1. Trang chủ
  2. » Công Nghệ Thông Tin

Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng

86 713 2

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 86
Dung lượng 868,88 KB

Nội dung

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN    PHẠM MINH HOÀNG MẠNG NƠRON VÀ ỨNG DỤNG DỰ BÁO CHỈ SỐ TIÊU DÙNG Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học PGS.TS. ĐOÀN VĂN BAN Thái Nguyên - 2010 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn MỤC LỤC MỞ ĐẦU 4 CHƢƠNG I: BÀI TOÁN DỰ BÁO CHỈ SỐ TIÊU DÙNG 7 1.1. Giới thiệu chung 7 1.2. Khái niệm giá tiêu dùng 8 1.3. Chỉ số tiêu dùng 8 1.4 Phương pháp tính chỉ số giá tiêu dùng 9 1.5. Quy trình thực hiện dự báo 13 1.6. Đánh giá hiệu quả của mô hình dự báo [10] 16 1.7. Phương pháp dự báo với mạng nơron 17 1.8. Kết luận 18 CHƢƠNG 2: MẠNG NƠRON NHÂN TẠOVÀ MẠNG NƠRON MỜ 20 2.1. Mạng nơron nhân tạo 20 2.1.1. Giới thiệu 20 2.1.2. Các nơron sinh học và bộ não con người 20 2.1.3. Mô hình mạng nơron nhân tạo 26 2.1.4. Phân loại cấu trúc mạng nơron nhân tạo 29 2.1.5. Các hình thức học của mạng nơron 31 2.1.6. Một số phương pháp huấn luyện mạng nơron nhân tạo 33 2.2. Tập mờ 39 2.2.1. Giới thiệu 39 2.2.2. Khái niệm tập mờ 40 2.2.3. Các phép toán trên tập mờ 43 2.2.4. Hệ thống suy luận mờ 48 2.3. Mạng nơron mờ 49 2.3.1. Lý do kết hợp giữa mạng nơron với lý thuyết mờ 49 2.3.3. Một số phương pháp mờ hoá mạng nơron 51 2.4. Mạng nơron nhân tạo mờ và bài toán dự báo 52 2.4.1. Thuật toán lan truyền ngược 52 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -3- 2.4.2 Một số cải tiến của thuật toán lan truyền ngược 55 2.5. Kết luận 69 CHƢƠNG 3: ỨNG DỤNG DỰ BÁO CHỈ SỐ TIÊU DÙNG 71 3.1. Đặt vấn đề 71 3.2. Môi trường cài đặt 71 3.3. Xử lý dữ liệu 71 3.4. Thuật toán la truyền ngược giải bài toán dự báo 73 3.4.1. Mô hình của bài toán dự báo chỉ số giá tiêu dùng 73 3.4.2. Các bước trong thuật toán lan truyền ngược 73 3.5. Xây dựng chương trình 74 3.5.1. Giao diện và các chức năng của chương trình 74 3.5.2. Một số kết quả khi chạy thử nghiệm chương trình 78 KẾT LUẬN 81 TÀI LIỆU THAM KHẢO 82 PHỤ LỤC 84 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -4- MỞ ĐẦU I- Đặt vấn đề: 1. Giới thiệu tổng quan về đề tài Trong luận văn này trình bày Mạng nơron (mạng nơron nhân tạo và mạng nơron nhân tạo mờ), các bài toán dự báo, ứng dụng các bài toán dự báo dự báo chỉ số tiêu dùng. 2. Lý do chọn đề tài Hiện nay cùng với sự phát triển mạnh mẽ về mọi mặt của các nước trên thế giới thì tình hình lạm phát và khủng hoảng kinh tế là những vấn đề mà hầu hết các quốc gia đều gặp phải, đặc biệt trong hai năm trở lại đây toàn nhân loại cùng phải chèo lái để vượt qua khủng hoảng kinh tế toàn cầu. Giá cả, dịch vụ hàng hóa luôn biến động theo thời gian, tuy nhiên nếu giá cả thay đổi quá nhanh nó sẽ ảnh hưởng lớn đến nền kinh tế, đẩy đất nước lâm vào tình trạng khủng hoảng. Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) là chỉ tiêu kinh tế quan trọng phản ánh mức độ lạm phát của nền kinh tế, nó đo lường sự biến động của giá tiêu dùng. Sự tăng giảm của chỉ số tiêu dùng liên quan nhiều yếu tố trực tiếp và gián tiếp như: lượng hàng hóa dịch vụ được sản xuất, cung cấp ra thị trường, giá thành sản xuất, sức mua của dân, …. CPI quan trọng như vậy nhưng vấn đề tính toán nó thì không hề đơn giản. Nó đòi hỏi sự đầu tư đúng đắn của các doanh nghiệp, các địa phương và các quốc gia để sao cho có thể thu được các kết quả chính xác từ đó đưa ra những quyết sách cho việc điều chỉnh nền