Xây dựng mô hình dự báo chuỗi thời gian bậc cao và thử nghiệm

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN ĐỖ ĐIỆN SÁNG XÂY DỰNG MƠ HÌNH DỰ BÁO •• CHUỖI THỜI GIAN BẬC CAO VÀ THỬ NGHIỆM Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01.01 Người hướng dẫn: TS LÊ XUÂN VIỆT LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác Học viên Đỗ Điện Sáng LỜI CẢM ƠN Để hồn thành đề tài luận văn thạc sĩ cách hoàn chỉnh, bên cạnh nỗ lực cố gắng thân cịn có hướng dẫn nhiệt tình q Thầy Cô, động viên ủng hộ gia đình bạn bè suốt thời gian học tập nghiên cứu thực luận văn thạc sĩ Xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn đến Thầy TS Lê Xuân Việt người hết lòng giúp đỡ tạo điều kiện tốt cho tơi hồn thành luận văn Xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn đến tồn thể q thầy khoa Khoa học máy tính - Trường Đại học Quy Nhơn tận tình truyền đạt kiến thức quý báu tạo điều kiện thuận lợi cho suốt trình học tập nghiên cứu thực đề tài luận văn Bản thân nỗ lực nhiều, chắn không tránh khỏi thiếu sót, tồn tại, em mong nhận cảm thơng, dẫn, đóng góp ý kiến quý thầy cô, bạn đồng nghiệp Cuối cùng, xin chân thành cảm ơn đến gia đình, anh chị bạn đồng nghiệp hỗ trợ cho nhiều suốt trình học tập, nghiên cứu thực đề tài luận văn thạc sĩ cách hoàn chỉnh Bình Định, tháng 10 năm 2020 Học viên thực Đỗ Điện Sáng MỤC LỤC •• Trang LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU MỞ ĐẦU 1 Lý chọn đề tài M ục đích nhiệm vụ nghiên cứu Đ ối tượng phạm vi nghiên cứu Ph ương pháp nghiên cứu Kết cấu luận văn CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO VÀ CHUỖI THỜI GIAN 1.1 TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO 1.1.1 Khái niệm dự báo 1.1.2 Đặc điểm dự báo 1.1.3 Các loại dự báo 1.1.4 Quy trình dự báo 1.2 T ỔNG QUAN VỀ CHUỖI THỜI GIAN 1.2.1 Chuỗi thời gian trình ngẫu nhiên 1.2.2 Quá trình ARMA .12 1.2.3 Ước lượng tham số mơ hình ARMA 13 Kết luận Chương 15 CHƯƠNG XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ BẬC CAO 17 2.1 SƠ LƯỢC VỀ LÝ THUYẾT TẬP MỜ VÀ ĐẠI SỐ GIA TỬ .17 2.1.1 Lý thuyết tập mờ 17 2.1.2 Đại số gia tử 18 2.2 MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ 22 2.2.1 Một số khái niệm mơ hình dự báo chuỗi thời gian mờ 22 2.2.2 Mơ hình dự báo Song Chissom 23 2.2.3 Mơ hình dự báo Chen 24 2.3 MƠ HÌNH DỰ BÁO THEO TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ 25 Kết luận Chương 35 CHƯƠNG CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM 36 3.1 MÔ TẢ BÀI TOÁN 36 3.2 LỰA CHỌN NGÔN NGỮ 37 3.3 CÁC GIAO DIỆN CHÍNH 40 3.4 ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM .50 Kết luận Chương 522 KẾT LUẬN CHUNG 533 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 555 QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LUẬN VĂN THẠC SĨ (bản sao) DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 2.1: Sản lượng xăng dầu tiêu thụ theo tháng (từ năm 2018 đến 2019) 26 Bảng 2.2: Giá