Đề tài nghiên cứu phát triển mô hình dự báo dữ liệu thời gian sử dụng phương pháp cửa sổ dịch chuyển và máy học véc tơ hỗ trợ được tối ưu bởi thuật toán trí tuệ bầy đàn

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG BÁO CÁO TĨM TẮT ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ CẤP ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN MƠ HÌNH DỰ BÁO DỮ LIỆU THỜI GIAN SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP CỬA SỔ DỊCH CHUYỂN VÀ MÁY HỌC VÉC-TƠ HỖ TRỢ ĐƯỢC TỐI ƯU BỞI THUẬT TỐN TRÍ TUỆ BẦY ĐÀN Mã số: B2017-ĐN06-02 Chủ nhiệm đề tài: ThS Trương Thị Thu Hà Email: tttha@ute.udn.vn Đà Nẵng, 06/2019 II DANH SÁCH NHỮNG THÀNH VIÊN THAM GIA ĐỀ TÀI VÀ ĐƠN VỊ PHỐI HỢP Thành viên tham gia nghiên cứu đề tài TT Họ tên Đơn vị công tác lĩnh vực chuyên môn TS Ngô Ngọc Tri Khoa Quản lý dự án, Trường Đại học Bách Khoa, Đại học Đà Nẵng ThS Huỳnh Võ Duyên Anh Khoa Kỹ thuật Xây dựng, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật, Đại học Đà Nẵng III MỤC LỤC MỞ ĐẦU 1 TÍNH CẤP THIẾT CỦA VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU CÁCH TIẾP CẬN PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU NỘI DUNG NGHIÊN CỨU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN 1.1 Dự báo liệu chuỗi thời gian: khái niệm phân loại 1.1.1 Khái niệm dự báo liệu chuỗi thời gian 1.1.2 Phân loại dự báo liệu chuỗi thời gian 1.2 Tầm quan trọng dự báo liệu chuỗi thời gian 1.2.1 Trong lĩnh vực lượng 1.2.2 Trong lĩnh vực tài CHƯƠNG 2: CÁC NGHIÊN CỨU VỀ DỰ BÁO DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN 2.1 Dự báo chuỗi thời gian giới 2.1.1 Các mơ hình dự báo lĩnh vực lượng 2.1.2 Các mơ hình dự báo lĩnh vực tài 2.1.3 Dự báo chuỗi thời gian lĩnh vực khác 2.2 Dự báo chuỗi thời gian Việt Nam 2.3 Kết luận CHƯƠNG 3: PHÁT TRIỂN MƠ HÌNH DỰ BÁO DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP CỬA SỔ DỊCH CHUYỂN VÀ MÁY HỌC VÉC-TƠ HỖ TRỢ ĐƯỢC TỐI ƯU BỞI THUẬT TOÁN TRÍ TUỆ BẦY ĐÀN 3.1 Phương pháp cửa sổ dịch chuyển 3.2 Mơ hình máy học véc-tơ hỗ trợ tối ưu thuật tốn trí tuệ bầy đàn 10 3.2.1 Mơ hình máy học véc-tơ hỗ trợ 10 3.2.2 Thuật toán đom đóm 11 3.3 Mơ hình dự báo sử dụng phương pháp cửa sổ dịch IV chuyển máy học véc-tơ hỗ trợ tối ưu với thuật tốn đom đóm 11 CHƯƠNG 4: ỨNG DỤNG MƠ HÌNH DỰ BÁO DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN 14 4.1 Thu thập tiền xử lý liệu 14 4.1.1 Bộ liệu – Điện tiêu thụ hàng tháng thành phố Đà Nẵng 14 4.1.2 Bộ liệu – Nhu cầu điện tiêu thụ hàng ngày thành phố Đà Nẵng 14 4.1.3 Bộ liệu – Giá cổ phiếu đóng cửa hàng ngày mã chứng khoán CTD 15 4.2 Thiết lập tham số cho mơ hình dự báo 16 4.3 Kết thảo luận 17 4.3.1 Trình tự thực 17 4.3.2 Kết thảo luận 17 4.3.3 Kết luận 22 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 23 Kết luận 23 Kiến nghị 23 TÀI LIỆU THAM KHẢO 25 V BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc THƠNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Thơng tin chung: - Tên đề tài: Nghiên cứu phát triển mô hình dự báo liệu thời gian sử dụng phương pháp cửa sổ dịch chuyển máy học véc-tơ hỗ trợ tối ưu thuật tốn trí tuệ bầy đàn - Mã số: B2017-ĐN06-02 - Chủ nhiệm đề tài: ThS Trương Thị Thu Hà - Tổ chức chủ trì: Đại học Đà Nẵng - Thời gian thực hiện: từ 06/2017 đến 05/2019 Mục tiêu: - Phát triển mô hình dự báo tích hợp để dự đốn liệu chuỗi thời gian cách tích hợp phương pháp cửa sổ dịch chuyển mơ hình máy véc-tơ hỗ trợ tối ưu thuật tốn đom đóm Mơ hình dự báo phát triển ngơn ngữ lập trình MATLAB - Nâng cao độ xác độ tin cậy việc dự báo liệu chuỗi thời gian Tính sáng tạo: - Đề tài phát triển mơ hình dự báo chuỗi thời gian cách tích hợp phương pháp cửa sổ dịch chuyển mơ hình máy học tối ưu thuật tốn trí tuệ bầy đàn Mơ hình dự báo đề xuất xây dựng ngơn ngữ lập trình MATLAB; - Mơ hình dự báo đề xuất ứng dụng cho thị trường lượng tài Việt Nam; - Đề tài cần thiết phải sử dụng phương pháp cửa sổ dịch chuyển dự báo chuỗi thời gian Sản phẩm: - Báo cáo tổng kết đề tài; - 01 báo khoa học quốc tế đăng tạp chí thuộc danh mục ISI: N.