Ứng dụng mạng Neural xây dựng mô hình đánh giá sự hài lòng của các nhà quảng cáo đối với công ty quảng cáo

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ĐINH THỊ NHUNG ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP MẠNG NEURAL XÂY DỰNG MƠ HÌNH ĐÁNH GIÁ SỰ HÀI LÒNG CỦA CÁC NHÀ QUẢNG CÁO ĐỐI VỚI CÁC CÔNG TY QUẢNG CÁO LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ TP.Hồ Chí Minh – Năm 2013 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM ĐINH THỊ NHUNG ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL XÂY DỰNG MÔ HÌNH ĐÁNH GIÁ SỰ HÀI LỊNG CỦA CÁC NHÀ QUẢNG CÁO ĐỐI VỚI CÔNG TY QUẢNG CÁO Chuyên ngành: Quản trị kinh doanh Mã số: 60340102 LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: GS.TS HỒ ĐỨC HÙNG TP.HCM, NĂM 2013 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác Tơi xin cam đoan tài liệu tham khảo luận văn ghi rõ nguồn gốc MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ DANH MỤC CÁC BẢNG CHƯƠNG MỞ ĐẦU 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Ý nghĩa thực tiễn 1.6 Nội dung đề tài nghiên cứu CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU 2.1 Khái niệm mạng neural 2.1.1 Mạng neural sinh học 2.1.2 Một số dạng thông dụng hàm tác động (Activation function) 2.1.4 Phân loại mạng neural 2.2 2.1.4.1 Phân loại mạng neural 2.1.4.2 Một số loại mạng neural 2.1.4.3 Những ưu điểm ứng dụng mạng neural 14 Ngành công nghiệp quảng cáo 15 2.2.1 Khái niệm quảng cáo 15 2.2.2 Thực trạng ngành công nghiệp quảng cáo 17 2.3 SỰ HÀI LÒNG KHÁCH HÀNG 19 2.3.1 Định nghĩa hài lòng 19 2.3.2 Các mơ hình hài lịng 20 2.4 2.3.2.1 Mô hình Kano hài lịng khách hàng 20 2.3.2.2 Mơ hình hài lịng khách hàng theo chức quan hệ Parasuman 22 CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ 22 2.4.1 Định nghĩa chất lượng dịch vụ 22 2.4.2 Các mơ hình chất lượng dịch vụ 23 2.4.2.1 Mơ hình thành phần chất lượng dịch vụ (Parasuraman & cộng sự, 1985) 23 2.4.2.2 Mơ hình 4P (McCarthy, 1960) 24 2.4.2.3 Mơ hình SERVQUAL (Parasuraman, 1988) 24 2.4.2.4 Mơ hình FSQ and TSQ (GrƯnroos, 1984) 24 2.5 CHẤT LƯỢNG CỦA MỐI QUAN HỆ 25 2.6 MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU 27 2.7 Tóm tắt 29 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 30 3.1 Giới thiệu 30 3.2 Thiết kế nghiên cứu quy trình nghiên cứu 30 3.3 Nghiên cứu sơ 32 3.4 Nghiên cứu thức 32 3.4.1 Xác định kích thước mẫu 32 3.4.2 Đối tượng hình thức thu thập liệu 33 3.4.3 Các thang đo nghiên cứu 33 3.4.4 Kế hoạch phân tích liệu 35 3.5 Tóm tắt 36 CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 38 4.1 Giới thiệu 38 4.2 Thống kê mô tả 38 4.2.1 Mô tả mẫu 38 4.2.2 Mô tả biến 41 4.3 Đánh giá thang đo 44 4.3.1 Đánh giá thang đo hệ số Cronbach alpha 44 4.3.2 Đánh giá thang đo phân tích nhân tố 49 4.4 4.3.2.1 Thang đo chất lượng dịch vụ 49 4.3.2.2 Thang đo chất lượng mối quan