng hồi quy IDE Integrated development environment Mơi trường phát triển tích hợp IQR Inter quartile range Khoảng phân vị KF Kalman filter Bộ lọc Kalman LR Linear regression Hồi quy tuyến tính LSSVM Least squares support vector machine Mơ hình máy véc tơ hỗ trợ bình phương tối thiểu LSTM Long – short term memory Khối nhớ dài – ngắn MA Moving average Mơ hình trung bình trượt MAD Mean absolute deviation Trung bình độ lệch tuyệt đối (Trị trung bình độ lệch tuyệt đối) MAE Mean absolute error Trị trung bình sai tuyệt đối MBE Mean bias error Độ lệch trung bình MLP Multi-layer perceptron Mạng nơron đa lớp NARX Nonlinear autoregressive with exogenous input neural network Mạng nơron tự động hồi quy phi tuyến với biến ngoại sinh NOAA National Oceanic and Atmospheric Administration Cơ quan quốc gia Đại dương Khí Hoa Kỳ NWP Numerical weather prediction Dự báo thời tiết phương pháp số trị Q1 Quartile 25th Phân vị 25% Q3 Quartile 75th Phân vị 75% vi luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep QCVN Quy chuẩn Việt Nam Rad Radiation Bức xạ mặt trời RBF Radial basis function Hàm sở xuyên tâm RH Relative hummity Độ ẩm tương đối RM Regression model Mơ hình hồi quy RMSE Root mean square error Sai số quân phương RNN Recurrent neural network Mạng nơron hồi quy RT-AQF Real-time Air quality forecast Dự báo chất lượng khơng khí theo thời gian thực SD Standard deviation Độ lệch chuẩn SVM Support vector machine Máy véc tơ hỗ trợ Temp Temperature Nhiệt độ USWB U.S Weather Bureau Cục thời tiết Hoa Kỳ UV Ultraviolet Tia cực tím US.EPA US Environmental Protection Agency Cục bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ VOC Volatile organic compounds Các hợp chất hữu bay WD Wind direction Hướng gió WHO World Health Organization Tổ chức Y tế Thế giới WS Wind speed Tốc độ gió vii luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1 So sánh ưu nhược điểm số mơ hình dự báo Bảng 2.1 Phương pháp đo đạc thơng số CLKK quan trắc trạm Nguyễn Văn Cừ 39 Bảng 3.1 Thống kê liệu thô thu thập trạm quan trắc Nguyễn Văn Cừ, Long Biên, Hà Nội từ 2010 đến 2018 .60 Bảng 3.2 Thống kê tỷ lệ liệu trống trước sau xử lý liệu ngoại vi 63 Bảng 3.3 Kết bù liệu với tỷ lệ liệu giả định từ 5% đến 80% 68 Bảng 3.4 Phân bố xác suất thơng số CLKK điển hình từ 2010 đến 2018 .73 Bảng 3.5 Hệ số tương quan (r) thông số 79 Bảng 3.6 So sánh hiệu suất mơ hình thử nghiệm ứng dụng cơng cụ học máy để dự báo nồng độ trung bình bụi PM10 .83 Bảng 3.7 Hiệu suất mơ hình dự báo nồng độ trung bình cho chất nhiễm dạng bụi liệu huấn luyện .88 Bảng 3.8 Hiệu suất mơ hình dự báo nồng độ trung bình cho chất ô nhiễm dạng bụi liệu kiểm tra 90 Bảng 3.9 Hiệu suất mơ hình dự báo nồng độ trung bình cho chất nhiễm dạng khí liệu huấn luyện .94 Bảng 3.10 Hiệu suất mơ hình dự báo nồng độ trung bình cho chất nhiễm dạng khí liệu kiểm tra độc lập 98 Bảng 3.11 Hiệu suất mơ hình dự báo nồng độ trung bình ngày cho chất nhiễm dạng bụi liệu huấn luyện 104 Bảng 3.12 Hiệu suất mơ hình dự báo nồng độ trung bình ngày cho chất ô nhiễm dạng bụi liệu kiểm tra độc lập 106 Bảng 3.13 Hiệu suất mơ hình dự báo nồng độ trung bình ngày cho chất ô nhiễm dạng khí liệu huấn luyện 108 Bảng 3.14 Hiệu suất mơ hình dự báo nồng độ trung bình ngày cho chất nhiễm dạng khí liệu kiểm tra độc lập 111 viii luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 Giải thích biểu đồ hộp 22 Hình 1.2 Mơ hình tốn tế bào nơron 25 Hình 1.3 Mơ tả cách mạng tích chập nhận dạng hình ảnh 33 Hình 1.4 Cấu trúc khối nhớ dài – ngắn .36 Hình 2.1 Vị trí trạm quan trắc tự động CLKK Nguyễn