kinh tế phát triển bền vững. Và hơn nữa, nếu có thể dự báo trước được chỉ số tiêu dùng thì chắc chắn những người cần đến nó sẽ chủ động hơn và có thể đưa ra những phương án và quyết sách phù hợp giúp giảm thiểu tình trạng khủng hoảng kinh tế trong nước, trên thế giới. Vì thế việc dự báo đúng đắn diễn biến của chỉ số tiêu dùng là việc cần thiết. Bài toán dự báo là bài toán khó, độ phức tạp tính toán lớn. Tuy nhiên do sự cần thiết bài toán này mà các quốc gia, các tổ chức khoa học, … đã đầu tư nghiên cứu giải quyết. Có nhiều phương pháp dự báo được sử dụng trong các mô hình dự Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -5- báo khác nhau. Mỗi phương pháp đều có ưu điểm, nhược điểm riêng. Ứng dụng mạng nơron nhân tạo trong các mô hình dự báo cũng đã được thử nghiệm. Trong khuôn khổ luận văn thạc sỹ, tôi chọn đề tài nghiên cứu: “Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng”. II- Nội dung nghiên cứu 1. Mục tiêu nghiên cứu và tính cấp thiết của đề tài Đề tài nghiên cứu về mạng nơron, và ứng dụng mô hình dự báo để đưa ra dự báo về chỉ số tiêu dùng. Tính cấp thiết của đề tài: Tình trạng lạm phát và khủng hoảng kinh tế xảy ra toàn cầu, do đó nếu có thể dự báo trước được chỉ số tiêu dùng thì chắc chắn những người cần đến nó sẽ chủ động hơn và có thể đưa ra những phương án phù hợp giúp giảm thiểu tình trạng khủng hoảng kinh tế trong nước và trên thế giới. 2. Phạm vi nghiên cứu và ứng dụng - Bài toán dự báo. - Mạng nơron nhân tạo. - Mô hình dự báo. - Mô hình dự báo mờ với ứng dụng của mạng nơron nhân tạo. - Dự báo chỉ số tiêu dùng 3. Ý nghĩa khoa học - Nghiên cứu tổng quan về các phương pháp dự báo và dự báo mờ với dư liệu vào không đầy đủ, không chính xác. - Nghiên cứu các mạng nơron nhân tạo, mạng nơron nhân tạo mờ. - Nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo mờ với ứng dụng mạng nơron nhân tạo. - Ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng CPI. 4. Phƣơng pháp nghiên cứu - Quan sát, điều tra, thu thập dữ liệu cần cho bài toán dự báo. - Nghiên cứu tài liệu, tổng hợp các kết quả của các nhà nghiên cứu liên quan đến lĩnh vực nghiên cứu. - Thực nghiêm, tham khảo ý kiến tư vấn từ các chuyên gia. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -6- 5. Các kết quả dự kiến đạt đƣợc - Giới thiệu tổng quan về chỉ số tiêu dùng, bài toán dự báo chỉ số tiêu dùng. - Trình bày Mạng nơron, các mô hình dự báo. - Cài đặt thử nghiệm chương trình dự báo chỉ số tiêu dùng. III - Bố cục luận văn Luận văn được trình bày trong 3 chương, có phần mở đầu, phần kết luận, phần mục lục, phần tài liệu tham khảo. Các nội dung cơ bản của luận văn được trình bày theo cấu trúc như sau: Chƣơng 1: Bài toán dự báo chỉ số tiêu dùng Khái quát về chỉ số tiêu dùng, phương pháp để tính chỉ số tiêu dùng, quy trình thực hiện dự báo chỉ số tiêu dùng. Qua đó đánh giá tính hiệu quả của mô hình dự báo. Giới thiệu về phương pháp dự báo sử dụng mạng nơron. Chƣơng 2: Mạng nơron nhân tạo và mạng nơron nhân tạo mờ Mạng nơron nhân tạo, mô hình mạng nơron nhân tạo, cấu trúc mạng nơron nhân tạo với các nơron sinh học. Các hình thức học của mạng nơron và phương pháp huấn luyện mạng nơron. Khái niệm về tập mờ, mạng nơron mờ. Mạng nơron nhân tạo mờ với bài toán dự báo. Sử dụng thuật toán Lan truyền ngược để giải bài toán dự báo. Chƣơng 3: Ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng Chỉ số tiêu dùng là một trong những thông số phản ánh tình trạng lạm phát của một quốc gia. Việc đưa ra giải pháp để dự báo được chỉ số tiêu dùng là rất quan trọng. Thiết lập cơ sở dữ liệu đầu vào, sử dụng thuật toán lan truyền để giải bài toán dự báo. Các form chính của chương trình, quy trình cài đặt, phân tích đánh giá kết quả đặt được và độ chính xác của thuật toán và chương trình cài đặt so với thực tế. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -7- CHƢƠNG I: BÀI TOÁN DỰ BÁO CHỈ SỐ TIÊU DÙNG 1.1. Giới thiệu chung Chỉ số tiêu dùng là một chỉ tiêu kinh tế quan trọng, thường được sử dụng trong phân tích kinh tế, đánh giá tình hình lạm phát, quan hệ cung cầu, là cơ sở tham khảo cho việc điều chỉnh lãi suất ngân hàng, tiên lương, tính toán điều chỉnh tiền công trong các hợp đồng sản xuất kinh doanh, … Dự báo là một phát biểu về tương lai, mỗi phát biểu như vậy có một cơ sở chắn chắn nhất định. Các dự báo được xây dựng bằng nhiều phương pháp, kiểm chứng qua hệ thống biểu thức đánh giá. Dự báo chỉ số tiêu dùng là một bái toán đã được tìm hiểu từ lâu. Tuy nhiên, ở Việt Nam việc dự bó chỉ số giá tiêu dùng cho đến nay mới chỉ là những hình thức dự báo dựa vào việc thống kê số liệu, dựa vào những nhận đình biến động kinh tế trước đó, cũng như những quy luật đã có trong năm mà chưa có một phương pháp cụ thể nào. Những lợi ích to lớn mang lại nếu ta dự báo được tương đối chính xác chỉ số giá tiêu dùng, đó là: - Căn cứ vào những số liệu về giá tiêu dùng mà mỗi quốc gia tính toán được tình hình diễn biến kinh tế của nước mình góp phần kìm chế lạm phát, thúc đẩy nền kinh tế đất nước ngày càng phát triển. - Mỗi doanh nghiệp căn cứ vào số liệu dự báo chỉ số tiêu dùng, có thể điều chỉnh quy mô sản xuất, giá hàng hoá của mình cho phù hợp cũng như tình toán được giá nhân công hợp lý với mức chi tiêu của công nhân. - Với mỗi người dân số liệu dự báo về chỉ số tiêu dùng giúp họ có thể tính toán, điều chỉnh được mức chi tiêu của mình cho phù hợp. Mạng Nơron nhân tạo là một mô hình mô phỏng hoạt động của các nơron sinh học, nó có khả năng học và từ đó có thể ứng dụng nó để giải quyết các bài toán dự báo. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -8- 1.2. Khái niệm giá tiêu dùng Giá tiêu dùng là giá mà người tiêu dùng mua hàng hoá hoặc chi trả cho các dịch vụ trực tiếp cho đời sống hàng ngày. Giá tiêu dùng được biểu diện bằng giá bán lẻ hàng hoá trên thị trường và giá phục vụ sinh hoạt đời sống, không bao gồm đất đai, giá hàng hoá bán cho sản xuất và các công việc có tính chất sản xuất kinh doanh. Để tính chỉ số giá tiêu dùng thì cần phải thi thập giá của các mặt hàng và các dịch vụ đại diện, phổ biến tiêu dùng của dân cư theo danh mục xác định - thường goi là “rổ” hàng hoá, dịch vụ. 1.3. Chỉ số tiêu dùng Chỉ số tiêu dùng (CPI) là một trong những chỉ tiêu kinh tế được Chính phủ, các cơ quan hữu quan, các tổ chức quốc tế và nhiều đối tượng khác quan tâm. CPI là một chỉ tiêu không thể thiếu trong phân tích các hoạt động kinh tế như để loại trừ yếu tố giá hoặc tính trượt giá trong khi so sánh các chỉ tiêu tổng hợp liên quan. CPI cũng là cơ sở để Chính phủ ban hành hoặc điều chỉnh các chính sách tài chính, tiền tệ, lãi suất ngân hàng,… Chỉ số giá tiêu dùng là chỉ tiêu tương đối phản ánh xu hướng và mức độ biến động giá của “rổ” hàng hoá, dịch vụ tiêu dùng đại diện nói trên, khi giá của các mặt hàng, nhóm hàng trong “rổ” có thay đổi. Chỉ số giá tiêu dùng là số tương đối so sánh mức độ biến động giá của các mặt hàng đại diện trong kỳ báo cáo so với kỳ gốc. Giá của rổ hàng hoá của kỳ gốc được quy định là 100 và giá của các kỳ khác được