hệ 51 4.3.2.3 Thang đo Sự hài lòng khách hàng 52 Phân tích mơ hình mạng neural 52 4.4.1 4.4.1.1 Phân chia chuẩn hóa liệu 53 4.4.1.2 Xác định cấu trúc mạng 55 4.4.1.3 Huấn luyện mạng 58 4.4.1.4 Điều kiện dừng huấn luyện 59 4.4.2 Kết sau huấn luyện 61 4.4.2.1 Đánh giá mơ hình mạng 64 4.4.2.2 Kiểm tra mơ hình mạng tập kiểm định 64 4.4.2.3 Đồ thị phân tán 66 4.4.2.4 Biểu đồ phân phối phần dư 66 4.4.2.5 Phân tích độ nhạy 67 4.4.3 4.5 Xây dựng mơ hình mạng 53 Nhận xét kết phân tích mạng neural 69 Tóm tắt 70 CHƯƠNG KẾT LUẬN 71 5.1 Kết nghiên cứu 71 5.2 Quá trình nghiên cứu 71 5.3 Phân tích số liệu 71 5.4 Hàm ý cho nhà quản trị 72 5.5 Hạn chế đề tài 73 5.6 Hướng mở rộng đề tài 74 TÀI LIỆU THAM KHẢO 75 PHỤ LỤC 81 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT RBF: Mạng hàm sở xuyên tâm MLP: Mạng dẫn tiến RMSE: Sai số bình phương trung bình DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 2.1 Mơ hình mạng neural sinh học Hình 2.2 Mơ hình neural Mc Culloch Pitts (1943) Hình 2.3 Đồ thị số hàm tác động Hình 2.4 Tiến trình học mạng neural Hình 2.5 Mạng dẫn tiến lớp Hình 2.6 Mạng dẫn tiến nhiều lớp Hình 2.7 Mơ hình mạng bán kính xun tâm Hình 2.8 Ngõ neural lớp ẩn Hình 2.9 Mạng hồi quy khơng có neural ẩn khơng có vịng lặp tự phản hồi Hình 2.10 Mạng hồi quy có neural ẩn Hình 2.11 Mơ hình Kano hài lịng khách hàng Hình 2.12 Mơ hình hài lòng theo chức quan hệ Parasuraman 1988 Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu Hình Ngân sách quảng cáo mẫu nghiên cứu Hình Các loại dịch vụ quảng cáo mẫu nghiên cứu Hình Lĩnh vực kinh doanh mẫu nghiên cứu Hình 4 Chương trình hồi qui dùng mạng Neural Hình Lựa chọn phân chia liệu Hình Xác định số neural lớp ẩn trình huấn luyện Hình Lựa chọn hàm tác động Hình Giá trị trọng số hàm lỗi Hình Giá trị hàm lỗi theo số lần lặp trình huấn luyện Hình 10 Kết sau chạy mơ hình mạng neural Hình 11 Mơ hình mạng sau huấn luyện Hình 12 Sơ đồ mơ hình mạng neural Hình 13 Biểu đồ so sánh giá trị tính tốn giá trị thực tế Hình 14 Kết phân tích độ nhạy DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 4.1 Thống kê ngân sách dành cho quảng cáo mẫu nghiên cứu Bảng 4.2 Dịch vụ quảng cáo Bảng 4.3 Các loại hình kinh doanh Bảng 4.4 Bảng thống kê biến Bảng 4.5 So sánh giá trị sai số mơ hình CHƯƠNG MỞ ĐẦU 1.1 Lý chọn đề tài Trong xu xã hội đại, quảng cáo giúp doanh nghiệp đưa sản phẩm đến với khách hàng Tình hình kinh tế khó khăn, doanh nghiệp đầu tư cho hoạt động quảng cáo đặc biệt quan tâm tính hiệu quảng cáo Nếu trước đây, doanh nghiệp tự làm quảng cáo cho nay, để tăng tính hiệu doanh nghiệp cần đến cơng ty quảng cáo để lên chiến lược, ý tưởng kế hoạch quảng cáo Chính điều dẫn đến số lượng công ty quảng cáo Việt Nam tăng lên đột biến năm gần đây.Tuy nhiên, theo Hiệp hội Quảng cáo Việt Nam, ngành công nghiệp quảng cáo Việt Nam chưa làm tròn vai trò