1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian

79 10 0

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 79
Dung lượng 2,27 MB

Nội dung

Ngày đăng: 11/07/2021, 16:51

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

hình - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
h ình (Trang 18)
Hình 2.1 Phân lớp của độ đo tương tự chuỗi thời gian [5] - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
Hình 2.1 Phân lớp của độ đo tương tự chuỗi thời gian [5] (Trang 32)
Hình 2.2 Tính khoảng cách 2 chuỗi thời gian theo Euclide [1] - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
Hình 2.2 Tính khoảng cách 2 chuỗi thời gian theo Euclide [1] (Trang 33)
Chương 3 Phân Tích Bài Toán Dự Báo và Thiết Kế Mô Hình Dự Báo 3.1Mô tả sông Nhà Bè - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
h ương 3 Phân Tích Bài Toán Dự Báo và Thiết Kế Mô Hình Dự Báo 3.1Mô tả sông Nhà Bè (Trang 40)
3.2.7 Các bước phát triển mô hình. - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
3.2.7 Các bước phát triển mô hình (Trang 43)
Hình 3.2 Cửa sổ chính của Eviews 9.0 - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
Hình 3.2 Cửa sổ chính của Eviews 9.0 (Trang 44)
Hình 3.3 Lựa chọn cấu trúc cơ bản của quá trình tạo Workfile - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
Hình 3.3 Lựa chọn cấu trúc cơ bản của quá trình tạo Workfile (Trang 45)
Hình 3.4 Miêu tả chuỗi dữ liệu - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
Hình 3.4 Miêu tả chuỗi dữ liệu (Trang 46)
Hình 3.5 ( Bài toán phân lớp) - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
Hình 3.5 ( Bài toán phân lớp) (Trang 48)
Mô hình kết hợp ARIMA và Support Vector Machine 0* 1 (*)  - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
h ình kết hợp ARIMA và Support Vector Machine 0* 1 (*)  (Trang 52)
Hình 4.1 Đồ thị chuỗi dữ liệu DINH - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
Hình 4.1 Đồ thị chuỗi dữ liệu DINH (Trang 58)
Hình 4.2 Biễu đồ và thống kê dữ liệu DINH - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
Hình 4.2 Biễu đồ và thống kê dữ liệu DINH (Trang 58)
Hình 4.4 dữ liệu DINH sau khi lấy Log - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
Hình 4.4 dữ liệu DINH sau khi lấy Log (Trang 59)
Hình 4.3 dữ liệu DINH ban đầu - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
Hình 4.3 dữ liệu DINH ban đầu (Trang 59)
Hình 4.5 Đồ thị chuỗi dữ liệu LDINH (DINH đã lấy lo g) - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
Hình 4.5 Đồ thị chuỗi dữ liệu LDINH (DINH đã lấy lo g) (Trang 60)
Hình 4.6 Lược đồ tương quan chuỗi LDINH - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
Hình 4.6 Lược đồ tương quan chuỗi LDINH (Trang 60)
Hình 4.8 Biễu đồ và thống kê LDINH - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
Hình 4.8 Biễu đồ và thống kê LDINH (Trang 61)
Hình 4.7 Kiểm định nghiệm đơn vị của chuỗi LDINH - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
Hình 4.7 Kiểm định nghiệm đơn vị của chuỗi LDINH (Trang 61)
Hình 4.9 Kết quả hồi quy chuỗi LDINH - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
Hình 4.9 Kết quả hồi quy chuỗi LDINH (Trang 62)
Hình 4.10 Kết quả lấy sai Phân - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
Hình 4.10 Kết quả lấy sai Phân (Trang 62)
Hình 4.11 Đồ thị chuỗi sau khi lấy sai phân DLDINH - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
Hình 4.11 Đồ thị chuỗi sau khi lấy sai phân DLDINH (Trang 63)
Hình 4.12 Biễu đồ và thống sau khi lấy sai phân DLDINH - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
Hình 4.12 Biễu đồ và thống sau khi lấy sai phân DLDINH (Trang 63)
Hình 4.14 Kết quả mô hình ARIMA1 của DLDINH - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
Hình 4.14 Kết quả mô hình ARIMA1 của DLDINH (Trang 65)
Để ước lượng mô hình ARIMA2 của DLDINH Trên cửa sổ lệnh, ta nhập -LS DLDINH C AR(1) AR(13) MA(1) nhấn enter  kết quả - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
c lượng mô hình ARIMA2 của DLDINH Trên cửa sổ lệnh, ta nhập -LS DLDINH C AR(1) AR(13) MA(1) nhấn enter  kết quả (Trang 65)
Để ước lượng mô hình ARIMA3 của DLDINH Trên cửa sổ lệnh, ta nhập -LS DLDINH C AR(1) AR(13) nhấn enter  kết quả - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
c lượng mô hình ARIMA3 của DLDINH Trên cửa sổ lệnh, ta nhập -LS DLDINH C AR(1) AR(13) nhấn enter  kết quả (Trang 66)
So sánh và lựa chọn mô hình tối ưu theo các chỉ tiêu chọn mô hình + dự báo - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
o sánh và lựa chọn mô hình tối ưu theo các chỉ tiêu chọn mô hình + dự báo (Trang 67)
Ta tiến hành kiểm định xem mô hình ARIMA vừa ước lượng đã phù hợp chưa bằng cách tách phần dư của mô hình: - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
a tiến hành kiểm định xem mô hình ARIMA vừa ước lượng đã phù hợp chưa bằng cách tách phần dư của mô hình: (Trang 67)
Hình 4.19 Kết quả dữ liệu dự báo của mô hình ARIMA1 so với dữ lệu gốc. - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
Hình 4.19 Kết quả dữ liệu dự báo của mô hình ARIMA1 so với dữ lệu gốc (Trang 68)
Kết quả dự báo của các mô hình ARIMA và ARIMA+SVM khi thực hiệ nR - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
t quả dự báo của các mô hình ARIMA và ARIMA+SVM khi thực hiệ nR (Trang 70)
Hình 4.20 Kết quả dự báo của mô hình kết hợp ARIMA và SVM - Dự báo mực nước sông nhà bè theo tiếp cận khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
Hình 4.20 Kết quả dự báo của mô hình kết hợp ARIMA và SVM (Trang 72)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w