biểu diện bằng tỷ lệ phần trăm so với giá kỳ gốc. Ví dụ: Tháng 4/2003 so với tháng 3/2003, giá của toàn bộ các mặt hàng trong danh mục đại diện tăng 0,2% thì Chỉ số giá là 100,2%. Hiện nay, Chỉ số giá tiêu dùng được tính hàng tháng, cho 3 gốc: Tháng trước, cùng kỳ năm trước và 12 tháng năm trước. Cần chú ý là Chỉ số giá tiêu dùng không phản ánh mức giá mà đo lường mức độ biến động giá giữa hai khoảng thời gian. Ví dụ: Chỉ số giá tháng 4/2003 so với tháng 3/2003 của nhóm hàng “Thiết bị đồ dùng gia đình” là 100,5% và Chỉ số giá Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -9- nhóm hàng “Dược phẩm, Y tế” là 101,3% không có nghĩa là “hàng y tế” đắt hơn “thiết bị đồ dùng gia đình” mà chỉ là: so với tháng 3, giá các mặt hàng y tế tăng mạnh hơn giá các mặt hàng thiết bị đồ dùng gia đình. Như vậy, Chỉ số giá tiêu dùng chính là một chỉ tiêu thống kê phản ánh xu hướng và mức độ biến động giá cả chung của một số lượng cố định các loại hàng hoá dịch vụ đã được chọn đại diện cho tiêu dùng, phục vụ cho đời sống bình thường của người dân. CPI được sử dụng như đại diện cho thông số về lạm phát ở nhiều quốc gia, ở Việt Nam, CPI được Tổng cục thống kê bắt đầu tính toán và sử dụng CPI để phản ánh mức độ tăng giá tiêu dùng chung từ năm 1998 (trước 1998 sử dụng chỉ số giá bán lẻ - RPI). Từ đó đến nay, số lượng và quyền số các mặt hàng trong rổ hàng hoá để tính CPI được cập nhật và mở rộng 5 năm một lần, thời điểm được chọn làm năm gốc cũng thay đổi theo Năm gốc: +/ 1995 (296 mặt hàng) +/ 2000 (390 mặt hàng) +/ 2005 (494 mặt hàng). Các mặt hàng trong rổ hàng hoá CPI điển được phân chia thành các nhóm, chi tiết theo các cấp: +/ Cấp1: 10 nhóm +/ Cấp 2: 32 nhóm +/ Cấp 3: 86 nhóm +/ Cấp 4: 237 nhóm Do đó, hiện nay số liệu CPI của Việt Nam được chia làm 3 giai đoạn: 1998- 2000, 2001-2005, 2006-nay. 1.4 Phƣơng pháp tính chỉ số giá tiêu dùng Chỉ số giá tiêu dùng được tính từ giá bán lẻ hàng hoá và giá dịch vụ tiêu dùng (rổ hàng hoá và dịch vụ đại diện) với quyền số là cơ cấu chi tiêu của các hộ gia đình. CPI của nước ta đã và đang được tính cho cả nước, 8 vùng kinh tế và 64 tỉnh, thành phố trực thuộc Trung ương. Một thành phần quan trọng để tính CPI là quyền Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -10- số. Quyền số tính chỉ số giá tiêu dùng được sử dụng cố định trong 5 năm và tính cho năm gốc so sánh (đồng nhất với năm cập nhật danh mục mặt hàng, dịch vụ đại diện). Trong thời kỳ 2006-2010 năm gốc so sánh là năm 2005, do đó giá kỳ gốc theo danh mục mặt hàng, dịch vụ đại diện mới, quyền số để tính chỉ số giá tiêu dùng đều phải là số liệu của năm 2005. Quyền số năm 2005 được tổng hợp từ kết quả cuộc điều tra mức sống dân cư năm 2004 của Tổng cục Thống kê. Ngoài ra, năm 2005 Tổng cục Thống kê đã tiến hành điều tra mẫu bổ sung tại 10 tỉnh, thành phố để phân chia các nhóm chi tiêu nhỏ hơn theo yêu cầu tính chỉ số giá tiêu dùng. Trong điều kiện về vật chất, kỹ thuật, nguồn kinh phí hiện nay và cũng phù hợp với phương pháp của nhiều nước, Chỉ số giá tiêu dùng ở nước ta được tính theo công thức Laspeyres - với quyền số và giá kỳ gốc là năm 2005 và sẽ cố định khoảng 5 năm [8]. +/ Công thức tổng quát như sau (Công thức Laspeyres):                 n i i t i n i ii n i i t i t p p qp qp I 1 0 0 i 1 00 1 0 0 *W (1.1) Trong đó: 0t I : Chỉ số giá tiêu dùng trong kỳ báo cáo t so với kỳ gốc 0; t i P : Giá mặt hàng i trong kỳ báo cáo t; 0 i P : Giá mặt hàng i trong kỳ gốc; 0 i q : Khối lượng của mặt hàng i trong kỳ gốc; 0 W i : Quyền số cố định năm 2005; Và    n i ii ii qp qp 1 00 00 0 i W [...]