trị đầu giá trị cuối khoảng giải nghĩa chọn 33 Bảng 3.1: Sản lượng xăng dầu tiêu thụ theo tháng (từ năm 2018 đến 2019) 37 Bảng 3.2: Kết dự báo dựa đại số gia tử 51 CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO VÀ CHUỖI THỜI GIAN 1.1 TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO 1.1.1 Khái niệm dự báo Dự báo tiên đoán xu hướng vận động tượng, việc xảy tương lai, dựa sở phân tích cách khoa học số liệu thu thập khứ Dự báo dự báo mang tính chất xác nhờ vào số mơ hình tốn học (định lượng), dư báo dự đốn chủ quan, trực giác (định tính) Dù dự báo mang kết cuối nào, thuộc tư người, người hướng tương lai Và thời đại bùng nổ công nghệ thông tin, dự báo lại đóng vai trị quan trọng nữa, nhu cầu thơng tin thị trường, tình hình phát triển tương lai ngày cao, đồng thời phương pháp mô dự báo hiệu nhờ hỗ trợ máy tính Chính mà dự báo sử dụng nhiều lĩnh vực khác nhau, lĩnh vực có yêu cầu dự báo riêng nên phương pháp dự báo sử dụng khác Hiện nay, dự báo với tư cách ngành khoa học độc lập, có hệ thống lí luận, phương pháp luận phương pháp riêng nhằm nâng cao tính hiệu dự báo Nếu có hoạch định rõ ràng, phương pháp tiếp cận hiệu nhà quản trị cho kết dự báo xác, phương pháp dự báo mà đề cập đến đề tài phương pháp phân tích dựa liệu chuỗi thời gian Các nghiên cứu liên quan đến liệu chuỗi thời gian dự báo có nhiều, đa dạng, nhiều lĩnh vực khác Trong luận văn tóm tắt số nghiên cứu liên quan tiêu biểu dựa vào mơ hình tự hồi quy AR (Auto Regressive) 1.1.2 Đặc điểm dự báo Đặc điểm cốt yếu dự báo để đo mức độ phát triển tượng, việc tương lai, qua giúp nhà quản trị doanh nghiệp chủ động việc đề kế hoạch định cần thiết để phục vụ cho trình sản xuất kinh doanh, đầu tư, quảng bá, phân phối sản phẩm, nguồn cung cấp tài chuẩn bị đầy đủ điều kiện sở vật chất, kỹ thuật cho phát triển thời gian tới như: lao động, nguyên vật liệu, tư liệu lao động Những ưu điểm dự báo, bao gồm: • Trong doanh nghiệp cơng tác dự báo thực cách nghiêm túc tạo điều kiện nâng cao khả cạnh tranh thị trường • Dự báo xác giảm bớt mức độ rủi ro cho doanh nghiệp nói riêng tồn kinh tế nói chung • Dự báo xác để nhà hoạch định sách phát triển kinh tế văn hố xã hội toàn kinh tế quốc dân Nhờ có dự báo mà sách kinh tế, kế hoạch chương trình phát triển kinh tế xây dựng có sở khoa học mang lại hiệu kinh tế cao Đồng thời, nhờ có dự báo thường xuyên kịp thời, nhà quản trị doanh nghiệp đưa biện pháp điều chỉnh hoạt động kinh tế trình vận hành nhằm thu hiệu sản xuất kinh doanh cao 1.1.3 Các loại dự báo Phân loại dự báo vào: kết dự báo, phương pháp dự báo đối tượng dự báo 1.1.3.1 Căn vào kết dự báo Dựa vào kết dự báo chia dự báo thành dự báo điểm dự báo khoảng Dự báo điểm kết biểu giá trị nhất, dự báo khoảng kết dự báo cho khoảng giá trị với xác suất tin cậy cho trước Dự báo ngắn hạn, trung hạn dài hạn • Dự báo dài hạn dự báo có thời gian dự báo từ năm trở lên Thường dùng để dự báo mục tiêu, chiến lược kinh tế