Văn Cừ 38 Hình 2.2 Sơ đồ bước thực trình xử lý liệu ngoại vi 41 Hình 2.3 Kiến trúc mơ hình dự báo CLKK đề xuất 47 Hình 2.4 Hoạt động lọc lớp tích chập .48 Hình 2.5 Ví dụ hoạt động lọc kích thước 3x3 ma trận đầu vào có kích thước 5x5 48 Hình 2.6 Ví dụ hoạt động lớp gộp (pool layer) 51 Hình 2.7 Sơ đồ bước làm việc mơ hình đề xuất .52 Hình 2.8 Sơ đồ thuật toán tối ưu Adam .54 Hình 2.9 Giao diện mơi trường làm việc Colaboratory trình duyệt Google Chrome 58 Hình 3.1 Tỷ lệ liệu trống thông số quan trắc CLKK liệu thu thập trạm quan trắc Nguyễn Văn Cừ, Long Biên, Hà Nội từ 2010 đến 2018 60 Hình 3.2 Biểu đồ hộp xác định liệu ngoại vi .61 Hình 3.3 Biểu đồ hộp thông số sau xử lý liệu ngoại vi 62 Hình 3.4 So sánh diễn biến nồng độ NO tính tốn từ mơ hình bù liệu với liệu thực tỷ lệ liệu trống giả định 50% (150 điểm liệu từ liệu) 71 Hình 3.5 Phân bố xác suất 06 thơng số CLKK điển hình năm 2012 73 Hình 3.6 Xu hướng diễn biến chất lượng khơng khí trạm quan trắc Nguyễn Văn Cừ, Long Biên, Hà Nội từ 2010 đến 2018 75 Hình 3.7 Biến trình nồng độ ngày thông số CLKK trạm Nguyễn Văn Cừ, Long Biên, Hà Nội 77 Hình 3.8 Biến trình nồng độ trung bình tháng thơng số CLKK trạm Nguyễn Văn Cừ, Long Biên, Hà Nội từ 2010 đến 2018 78 Hình 3.9 Biểu đồ thay đổi sai số qua Epochs huấn luyện (100 epochs đầu) 87 Hình 3.10 Tương quan giá trị tính tốn từ mơ hình dự báo nồng độ trung bình giá trị thực đo của chất ô nhiễm dạng bụi liệu huấn luyện 89 ix luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep PHỤ LỤC II MẪU DỮ LIỆU THU THÂP TỪ TRẠM QUAN TRẮC NGUYỄN VĂN CỪ, LONG BIÊN, HÀ NỘI 135 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Phụ lục II.1 Mẫu liệu thô quan trắc chất lượng khơng khí từ 2010 đến 2018 thu thập trạm quan trắc 556, Nguyễn Văn Cừ, Long Biên, Hà Nội WS WD P m/s độ bar 1/1/2010 00:00 NA NA 1/1/2010 01:00 0,72 1/1/2010 02:00 T CH4 NMHC THC BZ TOL EB MX OX NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 3688,5 120,0 28,2 10,1 7,9 2,7 0,9 3,6 1,3 3,4 1,1 2,8 1,2 3,7 5507,9 68,2 48,4 13,1 9,5 2,8 1,3 4,2 2,3 1,9 1,9 4,9 2,3 NA NA NA 80,7 NA NA 26,8 16,1 14,1 NA NA NA NA NA NA NA 18,3 NA NA NA 80,6 NA NA 19,3 14,6 13,5 NA NA NA NA NA NA NA NO NO2 NOx SO2 CO O3 PM10 PM2.5 RH Rad C % W/m2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 41,34 1014 16,48 96,7 0,92 35,75 34,29 70,04 59,74 2720,3 19,16 NA 0,71 46,47 1014 16,45 97,7 0,93 36,88 33,56 71,03 19,36 1680,6 7,91 8/16/2012 16:00 1,0 288,3 998 34,7 60,8 222 17,7 63,2 80,9 3,0 8/16/2012 17:00 0,9 307,9 998 34,2 63,9 93,2 27,1 81,9 12/30/2018 22:00 1,1 359,2 1028 10,7 NA NA 18,3 12/30/2018 23:00 1,0 354,7 1028 10,4 NA NA PM1 Thời gian o (μg/m3) 111,8 Trong đó: BZ – benzene; TOL – toluen; EB – ethyl-benzen; MX – MP-xylen; OX – O-xylen 136 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep PHỤ LỤC III MÃ NGUỒN MƠ HÌNH TRÊN NGƠN NGỮ LẬP TRÌNH PYTHON 137 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep III.2 Kiến trúc tham số mơ hình CNN-LSTM đề xuất Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= conv1d_2 (Conv1D) (None, 86, 316) 1264 _ batch_normalization_2 (Batch (None, 86, 316) 1264 _ max_pooling1d_2 (MaxPooling1 (None, 43, 316) _ conv1d_3 (Conv1D) (None, 43, 132) 125268 _ batch_normalization_3 (Batch (None, 43, 132) 528 _ max_pooling1d_3 (MaxPooling1 (None, 21, 132) _ flatten_1 (Flatten) (None, 2772) _ repeat_vector_1 (RepeatVecto (None, 1, 2772) _ lstm_1 (LSTM) (None, 1, 200) 2378400 _ time_distributed_2 (TimeDist (None, 1, 100) 20100 _ time_distributed_3 (TimeDist (None, 1, 1) 101 ================================================================= Total params: 2,526,925 Trainable params: 2,526,029 Non-trainable params: 896 Hình III.1 Kiến trúc tham số mơ hình CNN-LSTM đề xuất III.2 Kiến trúc tham số mơ hình thử nghiệm a) MLP Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= dense (Dense) (None, 104, 256) 512 _ dense_1 (Dense) (None, 104, 128) 32896 _ dense_2 (Dense) (None, 104, 64) 8256 _ dense_3 (Dense) (None, 104, 32) 2080 _ dense_4 (Dense) (None, 104, 16) 528 _ dense_5 (Dense) (None, 104, 1) 17 ================================================================= Total params: 44,289 Trainable params: 44,289 b) CNN Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= conv1d (Conv1D) (None, 102, 32) 128 138 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep _ batch_normalization (BatchNo (None, 102, 32) 128 _ max_pooling1d (MaxPooling1D) (None, 51, 32) _ conv1d_1 (Conv1D) (None, 51, 32) 3104 _ batch_normalization_1 (Batch (None, 51, 32) 128 _ max_pooling1d_1 (MaxPooling1 (None, 25, 32) _ time_distributed (TimeDistri (None, 25, 100) 3300 _ time_distributed_1 (TimeDist (None, 25, 1) 101 ================================================================= Total params: 6,889 Trainable params: 6,761 c) LSTM Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= lstm (LSTM) (None, 104, 200) 161600 _ time_distributed_2 (TimeDist (None, 104, 100) 20100 _ time_distributed_3 (TimeDist (None, 104, 1) 101 ================================================================= Total params: 181,801 Trainable params: 181,801 d) GRU Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= gru (GRU) (None, 104, 200) 121800 _ time_distributed_4 (TimeDist (None, 104, 100) 20100 _ time_distributed_5 (TimeDist (None, 104, 1) 101 ================================================================= Total params: 142,001 Trainable params: 142,001 e) SVM SVR(C=1.0, cache_size=200, coef0=0.0, degree=3, epsilon=0.2, gamma='scale', kernel='rbf', max_iter=-1, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False) III.3 Nạp thư viện Python cần thiết import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from math import sqrt from numpy import concatenate 139 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep from matplotlib import pyplot from pandas import read_csv from pandas import DataFrame from pandas import concat from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.metrics import mean_squared_error from scipy.stats.stats import pearsonr import csv from tensorflow.keras import layers from tensorflow import keras from tensorflow.keras import Sequential from tensorflow.keras.layers import Input,Dense, Flatten, Dropout, Ac tivation, Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, TimeDistributed, RepeatVector, BatchNormalization,RNN import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import model_from_json III.4 Mã nguồn chương trình (hàm) sử dụng mơ hình #Normalized data def normalized_data(data, n_in, n_out, dropnan=True): n_vars = if type(data) is list else data.shape[1] df = DataFrame(data) cols, names = list(), list() # input sequence (t-n, t-1) for i in range(n_in, 0, -1): cols.append(df.shift(i)) names += [('X%d(t-%d)' % (j+1, i)) for j in range(n_vars)] # forecast sequence (t, t+1, t+n) for i in range(0, n_out): cols.append(df.shift(-i)) if i == 0: names += [('X%d(t)' % (j+1)) for j in range(n_vars)] else: names += [('X%d(t+%d)' % (j+1, i)) for j in range(n_vars)] # put it all together agg = concat(cols, axis=1) agg.columns = names # drop rows with NaN