... giải trí; Hàng hoá và dịch vụ khác; Chỉ số giá vàng; Chỉ số giá đô la Mỹ Cũng nằm trong bước lập kế hoạch, ta cần xác định khoảng thời gian dự báo là gì Với bài toán dự báo Chỉ số giá tiêu dùng, ta tiến hành dự báo Chỉ số giá tiêu dùng của tháng sau tháng hiện tại Ta cũng có thể dự báo chỉ số giá tiêu dùng của quý kế tiếp hoặc dự báo chỉ số giá tiêu dùng của năm tiếp Bƣớc 2: Thu thập dự liệu Bước tiếp... hay dự báo trước chỉ số giá tiêu dùng là bài toán vô cùng quan trọng Để giải quyết bài toán dự báo có nhiều phương pháp khác nhau đã được sử dụng Tuy nhiên, với những thế mạnh của mạng nơron thì phương pháp ứng dụng mạng nơron trong dự báo thể hiện nhiều ưu điểm Hơn nữa, khi ứng dụng mạng nơron để dự báo người ta còn có thể kết hợp nó với lôgic mờ trong qua trình xử lý dữ liệu nhằm mang lại kết quả dự. .. trình xử lý dữ liệu nhằm mang lại kết quả dự báo chính xác hơn Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -18- Trong khuôn khổ luận văn này, hướng ứng dụng mạng nơron và mạng nơron mờ cho mô hình dự báo được thể hiện và có ứng dụng cụ thể cho việc dự báo Chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam theo tháng, theo quý và theo năm Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái... giữa kết quả dự báo và số liệu thực là bao nhiêu thì phụ thuộc vào sự thống nhất giữa người sử dụng và người xây dựng chương trình dự báo Đây là công việc rất quan trọng khi tiến hàng xây dựng bài toán dự báo 1.6 Đánh giá hiệu quả của mô hình dự báo [10] Một mô hình có thể khớp rất tốt với các số liệu quá khứ Tuy nhiên, khi số liệu dự báo thật so sánh với số liệu tương lai mà không được dùng cho việc... sinh học  Mạng nơron gồm một số lượng lớn các nơron được kết nối qua lại chặt chẽ  Các đáp ứng của mạng nơron thể hiện khả năng tính toán lớn  Một nơron có thể đáp ứng theo kích thích đầu vào của nó và đáp ứng hoàn toàn phụ thuộc vào các thông số bên trong của nơron đó  Mạng nơron có khả năng học, có khả năng nhớ và tổng quát hoá từ các dữ liệu đã học bằng cách điều chỉnh các trọng số đầu vào Do các... đầu tiên trong quy trình dự báo là lập kế hoạch Khi lập kế hoạch thì việc trước tiên là xác định mục tiêu Xác định mục tiêu là xác định xem kết quả dự báo sẽ được sử dụng như thế nào Mục tiêu chung của dự báo là để lập kế hoạch và có những quyết định hành động hợp lý Mục tiêu của dự báo Chỉ số giá tiêu dùng là giúp chính phủ, các doanh nghiệp và các cá nhân có được tầm nhìn và quyết sách hợp lý trong... bị đầy đủ dữ liệu dự báo cũng như lựa chọn được mô hình dự báo phù hợp ta tiến hành dự báo dựa trên dữ liệu và mô hình dự báo đã chọn Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -15- Bƣớc 5: Trình bày kết quả dự báo Khi dự báo thành công thì công việc tiếp theo là tìm cách trình bày kết quả dự báo đó một cách hợp lý Có nhiều cách trình bày kết quả dự báo như: Có thể... kết nối mạng cơ bản: (a): Mạng truyền thẳng một lớp (b): Mạng truyền thẳng nhiều lớp (c): Nơron tự phản hồ.i (d): Mạng phản hồi một lớp (e): Mạng phản hồi nhiều lớp Như vậy, mạng nơron nhân tạo có cấu trúc khác nhau tuỳ theo số lớp, số phần tử trong mỗi lớp và cách tổ chức 2.1.5 Các hình thức học của mạng nơron Mạng nơron xây dựng theo kiến trúc máy tính chỉ mới giải quyết về phần cứng Do đó, để mạng. .. đất nước, trong kinh doanh và trong chi tiêu cho cuộc sống hàng ngày Khi các mục tiêu tổng quát đã rõ, ta phải xác định xem cần phải dự báo những thông