mình, phát triển tự mà khơng theo trình tự Bài nghiên cứu nhằm xác định nhân tố ảnh hưởng đến hài lòng nhà quảng cáo sử dụng dịch vụ công ty quảng cáo Từ góc nhìn thực tế, nghiên cứu cung cấp tảng lý thuyết hữu ích cho cơng ty quảng cáo có giải pháp nâng cao hài lòng khách hàng Hiện nay, mạng thần kinh nhân tạo (Artificial neural networks) kỹ thuật tương đối phức tạp có nhiều ưu điểm sử dụng nhiều ứng dụng thuộc lĩnh vực khoa học kỹ thuật với nhiều mục đích nghiên cứu khác Do đó, khác với nghiên cứu truyền thống trước sử dụng phương pháp hồi quy, nghiên cứu đề xuất phương pháp tiếp cận đo lường hài lòng khách hàng dựa mạng thần kinh nhân tạo 1.2 Mục tiêu nghiên cứu Khám phá nhân tố có liên quan đến hài lịng nhà quảng cáo cơng ty quảng cáo Vì vậy, vấn đề luận văn nhằm: Xác định nhân tố ảnh hưởng đến hài lòng khách hàng sử dụng dịch vụ công ty quảng cáo Xây dựng thang đo đo lường nhân tố CS_06 487 CS_07 419 AM_01 457 AM_02 592 AM_03 AM_04 614 178 AM_05 -.021 AM_06 410 CM_01 541 516 326 525 422 226 371 056 553 -.107 860 -.042 804 355 199 -.069 666 407 CM_02 154 044 CM_03 527 084 888 570 732 Extraction Method: Principal Component Analysis Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square Df Sig .857 2.158E3 91 000 Phụ lục 4: THANG ĐO CHẤT LƯỢNG MỐI QUAN HỆ - PHÂN TÍCH NHÂN TỐ Total Variance Explained Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings % of Cumulative % of Cumulative % of Cumulative Component Total Variance % Total Variance % Total Variance % 10 11 12 13 14 6.931 1.431 1.068 836 733 614 523 422 370 332 242 189 160 149 49.505 10.219 7.628 5.969 5.237 4.383 3.736 3.015 2.646 2.375 1.726 1.353 1.144 1.063 Extraction Method: Principal Component Analysis 49.505 6.931 59.724 1.431 67.352 1.068 73.321 78.557 82.941 86.677 89.692 92.338 94.713 96.439 97.793 98.937 100.000 49.505 10.219 7.628 49.505 3.540 59.724 3.286 67.352 2.604 25.284 23.469 18.599 25.284 48.753 67.352 Rotated Component Matrixa Component IN_01 IN_02 IN_03 IN_04 IN_05 IN_06 MC_01 MC_02 MC_03 MC_04 CO_01 CO_02 CO_03 CO_04 690 818 505 808 652 772 306 331 105 218 200 232 247 221 112 180 479 169 348 308 188 066 503 513 614 825 768 750 314 264 139 304 262 034 712 824 581 611 521 115 141 234 Extraction Method: Principal Component Analysis Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization a Rotation converged in iterations Phụ lục 5: THANG ĐO SỰ HÀI LỊNG KHÁCH HÀNG – PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy Bartlett's Test of Approx Chi-Square Sphericity Df 707 148.137 Sig .000 Total Variance Explained Initial Eigenvalues Component Total % of Variance Cumulative % 2.113 70.446 70.446 464 15.473 85.919 422 14.081 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis Extraction Sums of Squared Loadings Total 2.113 % of Variance 70.446 Cumulative % 70.446 Phụ lục 6: BẢNG GIÁ TRỊ TÍNH TỐN VÀ GIÁ TRỊ THỰC TẾ BIẾN ĐO SỰ HÀI LÒNG ĐỐI VỚI TẬP KIỂM ĐỊNH SA_01 4.000000 3.000000 2.000000 4.000000 3.000000 3.