values if dropnan: agg.dropna(inplace=True) return agg # plot results def vedothi(y,pre,n_samples): y=np.asarray(y) ax=np.arange(n_samples) plt.figure(1,figsize=(30,3)) plt.plot(ax,y[:n_samples],color='red') 140 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep plt.plot(ax,pre[:n_samples],color='blue') yy=np.reshape(y,(1,np.product(y.shape)))[0] k,b=np.polyfit(yy,pre,1) plt.figure(2,figsize=(5,5)) plt.scatter(y,pre) line=k*y+b plt.plot(y,line,color='black') print('\n\n y={}*x+{}'.format(k,b)) # calculate MAE, RMSE def hieusuat(y,pre): # Tính RMSE, MAE, r R2 mae=abs(y-pre) mae=np.mean(mae) #print('\n\nMAE={}'.format(mae)) y=np.array(y) pre=np.array(pre) rmse=(y-pre)**2 rmse=np.mean(rmse) rmse=rmse**(1/2) #print('\n\nRMSE={}'.format(rmse)) r=pearsonr(y,pre)[0] R2=r**2 #print('\n\nr={}; R2={}'.format(r,R2)) return mae,rmse,r,R2 #invert data def inv_dat(x,n_features,scaler,col): inv_x=x for i in range(n_features-1): inv_x=concatenate((inv_x,x), axis=1) inv_x = scaler.inverse_transform(inv_x) inv_x = inv_x[:,col] return inv_x #saved models def save_models(model,model_name,station_name): path_json='gdrive/My Drive/DLproject/saved_models/' path_json+=station_name path_json+=model_name path_json+='.json' model_json = model.to_json() with open(path_json, 'w') as json_file: json_file.write(model_json) # serialize weights to HDF5 path_weight='gdrive/My Drive/DLproject/saved_models/' path_weight+=station_name path_weight+=model_name 141 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep path_weight+='.h5' model.save_weights(path_weight) #call saved models def load_models(model_name,station_name): path_json='gdrive/My Drive/DLproject/saved_models/' path_json+=station_name path_json+=model_name path_json+='.json' json_file = open(path_json, 'r') loaded_model_json = json_file.read() json_file.close() loaded_model = model_from_json(loaded_model_json) # load weights into new model path_weight='gdrive/My Drive/DLproject/saved_models/' path_weight+=station_name path_weight+=model_name path_weight+='.h5' loaded_model.load_weights(path_weight) return loaded_model # load data from excel file def load_xlsx(file_name,inx_col): xl_file = pd.ExcelFile(file_name) sheet=xl_file.sheet_names for sh in range(np.shape(sheet)[0]): #print(sheet[sh]) tmp_df=pd.read_excel(xl_file, sheet[sh]) #tmp_df=np.asarray(tmp_df) if sh==0: df=tmp_df else: #print(type(df)) tmp=df.append(tmp_df) df=tmp df.set_index('date', inplace=True) return df # calculate AIC,BIC def cal_aic_bic(y,pre,k): resid=y-pre sse=sum(resid**2) n=len(resid) aic=2*k+n*np.log(sse/n) bic=n*np.log(sse/n)+k*np.log(n) return aic,bic #save data to excel def save2xlsx(x,excel_file): 142 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep x=pd.DataFrame(x) x.to_excel(excel_file, index=True) #Split data for Trainning and Testing model def split_data(data,split_rate,n_hours,n_features,target): # target - cột chứa giá trị target tính từ bên phải sang trái x=data.values ntrain=round(split_rate*x.shape[0]) train = x[:round(split_rate*x.shape[0]), :] test= x[round(split_rate*x.shape[0]):, :] target=-target n_obs=n_hours*n_features train_X, train_y = train[:, :n_obs], train[:, target] test_X, test_y = test[:, :n_obs], test[:, target] trnX=train_X train_X=np.atleast_3d(train_X) train_y = train_y.reshape((train_y.shape[0], 1, 1)) testX=test_X test_X=np.atleast_3d(test_X) test_y = test_y.reshape((test_y.shape[0], 1, 1)) return train_X, train_y,test_X,test_y def CNN_LSTM(inp_shape): model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', inpu