tin gì Trong khuôn khổ luận văn này, nội dung dự báo ở đây là các thông số về Chỉ số giá tiêu dùng bao gồm: Lương thực, thực phẩm; Đồ ướng và thuốc lá; May mặc, giầy dép, mũ nón; Nhà ở và vật liêu xây dựng; Thiết bị và đồ dùng gia đình; Dược phẩm, y... là nghiên cứu các ứng dụng của chúng Ở Việt nam, mạng nơron được chú ý nghiên cứu từ những năm 1980, nó đi vào ứng dụng trong các lĩnh vực tin học, điện tử viễn thông, đo lường điều khiển, Một số chíp nơron đã được sử dụng trong kỹ thuật lọc và một số ứng dụng khác Mạng nơron nhân tạo có khả năng giải quyết nhiều bài toán mà con người có thể giải quyết được, ví dụ như nhận dạng, dự báo, chuẩn đoán bệnh, . toán dự báo chỉ số tiêu dùng Khái quát về chỉ số tiêu dùng, phương pháp để tính chỉ số tiêu dùng, quy trình thực hiện dự báo chỉ số tiêu dùng. Qua đó đánh giá tính hiệu quả của mô hình dự báo. . nước và trên thế giới. 2. Phạm vi nghiên cứu và ứng dụng - Bài toán dự báo. - Mạng nơron nhân tạo. - Mô hình dự báo. - Mô hình dự báo mờ với ứng dụng của mạng nơron nhân tạo. - Dự báo chỉ số. Chƣơng 3: Ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng Chỉ số tiêu dùng là một trong những thông số phản ánh tình trạng lạm phát của một quốc gia. Việc đưa ra giải pháp để dự báo được chỉ số tiêu dùng là

Ngày đăng: 22/10/2014, 06:12

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1]. Bùi Công Cường, Nguyễn Doãn Phước. Hệ mờ mạng nơron và ứng dụng. Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, 2006 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Hệ mờ mạng nơron và ứng dụng
Nhà XB: Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật
[2]. Đoàn Văn Ban. Lập trình hướng đối tượng với Java. Tập 1 và tập 2, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, 2006 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Lập trình hướng đối tượng với Java
Nhà XB: Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật
[3]. Kinh tế vĩ mô. NXB Thống kê và Đại học Kinh tế quốc dân, 1994 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Kinh tế vĩ mô
Nhà XB: NXB Thống kê và Đại học Kinh tế quốc dân
[4]. Ngô Quốc Tạo, Phạm Văn Hùng. Xây dựng tham số cho mạng nơron lan truyền ngược. Kỷ yếu hội thảo quốc gia, 2003 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Xây dựng tham số cho mạng nơron lan truyền ngược
[5]. Hồ Thuần, Đặng Thanh Hà. Loogic mờ và ứng dụng. Nhà xuất bản Đại học Quốc gia Hà Nội, 2007 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Loogic mờ và ứng dụng
Nhà XB: Nhà xuất bản Đại học Quốc gia Hà Nội
[6]. Nguyễn Đình Phúc, Hoàng Đức Hải. Giáo trình mạng trí tuệ nhân tạo mạng Nơron phương pháp và ứng dụng. Nhà xuất bản Giáo dục, 2000 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Giáo trình mạng trí tuệ nhân tạo mạng Nơron phương pháp và ứng dụng
Nhà XB: Nhà xuất bản Giáo dục
[7]. Nguyễn Thị Minh Ánh. Nghiên cứu và ứng dụng mạng nơron trong nhận dạng chữ viết tay tiếng việt. Khóa luận tốt nghiệp đại học, Đại học Công nghệ, ĐHQGHN, 2005 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Nghiên cứu và ứng dụng mạng nơron trong nhận dạng chữ viết tay tiếng việt
[8]. Nguyễn Hữu Tú. Một số vấn đề tính toán và công bố chỉ số giá tiêu dùng. 2007 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Một số vấn đề tính toán và công bố chỉ số giá tiêu dùng
[9]. Nguyễn Thị Thu. Lạm phát cơ bản từ lý thuyết đến thực tiễn ở Việt Nam. Tạp chí thông tin kinh tế, 2007 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Lạm phát cơ bản từ lý thuyết đến thực tiễn ở Việt Nam