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 2.000000 5.000000 3.000000 3.000000 3.000000 5.000000 3.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 3.000000 5.000000 4.000000 4.000000 2.000000 SA_01 – Output 3.617486 3.439850 2.868473 3.995308 3.516023 3.796786 3.677520 4.080986 4.223720 4.187747 4.307788 4.087884 4.071536 4.045413 3.819308 4.146674 4.290269 3.872029 3.824075 4.202153 4.629524 3.400181 4.662599 4.383120 4.548216 4.237818 4.269588 4.675431 3.763451 4.213468 3.515542 4.107093 3.827373 4.233170 4.288309 3.686122 2.713093 SA_02 4.000000 4.000000 1.000000 4.000000 3.000000 3.000000 4.000000 4.000000 4.000000 3.000000 5.000000 2.000000 4.000000 4.000000 4.000000 5.000000 4.000000 3.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 5.000000 5.000000 4.000000 4.000000 3.000000 5.000000 4.000000 4.000000 3.000000 SA_02 Output 3.895146 3.940180 2.526607 4.042193 3.377913 3.243719 3.974794 4.441313 3.434491 3.317320 4.385152 3.173378 3.574683 4.483565 4.354131 4.226570 4.237448 4.114382 3.767379 4.039115 4.517074 3.777409 4.147482 4.494355 4.778397 4.196419 3.357738 4.226165 4.376984 4.290443 4.079167 4.272599 3.527643 4.492036 3.973584 4.105756 2.972801 SA_03 4.000000 3.000000 1.000000 3.000000 3.000000 2.000000 4.000000 3.000000 4.000000 3.000000 5.000000 1.000000 3.000000 4.000000 4.000000 3.000000 4.000000 3.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 3.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 3.000000 4.000000 4.000000 3.000000 3.000000 3.000000 5.000000 3.000000 4.000000 4.000000 SA_03 – Output 3.454334 3.571443 1.959556 3.085023 3.849122 3.773913 3.928016 4.371459 3.708593 3.014456 4.287907 3.061340 3.423334 4.269138 3.838156 3.878062 4.154787 3.887662 3.684167 4.275811 4.149861 3.593956 3.847172 4.194885 4.664641 4.050823 3.145080 4.033103 3.897962 4.087186 3.811251 3.892191 3.353794 4.173433 4.015343 3.919516 3.136274 4.000000 3.000000 3.000000 4.000000 5.000000 5.000000 4.000000 4.000000 3.000000 4.000000 5.000000 4.000000 3.000000 4.000000 3.000000 4.000000 4.000000 3.000000 4.000000 3.000000 4.000000 4.000000 5.000000 3.000000 5.000000 4.000000 5.000000 3.000000 5.000000 5.000000 4.000000 5.000000 5.000000 4.000000 4.000000 3.000000 5.000000 4.000000 3.000000 3.000000 5.000000 4.000000 3.226745 4.464459 3.528066 3.895638 4.638453 3.934016 3.862800 4.135003 4.016857 4.248250 4.383087 4.364854 3.617486 3.617486 3.617486 3.617486 2.868473 3.995308 4.562377 3.902014 3.796786 4.080986 4.223720 3.641373 4.307788 4.037868 4.087884 4.071536 3.562236 3.834131 4.358425 3.819308 4.146674 4.290269 4.261166 3.824075 4.629524 3.543030 3.954148 3.400181 4.237818 4.269588 5.