t_shape=inp_shape)) model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', padd ing='same')) model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Flatten()) model.add(RepeatVector(1)) model.add(LSTM(200, activation='tanh', return_sequences=True)) model.add(TimeDistributed(Dense(100, activation='relu'))) model.add(TimeDistributed(Dense(1))) model.compile(loss='mse',optimizer='adam',metrics=['mae', 'mse', 'm ape']) return model III.5 Mã nguồn nạp chuẩn hóa liệu trước huấn luyện # NẠP DỮ LIỆU 143 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep xl_file = pd.ExcelFile('gdrive/My Drive/DLproject/data/data.xlsx') df=load_xlsx(xl_file,'date') df.drop(['year', 'month', 'days', 'hours', 'Bar', 'Intemp', 'WD''], a xis=1, inplace=True)#Xóa cột khơng sử dụng # -# CHUẨN HÓA DỮ LIỆU data=df.values #data=data.astype('float32') scaler=MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled = scaler.fit_transform(data) n_hours = #number of lag time n_features = df.shape[1] #number of input variables (features) norm_data = normalized_data(scaled, n_hours, 1) III.6 Mã nguồn khởi tạo huấn luyện mơ hình # TẠO MƠ HÌNH model=CNN_LSTM((train_X.shape[1],train_X.shape[2])) #model.summary() #TRAINNING MƠ HÌNH history=model.fit(train_X, train_y, epochs=2000) III.7 Mã nguồn tính tốn hiệu suất vẽ đồ thị # Đổi giá trị nồng độ pre=model.predict(train_X) inv_pre=inv_dat(pre[:,0],n_features,scaler,2) testY=test_y.reshape((len(test_y), 1)) inv_y=inv_dat(testY,n_features,scaler,2) #Tính tốn hiệu suất vẽ hình vedothi(inv_y,inv_pre,len(inv_pre)) hieusuat(inv_y,inv_pre) 144 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep PHỤ LỤC IV CẤU TRÚC CỦA CÁC MƠ HÌNH SO SÁNH 145 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Phụ lục IV.1 Mô hình LSTM Phụ lục IV.2 Mơ hình GRU 146 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep PHỤ LỤC V KẾT QUẢ CỦA MỘT SỐ MƠ HÌNH DỰ BÁO THỐNG KÊ CHẤT LƯỢNG KHƠNG KHÍ ỨNG DỤNG CÁC KỸ THUẬT TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRÊN THẾ GIỚI 147 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep Bảng V.1 Độ tin cậy mơ hình CNN-LSTM đề xuất số mơ hình ứng dụng thành cơng giới Mơ hình Thơng số Quốc gia NO NO2 NOx SO2 CO MAE (μg/m3) RMSE (μg/m3) r R2 MAE (μg/m3) RMSE (μg/m3) r R2 MAE (μg/m3) RMSE (μg/m3) r R2 MAE (μg/m3) RMSE (μg/m3) r R2 MAE (μg/m3) RMSE (μg/m3) r R2 Nghiên cứu [12] [8] [31] CNN-LSTM Elman-ANN MLP ANN /ANFIS Hà Nội, Việt Nam 12,17 17,25 0,795 0,632 7,93 11,34 0,869 0,755 17,10 23,03 0,812 0,660 5,46 7,28 0,598 0,357 779,91 1082,97 0,833 0,694 Palermo, Italy Athens, Hy Lạp Tehran, Iran [15] [14] CNN-LSTM LSTM, GRU - [126] LSSVM Trung Quốc 3,49 – 23,42 4,5 – 32,09 0,9 – 0,98 - 0,81 – 2,69 1,29 – 3,61 0,75 – 0.98 0,47 – 3,00 0,58 – 4,14 0,91 – 0,95 0,09 – 0,49 0,13 – 0,50 0,93 – 0,96 0,48 – 1,44 0,72 – 2,08 0,73 – 0,97 0,01 – 0,03 0,02 - 0,04 0,90 – 0,99 0,35 – 0,43 0,86 – 0,91 148 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep O3 PM10 PM2.5 PM1 MAE (μg/m3) RMSE (μg/m3) r R2 MAE (μg/m3) RMSE (μg/m3) r R2 MAE (μg/m3) RMSE (μg/m3) r R2 MAE (μg/m3) RMSE (μg/m3) r R2 12,43 17,64 0,886 0,786 9,39 14,50 0,881 0,776 5,33 8,11 0,922 0,849 5,14 7,87 0,909 0,826 3,29 – 3,59 4,44 – 4,99 0,72 – 0,87 2,77 – 5,58 4,53 – 7,44 0,93 – 0.97 - 25,1 0,666 0,41 – 0,81 14,63 24,22 0,95 - 1,76 – 6,90 2,41 – 9,27 0,95– 0,99 1,42 – 4,78 2,46 – 7,69 0,92 – 0,99 0,83 – 2,81 1,53 – 4,22 0,92 – 0,99 149 luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep an to nghiep docx 123docz luan van hay luan van tot nghiep