[10]. Phan Cẩm Tú. Dự báo thời tiết với ứng dụng của mạng nơron nhân tạo. Luận văn thạc sỹ, ĐH Sư phạm Hà Nội, 2008 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Dự báo thời tiết với ứng dụng của mạng nơron nhân tạo
[11]. Trần Tiến Dũng. Giáo trình lý thuyết và bài tập Java. Nhà xuất bản Giáo dục, 1999.Tài liệu tham khảo tiếng Anh Sách, tạp chí
Tiêu đề: Giáo trình lý thuyết và bài tập Java
Nhà XB: Nhà xuất bản Giáo dục
[12]. Anil K. Jain, Jainchang Mao, K.M. Mohiuddin. Artificial Neural Networks A Tutorail. IEEE.1996 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Artificial Neural Networks A Tutorail
[13]. Atiya, A. F., El-Shoura, S. M., et al. A comparison between neuralnetwork forecasting techniques. 1999 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A comparison between neuralnetwork forecasting techniques
[14]. Chiu, S. L. Fuzzy model identification based on cluster estimation. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, 2, 1994, 267 – 278 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Fuzzy model identification based on cluster estimation
[15]. Dickerson, J. A., & Kosko, B. Fuzzy function approximation with ellipsoidal rules. IEEE Transactions on Systems, Man, anh Cybernetics, Part B:Cybernetics, 26, 4, 1996 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Fuzzy function approximation with ellipsoidal rules
[17]. Hebb, D. O. (1949). The Organization of Behavior: A neuropsychological theory. New York: Wiley Sách, tạp chí
Tiêu đề: The Organization of Behavior: A neuropsychological theory
Tác giả: Hebb, D. O
Năm: 1949
[18]. McClelland, J. L., Rumelhart, D. E., and the PDP research group. (1986). Parallel distributed processing: Explorations in the microstructure of cognition. Volume I and Volume II. Cambridge, MA: MIT Press Sách, tạp chí
Tiêu đề: Parallel distributed processing: Explorations in the microstructure of cognition
Tác giả: McClelland, J. L., Rumelhart, D. E., and the PDP research group
Năm: 1986
[20]. S. Stoeva, A. Nikov. Fuzzy Sets and Systems. (2000) Sách, tạp chí
Tiêu đề: Fuzzy Sets and Systems

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.1: Quy trình dự báo - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 1.1 Quy trình dự báo (Trang 13)
Hình 2.1: Cấu trúc Nơron sinh học - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 2.1 Cấu trúc Nơron sinh học (Trang 21)
Hình 2.2: Các đường thị giác của bộ não - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 2.2 Các đường thị giác của bộ não (Trang 22)
Hình 2.3: Sơ đồ đơn giản hoá của tế bào thần kinh - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 2.3 Sơ đồ đơn giản hoá của tế bào thần kinh (Trang 23)
Hình 2.4: Các khớp thần kinh - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 2.4 Các khớp thần kinh (Trang 24)
Hình 2.5: Mô hình Nơron nhân tạo - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 2.5 Mô hình Nơron nhân tạo (Trang 26)
Bảng 2.1: Một số hàm H(s) thường dùng cho mô hình nơron nhân tạo. - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Bảng 2.1 Một số hàm H(s) thường dùng cho mô hình nơron nhân tạo (Trang 27)
Bảng 2.2: Một số hàm phi tuyến được sử dụng trong các mô hình nơron. - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Bảng 2.2 Một số hàm phi tuyến được sử dụng trong các mô hình nơron (Trang 29)
Hình 2.6: Năm mô hình kết nối mạng cơ bản: - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 2.6 Năm mô hình kết nối mạng cơ bản: (Trang 31)