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 5.000000 5.000000 4.000000 4.000000 4.000000 5.000000 4.000000 4.000000 3.000000 4.000000 4.000000 5.000000 3.000000 3.000000 4.000000 4.000000 5.000000 4.000000 4.000000 4.000000 3.000000 4.000000 3.000000 5.000000 5.000000 3.000000 5.000000 5.000000 4.000000 5.000000 2.000000 5.000000 3.000000 4.000000 4.000000 5.000000 3.000000 3.936658 4.296830 3.857845 3.965742 4.598513 4.370296 4.285915 4.259843 4.202812 4.322251 4.256169 4.181569 3.895146 3.895146 3.895146 3.895146 2.526607 4.042193 3.822464 4.033830 3.243719 4.441313 3.434491 4.045446 4.385152 4.346205 3.173378 3.574683 4.066082 3.958895 4.235750 4.354131 4.226570 4.237448 4.506361 3.767379 4.517074 3.246059 4.144896 3.777409 4.196419 3.357738 4.000000 5.000000 4.000000 4.000000 4.000000 5.000000 3.000000 4.000000 4.000000 4.000000 3.000000 4.000000 3.000000 4.000000 3.000000 4.000000 3.000000 3.000000 4.000000 4.000000 4.000000 5.000000 4.000000 3.000000 4.000000 3.000000 4.000000 3.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 5.000000 4.000000 4.000000 2.000000 5.000000 3.000000 3.000000 5.000000 5.000000 3.000000 3.733557 4.237478 3.779071 3.754915 4.548108 4.079420 3.727838 4.119892 4.176613 4.176346 3.990465 4.082722 3.454334 3.454334 3.454334 3.454334 1.959556 3.085023 4.003752 3.670939 3.773913 4.371459 3.708593 3.878052 4.287907 4.140533 3.061340 3.423334 3.807295 3.658782 4.003789 3.838156 3.878062 4.154787 4.102333 3.684167 4.149861 2.508460 3.597466 3.593956 4.050823 3.145080 5.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 3.000000 2.000000 5.000000 3.000000 3.000000 4.000000 4.000000 5.000000 5.000000 4.000000 5.000000 5.000000 5.000000 5.000000 3.000000 3.000000 3.000000 5.000000 4.000000 4.000000 5.000000 4.000000 5.000000 5.000000 5.000000 5.000000 5.000000 5.000000 5.000000 5.000000 5.000000 5.000000 4.000000 4.000000 5.000000 4.000000 4.000000 4.675431 3.763451 4.213468 3.515542 3.827373 3.686122 2.713093 4.464459 3.924658 3.895638 4.638453 3.934016 3.862800 4.135003 4.408743 4.016857 4.248250 4.383087 4.364854 3.617486 3.439850 2.868473 4.562377 3.516023 3.796786 4.288309 3.686122 4.364968 4.464459 4.290269 3.872029 4.261166 3.995805 4.202153 4.629524 3.895638 4.638453 3.934016 3.617486 3.617486 3.995308 4.562377 5.000000 3.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 3.000000 4.000000 3.000000 3.000000 4.000000 4.000000 5.000000 5.000000 5.000000 5.000000 4.000000 4.000000 5.000000 4.000000 4.000000 3.000000 4.000000 4.000000 3.000000 4.000000 4.000000 5.000000 5.000000 5.000000 4.000000 4.000000 5.000000 4.000000 5.000000 4.000000 4.000000 5.000000 4.000000 5.000000 4.000000 4.000000 4.226165 4.376984 4.290443 4.079167 3.527643 4.105756 2.972801 4.296830 4.260228 3.965742 4.598513 4.370296 4.285915 4.259843 4.349133 4.202812 