-T Ngo, T.T.H Truong, Forecasting Time Series Data Using Moving-Window Swarm Intelligence-Optimized Machine Learning VII BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc INFORMATION ON RESEARCH RESULTS General information: - Project title: Research and development a time series forecast model using moving-window concept and support vector machines optimized by swarm intelligence algorithm - Code number: B2017-ĐN06-02 - Coordinator: MSc Thi Thu Ha Truong - Implementing institution: The University of Danang - Duration: from 06/2017 to 05/2019 Objective: - Develop an integrated forecast model for predicting time series data by integrating the moving-window concept and the support vector model that is optimized by the firefly algorithm The forecast model is developed in the MATLAB programming language - Increase the accuracy and the reliability in predicting time series data Creativeness and innovativeness: - The research developed a time series forecast model by integrating the moving-window concept and the machine learning regression that is optimized by the swarm intelligence The proposed model was developed in the MATLAB programming language - The proposed forecast model was adopted to energy and financial markets of Vietnam; - The research indicated a necessity of using the moving-window concept for predicting time series data Research results: The findings in this study indicated the outperformance of the proposed forecast model MFA-LSSVR to other models including MARIMA and MLSSVR in predicting time series data This study also shows the necessity of using the moving-window approach and its effect on the forecast accuracy VIII Products: - Final report; - 01 article published by ISI-indexed journals: N.-T Ngo, T.T.H Truong, Forecasting Time Series Data Using Moving-Window Swarm Intelligence-Optimized Machine Learning Regression, International Journal of Intelligent Engineering Informatics (2019) - 01 article published by the Board of State Professors-rated journal: T.T.H Truong, N.-T Ngo, T.K.V Tang, Electric load consumption forecasting in da nang city using a hybrid of movingwindow concept and swarm intelligence-optimized machine learning regression, Journal of Science and Technology-The University of Danang 11(132) (2018) 108-112 - 01 computer program developed on MATLAB programming language Transfer alternatives, application institutions, impacts and benefits of research results: - Method for transferring research results: Represent in person to Acceptance Board for Scientific and Technological topics of the University of Danang; - Locations for application: Investors, agencies and enterprises of interest; researchers in the field of time series forecasting; - This study will provide a potential solution to time series data forecasting The findings of this study could be applied into practice to forecast time series data in energy, finance, tourism, environment, etc These forecasts help investors, enterprises, and regulators to make right decisions MỞ ĐẦU TÍNH CẤP THIẾT CỦA VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU Dự báo liệu chuỗi thời gian (time series data forecasting) việc sử dụng mơ hình tốn học để dự báo điểm liệu tương lai dựa vào liệu khứ; chẳng hạn dự báo doanh thu bán hàng doanh nghiệp, dự báo lượng điện tiêu thụ hàng tháng, hàng năm, dự báo giá đóng cửa cổ phiếu thị trường chứng khoán, dự báo tỷ giá hối đoái,…Dữ liệu chuỗi thời gian thường phi tuyến, khơng ổn định, phi mùa vụ; vậy, dự báo chuỗi thời gian lĩnh vực đầy thử thách, thu hút quan tâm nhiều nhà nghiên cứu nhiều thập niên qua Tại Việt Nam, nghiên cứu dự báo chuỗi thời gian tập trung lĩnh vực kinh tế, chủ yếu dự báo doanh thu, dự báo thị trường chứng khoán mà chưa tập trung lĩnh vực khác lượng, môi trường.,…Phần lớn nghiên cứu Việt Nam sử dụng phương pháp/mơ hình thống kê hay truyền thống để dự báo Vì vậy, nghiên cứu này, nhóm tác giả phát triển mơ hình dự báo liệu chuỗi thời gian cách tích hợp phương pháp cửa số dịch chuyển (moving-window) máy véc-tơ hỗ trợ tối ưu thuật tốn đom đóm MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU - Phát triển mơ hình để dự báo liệu chuỗi thời gian cách tích hợp phương pháp cửa sổ dịch chuyển mơ hình máy véc-tơ hỗ trợ tối ưu thuật toán đom đóm Mơ hình dự báo phát triển ngơn ngữ lập trình MATLAB; - Nâng cao độ xác độ tin cậy việc dự báo liệu chuỗi thời gian CÁCH TIẾP CẬN Quá trình nghiên cứu thực đề tài gồm 04 bước bản: - Bước 1: Thu thập xử lý liệu nghiên cứu; - Bước 2: Phát triển mô hình dự báo liệu chuỗi thời gian ngơn ngữ lập trình MATLAB; ... QUẢ NGHIÊN CỨU Thơng tin chung: - Tên đề tài: Nghiên cứu phát triển mơ hình dự báo liệu thời gian sử dụng phương pháp cửa sổ dịch chuyển máy học véc- tơ hỗ trợ tối ưu thuật tốn trí tuệ bầy đàn. .. VÉC-TƠ HỖ TRỢ ĐƯỢC TỐI ƯU BỞI THUẬT TỐN TRÍ TUỆ BẦY ĐÀN 3.1 Phương pháp cửa sổ dịch chuyển 3.2 Mơ hình máy học véc- tơ hỗ trợ tối ưu thuật tốn trí tuệ bầy đàn 10 3.2.1 Mơ hình. .. PHÁP CỬA SỔ DỊCH CHUYỂN VÀ MÁY HỌC VÉC-TƠ HỖ TRỢ ĐƯỢC TỐI ƯU BỞI THUẬT TỐN TRÍ TUỆ BẦY ĐÀN 3.1 Phương pháp cửa sổ dịch chuyển Theo Akerkar (2013) [25], cửa sổ dịch chuyển khoảng thời gian kéo