Hình 2.7: Các luật học - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 2.7 Các luật học (Trang 32)
Hình 2.8: Minh hoạ luật học Hebbian - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 2.8 Minh hoạ luật học Hebbian (Trang 33)
Hình 2.9: Minh hoạ luật học Perceptron. - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 2.9 Minh hoạ luật học Perceptron (Trang 34)
Hình 2.10: Minh họa luật học Delta. - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 2.10 Minh họa luật học Delta (Trang 35)
Hình 2.11: Hình hoạ luật học Widrow-Hoff. - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 2.11 Hình hoạ luật học Widrow-Hoff (Trang 36)
Hình 2.12: Minh hoạ luật học Correclation - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 2.12 Minh hoạ luật học Correclation (Trang 37)
Hình 2.13: Minh họa luật học Winner-Take-All. - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 2.13 Minh họa luật học Winner-Take-All (Trang 38)
Hình 2.14: Minh hoạ luật học Outstart. - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 2.14 Minh hoạ luật học Outstart (Trang 39)
Hình 2.18: Đồ thị biểu diễn tập mờ cho các tập người đàn ông thấp, trung bình và - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 2.18 Đồ thị biểu diễn tập mờ cho các tập người đàn ông thấp, trung bình và (Trang 42)
Hình 2.17: Đồ thị biểu diễn tập mờ cho số nguyên - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 2.17 Đồ thị biểu diễn tập mờ cho số nguyên (Trang 42)
Hình 2.19: Đồ thị biểu diễn hàm thuộc - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 2.19 Đồ thị biểu diễn hàm thuộc (Trang 44)
Hình 2.20: Đồ thị biểu diễn phép giao - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 2.20 Đồ thị biểu diễn phép giao (Trang 45)
Hình a: Hàm thuộc của hai tập mờ A và B - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình a Hàm thuộc của hai tập mờ A và B (Trang 47)
Hình 2.22:  Các bước của thuật toán QuickFBP  Định đề 1. Hàm net có thể được tính toán như sau: - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 2.22 Các bước của thuật toán QuickFBP Định đề 1. Hàm net có thể được tính toán như sau: (Trang 60)
Hình 2.23: Mạng nơron với n 2  nơron đầu ra và một lớp ẩn  a. Điều kiện hội tụ cho mạng nơron đầu ra trong trường hợp có cùng đích - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 2.23 Mạng nơron với n 2 nơron đầu ra và một lớp ẩn a. Điều kiện hội tụ cho mạng nơron đầu ra trong trường hợp có cùng đích (Trang 67)
Hình 3.1: Quy trình thực hiện dự báo  Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào: - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 3.1 Quy trình thực hiện dự báo Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào: (Trang 72)
Hình 3.2: Mô hình mạng nơron dự báo CPI - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 3.2 Mô hình mạng nơron dự báo CPI (Trang 73)
Hình 3.3: Giao diện chính của chương trình - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 3.3 Giao diện chính của chương trình (Trang 74)
Hình 3.4: Giao diện khởi tạo mạng - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 3.4 Giao diện khởi tạo mạng (Trang 75)
Hình 4.3: Giao diện huấn luyện mạng - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 4.3 Giao diện huấn luyện mạng (Trang 76)
Hình 4.5: Giao diện dự báo CPI - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng
Hình 4.5 Giao diện dự báo CPI (Trang 77)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

w