4.322251 4.256169 4.181569 3.895146 3.940180 2.526607 3.822464 3.377913 3.243719 3.973584 4.105756 4.197610 4.296830 4.237448 4.114382 4.506361 3.887639 4.039115 4.517074 3.965742 4.598513 4.370296 3.895146 3.895146 4.042193 3.822464 5.000000 4.000000 4.000000 4.000000 3.000000 3.000000 2.000000 4.000000 2.000000 2.000000 4.000000 3.000000 5.000000 5.000000 5.000000 5.000000 5.000000 5.000000 4.000000 3.000000 5.000000 3.000000 5.000000 5.000000 4.000000 5.000000 4.000000 4.000000 5.000000 5.000000 5.000000 5.000000 5.000000 5.000000 4.000000 5.000000 4.000000 4.000000 3.000000 4.000000 3.000000 3.000000 4.033103 3.897962 4.087186 3.811251 3.353794 3.919516 3.136274 4.237478 3.700169 3.754915 4.548108 4.079420 3.727838 4.119892 4.158026 4.176613 4.176346 3.990465 4.082722 3.454334 3.571443 1.959556 4.003752 3.849122 3.773913 4.015343 3.919516 4.091515 4.237478 4.154787 3.887662 4.102333 3.537019 4.275811 4.149861 3.754915 4.548108 4.079420 3.454334 3.454334 3.085023 4.003752 3.000000 4.000000 4.000000 3.000000 5.000000 4.000000 5.000000 4.000000 3.000000 4.000000 2.000000 4.000000 3.000000 3.000000 3.000000 2.000000 4.000000 4.000000 3.000000 5.000000 5.000000 5.000000 4.000000 5.000000 4.000000 3.000000 4.000000 2.000000 5.000000 3.000000 5.000000 4.000000 3.516023 3.516023 3.796786 4.233170 4.288309 2.713093 4.364968 3.226745 3.686122 4.364968 3.226745 4.364854 3.617486 3.617486 3.439850 2.868473 3.995308 3.902014 3.516023 3.995805 4.202153 4.629524 4.464459 3.924658 3.528066 3.686122 4.364968 3.226745 4.464459 4.233170 4.288309 3.686122 3.000000 4.000000 3.000000 4.000000 4.000000 3.000000 5.000000 5.000000 4.000000 4.000000 3.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 1.000000 4.000000 4.000000 3.000000 5.000000 4.000000 5.000000 5.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 3.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 3.377913 3.377913 3.243719 4.492036 3.973584 2.972801 4.197610 3.936658 4.105756 4.197610 3.936658 4.181569 3.895146 3.895146 3.940180 2.526607 4.042193 4.033830 3.377913 3.887639 4.039115 4.517074 4.296830 4.260228 3.857845 4.105756 4.197610 3.936658 4.296830 4.492036 3.973584 4.105756 3.000000 5.000000 4.000000 5.000000 5.000000 4.000000 4.000000 5.000000 3.000000 4.000000 3.000000 4.000000 3.000000 3.000000 3.000000 1.000000 3.000000 3.000000 3.000000 5.000000 5.000000 4.000000 4.000000 5.000000 5.000000 3.000000 4.000000 3.000000 4.000000 5.000000 5.000000 4.000000 3.849122 3.849122 3.773913 4.173433 4.015343 3.136274 4.091515 3.733557 3.919516 4.091515 3.733557 4.082722 3.454334 3.454334 3.571443 1.959556 3.085023 3.670939 3.849122 3.537019 4.275811 4.149861 4.237478 3.700169 3.779071 3.919516 4.091515 3.733557 4.237478 4.173433 4.015343 3.919516 Phụ lục 7: ĐỒ THỊ PHÂN TÁN KẾT QUẢ TÍNH TỐN VÀ KẾT QUẢ THỰC TẾ SA_01 (Output) SA_01 5.0 4.8 4.6 4.4 4.2 4.0 3.8 3.6 3.4 3.2 3.0 2.8 2.6 2.4 2.2 2.0 1.8 1.6 1.4 1.2 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 SA_01 (Target) SA_02 (Output) Samples: Train, Test, Validation 5.2 5.0 4.8 4.6 4.4 4.2 4.0 3.8 3.6 3.4 3.2 3.0 2.8 2.6 2.4 2.2 2.0 1.8 1.6 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 SA_02 (Target) 4.0 4.5 5.0 5.5 Samples: Train, Test, Validation 5.5 5.0 4.5 SA_03 (Output) 4.0 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 SA_03 (Target) 4.0 4.5 5.0 5.5 Phụ lục 8: BIỂU ĐỒ PHÂN PHỐI PHẦN DƯ Samples: Train 160 150 140 130 120 110 Counts 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 -3.0 -2.5 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 SA_01 (Residuals) Samples: Train 160 150 140 130 120 110 Counts 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 -3.5 -3.0 -2.5 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 SA_02 (Residuals) 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 Samples: Train 150 140 130 120 110 100 Counts 90 80 70 60 50 40 30 20 10 -3.0 -2.5 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 SA_03 (Residuals) 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 Phụ lục 9: MA TRẬN TRỌNG SỐ MƠ HÌNH MẠNG MẠNG NEURAL MLP 30-14-3 IN_01 IN_02 IN_03 IN_04 IN_05 IN_06 -0.38400 2.31382 0.47640 -0.73538 -1.31053 -0.11381 0.53835 0.03809 -0.36749 -0.30351 0.13121 0.28104 0.61593 0.41571 -1.16060 0.32494 -1.13752 -0.31859 -1.12195 -0.17678 -0.38535 0.74035 -0.77557 -0.42991 1.44084 0.39849 -1.13290 0.76623 -0.88969 -0.33401 -0.95113 -1.55681 -0.20011 0.34684 -1.03309 0.43013 -1.64749 0.59484 1.55919 0.27941 0.46960 0.07804 -0.41349 0.40324 0.18110 -0.26423 -0.93350 0.11900 0.51753 0.44757 -0.24953 0.30798 -0.35387 -0.43058 -0.13552 0.01283 -0.16677 -0.36282 -0.57268 0.08505 -0.25792 0.27882 1.14524 0.22880 0.14629 -0.49447 -0.10543 0.66191 0.57253 -0.17785 0.66056 -0.07594 0.62070 0.57854 1.11185 0.39743 1.19399 -0.48552 0.49756 -1.57948 1.89835 0.83745 0.58269 -0.06896 CS_01 CS_02 CS_03 CS_04 CS_05 CS_06 CS_07 0.66054 0.59058 -0.10671 0.38701 0.08019 0.35450 0.18380 -0.11921 0.43639 0.66093 0.32607 -0.68802 0.67088 -0.00675 -0.06070 -0.42107 0.02511 -0.22142 1.08098 0.37657 0.37537 0.37121 0.32779 -0.33811 -0.74049 -0.29867 -0.18646 0.74055 -0.62078 0.38740 -0.35550 0.42509 0.07305 0.77019 -0.63858 -0.51651 0.88016 -1.18398 0.91143 0.11048 -0.13161 0.08779 -0.84305 0.33283 -0.73239 0.53224 -0.13431 -0.48402 -0.49857 0.20156 1.20688 -0.91335 -0.61149 -0.73983 0.69204 0.28475 -0.65431 0.34046 0.31036 -0.22307 -0.25108 0.50260 -0.07868 0.74628 0.24170 -1.23756 0.59969 -0.08113 0.09166 -0.69371 -0.21456 -0.93525 -0.66764 -0.73095 -0.28818 0.20015 0.06821 1.19475 0.70745 0.03799 -0.00359 -0.57723 1.14668 -1.17053 -1.40611 0.46154 0.29846 -0.15754 -0.01741 1.38876 -1.15162 -0.71149 1.17699 0.69519 0.45079 -1.05655 0.07731 0.19914 AM_01 AM_02 AM_03 AM_04 AM_05 AM_06 -0.11160 0.27489 1.03348 -0.80926 -0.92348 0.14000 -1.37395 0.99722 1.72489 -1.08035 1.23328 0.17790 0.55946 1.69507 -1.22610 -0.58833 -0.13055 0.69318 -0.78253 0.46178 0.15727 0.48967 -0.87214 0.16856 0.94625 1.10739 0.09355 -0.08887 -0.13568 1.10064 -0.33923 0.61594 0.04404 2.31455 0.12679 0.30841 0.76087 0.32995 1.39702 -0.17380 0.51436 -0.23581 -0.25360 -0.57158 -1.69188 -0.39396 0.20224 0.41154 0.55752 -0.38771 -0.30787 1.04490 -0.16072 -0.15533 -0.18309 -0.10712 0.44436 1.02633 -0.36205 0.52319 -0.92347 1.01024 -0.37988 0.12309 0.25521 -0.25723 -0.06973 -0.37760 -0.31833 -1.57065 0.72018 0.34907 -0.21073 -0.80935 -0.08477 0.32920 -0.68637 0.65280 -0.04618 -0.19640 1.65284 -0.63322 0.06768 -0.63365 CM_01 CM_02 CM_03 MC_01 MC_02 MC_03 MC_04 0.73344 0.41345 0.52571 -1.03614 -1.07239 -0.39708 -0.95638 -0.31737 0.44168 -0.74735 0.03141 -1.16129 -0.67695 -0.59938 0.06619 0.32775 0.18101 -0.83445 0.16944 0.96805 -0.30116 -0.10561 -0.23147 0.19528 1.17161 0.60517 2.00705 0.19511 -0.51600 -1.50532 0.56115 -0.20515 -1.93858 0.15207 0.67815 0.71842 -0.40234 0.44840 -0.32717 -1.07486 0.65399 -0.18762 -0.21699 0.90842 -0.01624 1.86535 0.62416 0.64169 0.34719 0.02504 -0.54904 0.73164 0.61256 -0.55048 -0.01170 -1.02027 0.08216 0.33578 -1.16670 0.95951 -0.58638 -0.02064 -0.71140 0.39315 -0.85504 -0.36839 0.39918 0.27928 -0.42626 -0.77193 -0.09590 -0.17946 0.01083 -0.69050 0.56016 0.02924 -1.16666 0.05826 -0.21769 -0.02351 0.97915 -0.06714 0.17094 -0.21066 0.39710 0.79555 0.32721 0.87776 0.31974 -0.79691 -0.48898 0.35918 0.41765 0.93939 -0.56286 0.15258 0.55399 0.89951 CO_01 CO_02 CO_03 CO_04 Input Bias 0.77994 -1.30113 0.33853 -0.39719 -0.30417 -1.32841 0.10570 -0.85974 -0.38168 0.47153 0.38223 -0.24168 1.42978 0.26695 0.23489 -0.94333 0.32157 -0.58020 -0.23217 -0.50072 0.92176 -0.28416 1.03943 -0.79771 0.13280 1.33372 0.60654 0.49987 -0.60331 -0.69248 -0.10186 1.20991 0.73600 -1.03280 -0.60437 -0.25099 0.16030 1.05829 0.02242 -1.47573 -1.61508 0.16490 0.23177 -0.30102 -1.01850 0.31504 0.92205 0.82720 -0.47101 -0.66287 1.02034 -0.64596 0.18264 -0.05398 -0.11299 -1.21803 0.49132 -1.54529 -0.00918 0.01264 0.50584 -0.13456 0.17429 0.27833 -0.09948 -0.08975 -0.59946 -0.18290 0.42395 -0.01001 Hidden Hidden Hidden Hidden Hidden Hidden Hidden -0.35532 0.67786 -0.23866 0.38661 0.88991 -0.08977 -0.17741 -0.12858 1.03404 -0.35937 -0.05137 -0.07856 -0.97511 -0.48544 -0.32548 0.73832 0.08520 0.48053 -0.13663 0.71907 0.29853 Hidden -0.34370 Hidden 0.67215 Hidden 10 0.56622 Hidden 11 -0.05595 Hidden 12 -0.04382 Hidden 13 0.28450 Hidden 14 0.35814 0.36230 0.24977 Out Bias -2.02376 -0.66971 -0.68626 0.91105 0.07430 0.01432 -0.11354 -0.00755 -0.21168 -0.25070 -0.45107 0.63894 1.19876 0.13970 -0.08341