trị, khoa học kỹ thuật thời gian dài tầm vĩ mơ • Dự báo trung hạn dự báo có thời gian dự báo từ đến năm Thường phục vụ cho việc xây dựng kế hoạch trung hạn kinh tế văn hoá xã hội tầm vi mô vĩ mô • Dự báo ngắn hạn dự báo có thời gian dự báo năm, loại dự báo thường dùng để dự báo lập kế hoạch kinh doanh khoảng thời gian ngắn nhằm phục vụ cho công tác đạo kịp thời Cách phân loại mang tính tương đối tuỳ thuộc vào loại tượng để quy định khoảng cách thời gian cho phù hợp với loại tượng đó: ví dụ dự báo kinh tế, dự báo dài hạn dự báo có tầm dự báo năm, dự báo thời tiết, khí tượng học tuần Thang thời gian dự báo kinh tế dài nhiều so với thang thời gian dự báo thời tiết Vì vậy, thang thời gian đo đơn vị thích hợp (như quý, năm dự báo kinh tế ngày dự báo thời tiết) 1.1.3.2 Dựa vào phương pháp dự báo Phương pháp dự báo thường chia thành nhóm phương pháp định tính (phương pháp chuyên gia) phương pháp định lượng (phương trình hồi qui, dãy số thời gian, ) Cụ thể, dự báo chi thành nhóm sau: • Dự báo phương pháp chuyên gia: Loại dự báo tiến hành sở tổng hợp, xử lý ý kiến chủ quan chuyên gia 50 51 biệt giá trị dự đốn mơ hình giá trị thực tế Ở đây: RMSE (Root Mean Square Error) sai số trung bình bình phương LYY TT sản lượng xăng dầu thực tế thời điểm i L\’Y L-' sản lượng xăng dầu dự báo thời điểm i Bảng 3.2: Kết dự báo dựa đại số gia tử Sản Bậc k=3 lượng Năm xăng dầu Bậc k=1 Bậc k=2 02-2018 03-2018 680761 655999 684228 04-2018 666487 05-2018 703654 06-2018 675894 07-2018 704357 08-2018 697979 09-2018 647129 10-2018 (điều chỉnh tham số) (Lít) 01-2018 Bậc k=3 689616.98381 689902.289572 678703.687150 688392.91473 685227.296715 678703.687150 681287.433259 664264.469111 696183.893552 724746.453003 704957.790582 696332.281824 678904.604001 675238.355742 696332.281824 681287.433259 706356.749042 696332.281824 678904.604001 696115.610073 666501.819636 678904.604001 645941.900910 664976 672997.88681 689616.98381 672997.88681 672997.88681 689902.289572 696183.893552 678904.604001 665265.411438 11-2018 650895 685227.296715 678703.687150 681287.433259 655511.669130 12-2018 675282 689902.289572 678703.687150 676024.563257 675409.312745 01-2019 736869 678703.687150 724746.453003 736083.517367 02-2019 644362 666501.819636 678904.604001 644389.079166 03-2019 710859 689616.98381 646096.21709 689902.289572 696332.281824 678904.604001 714685.029848 52 Sản lượng Năm xăng dầu Bậc k=3 Bậc k=3 (điều Bậc k=1 Bậc k=2 705851.97419 672997.88681 688392.91473 688392.91473 705851.97419 672997.88681 689616.98381 688392.91473 685227.296715 696332.281824 693038.099720 704487.877321 682986.580677 678904.604001 695936.574960 696332.281824 693038.099720 695749.713939 696332.281824 678904.604001 715075.712707 666501.819636 693038.099720 705574.403804 682986.580677 693038.099720 685749.713939 696332.281824 693038.099720 695490.277708 696332.281824 678904.604001 664812.618415 696183.893552 681287.433259 715061.091227 chỉnh tham số) (Lít) 042019 052019 062019 072019 082019 092019 102019 11-2019 702023 122019 715524 697007 697120 719812 709985 683733 693460 661889 R USE 22468.60 22542.80 21813.45 2395.98 M Kết luận Chương Trong chương sử dụng mơ hình dự báo theo tiếp cận đại số gia tử thử nghiệm với phụ thuộc bậc k =1, 2, để dự báo mức tiệu thụ xăng dầu qua tháng Theo Bảng 3.2 “Kết dự báo dựa đại số gia tử” cho thấy phụ thuộc bậc cao kết dự báo cho xác Ngồi ra, kết cho thấy, dự báo phương pháp việc điều chỉnh tham số đại số gia tử quan trọng Tóm lại, mơ hình dự báo dựa đại số gia tử nhiều vấn đề cần nghiên cứu để tăng độ xác KẾT LUẬN CHUNG Dự báo toán thú vị, nắm giữ vai trị đặc biệt quan trọng, có ảnh hưởng lớn đến việc xác lập kế hoạch hành động, cơng ty có nhận định dự báo lập kế hoạch phát triển thành cơng tương lai Tuy nhiên để có dự báo phải có sở suy luận chắn dựa liệu xác khứ quan trọng có phương pháp tiến hành dự báo phù hợp Luận văn trình bày theo hướng ứng dụng toán dự báo nhu cầu tiêu thụ xăng dầu Cửa hàng 01 - Petrolimex thuộc Cơng ty Xăng dầu Bình Định, đó, chúng tơi dùng mơ hình dự báo theo tiếp cận đại số gia tử viết ngôn ngữ lập trình Python Một số kết đạt qua việc thực luận văn: - Tìm hiểu số phương pháp dự báo; - Nghiên cứu, áp dụng đại số gia tử để giải toán dự báo; - Cải tiến phương pháp dự báo Chen Chisom cách sử dụng đại số gia tử Mô hình dự báo dựa đại số gia tử mơ hình mới, hồn tồn khác biệt, có khả dự báo chuỗi thời gian mờ với độ xác cao Sự khác biệt thể phương pháp luận lần sử dụng phép ngữ nghĩa hóa phi tuyến thay cho phép mờ hóa, nhóm quan hệ ngữ nghĩa thay cho nhóm quan hệ mờ phép giải nghĩa phi tuyến thay cho phép giải mờ; - Thử nghiệm, điều chỉnh tham số mô hình dự báo dựa đại số gia tử, kết thu tốt hẳn so với việc sử dụng tham số đơn Rõ ràng, cách tiếp cận này, xác lập tham số tối ưu độ xác kết dự báo tăng đáng kể Khi đó, phương pháp dự báo áp dụng để giúp doanh nghiệp giải vấn đề thực tế Việc tập hợp chuỗi liệu dạng thời gian có tính chu kỳ theo tháng, quý, năm chắn làm tăng tính xác dự báo, nhiên dự báo dựa vào yếu tố sản lượng không chưa đủ mà phải kết hợp nhiều yếu tố ảnh hưởng khác số lượng xe cộ lưu thông, mật độ dân số, ảnh hưởng thiên tai, Vì vậy, cần phải xem xét phối hợp nhiều phương pháp dự báo cải tiến phương pháp dự báo theo hướng phụ thuộc đa chiều (dựa nhiều yếu tố) để đưa định đắn kinh doanh Đây hướng phát triển đề tài DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO •• [1] Bùi Công Cường, N.D.Phước (2001), Hệ mờ, Mạng Nơron ứng dụng - Tuyển tập giảng, NXB Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội [2] Đào Hữu Hồ, NguyễnVăn Hữu, Hồng Hữu Như (2004), Thống Kê Tốn Học, NXB Đại Học Quốc Gia Hà Nội, Hà Nội [3] Đào Xuân Kỳ, Lục Trí Tuyên, Phạm Quốc Vương, Thạch Thị Ninh, “Mơ hình markov-chuỗi thời gian mờ dự báo chứng khoán”, Hội thảo lần thứ 18: Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ thông tin truyền thông, TP HCM, trang 119-124, 2015 [4] Lê Xuân Việt, Dương Hoàng Huyên, Lê Xuân Vinh, Lê Thị Thu Vân, Phương pháp dự báo theo chuỗi thời gian mờ dựa đại số gia tử [5] Lục Trí Tuyên, Nguyễn Văn Hùng, Thạch Thị Ninh, Phạm Quốc Vương, Nguyễn Minh Đức, Đào Xuân Kỳ, “A normal-hidden markov model model in forecasting stock index, Journal of Computer Science and Cybernetics”, 28(3):206-216, 2012 [6] Nghiêm Văn Tính, Nguyễn Cơng Điều, “Dự báo chuỗi thời gian mờ dựa nhóm quan hệ mở phụ thuộc thời gian tối ưu bầy đàn”, Kỷ yếu Hội nghị Khoa học Quốc gia lần thứ IX “Nghiên cứu ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR'9)”, Cần Thơ, ngày - 5/8/2016 [7] Nguyễn Cát Hồ, Nguyễn Công Điều, Vũ Như Lân, “Ứng dụng đại số gia tử dự báo chuỗi thời gian mờ”, Tạp chí Khoa học Cơng nghệ, số 54 (2016), trang 161 - 177 [8] Nguyễn Công Điều (8 - 2008), Một thuật tốn cho mơ hình chuỗi thời gian mờ heuristic dự báo chứng khốn, Báo cáo Đại hội Tốn học tồn quốc, Quy Nhơn [9] Nguyễn Công Điều (2009), Cải biên cho thuật tốn đơn giản mơ hình chuỗi thời gian mờ, Báo cáo khoa học Viện Công nghệ thông tin, Hà Nội [10] Nguyễn Công Điều (2010), Sử dụng mơ hình chuỗi thời gian mờ bậc cao dự báo, Báo cáo khoa học Viện Công nghệ thông tin, Hà Nội [11] Nguyễn Công Điều, Trần Thanh Thương (2010), “Cải biên thuật toán bậc cao Singh ứng dụng dự báo chuỗi thời gian”, Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Đại học Thái Nguyên [12] Nguyễn Duy Hiếu, Nghiêm Văn Tính, Vũ Như Lân, “Một phương pháp dự báo chuỗi thời gian mờ dựa ngữ nghĩa ngôn ngữ”, Kỷ yếu Hội nghị Khoa học Quốc gia lần thứ IX - Nghiên cứu ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR'9); Cần Thơ, ngày - 5/8/2016 [13] NguyễnVăn Hữu, Nguyễn Hữu Dư (2003), Phân Tích Thống Kê Và Dự Báo, NXB Đại Học Quốc Gia Hà Nội, Hà Nội [14] Trần Đức Minh, Trần Huy Dương, Vũ Đức Thi (2015), “Một số vấn đề dự báo chuỗi thời gian”, Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ VIII Nghiên cứu ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR), Hà Nội, ngày 10/7/2015 [15] Trần Thanh Thương, Ứng dụng mơ hình dự báo chuỗi thời gian mờ, Luận văn Thạc sĩ, Đại học Thái Nguyên, 2010 [16] Trần Văn Tâm Em, Nghiên cứu ứng dụng chuỗi thời gian việc dự báo kinh doanh xăng dầu, Luận văn Thạc sĩ, Đại học Lạc Hồng, 2010 ... doanh cao 1.1.3 Các loại dự báo Phân loại dự báo vào: kết dự báo, phương pháp dự báo đối tượng dự báo 1.1.3.1 Căn vào kết dự báo Dựa vào kết dự báo chia dự báo thành dự báo điểm dự báo khoảng Dự báo. .. loại dự báo thường bao gồm: + Dự báo thời tiết: Thông báo thời tiết dự kiến thời gian định vùng định Trong dự báo thời tiết có dự báo chung, dự báo khu vực, dự báo địa phương, v.v Về thời gian, ... đó, việc thiết lập mơ hình dự báo chuỗi thời gian bậc cao cần thiết, để hiểu mô hình dự báo chuỗi thời gian lý thuyết dự báo chuỗi thời gian điều cần quan tâm, để dự báo áp dụng thành cơng vấn