Xây dựng phần mềm ứng dụng vào dự báo nhu cầu sử dụng điện trên địa bàn thị xã thủ dầu một

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ DẦU MỘT KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO TÔNG KÉT ĐÈ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CÁP TRƯỜNG XÂY DỰNG PHÀN MÈM ỨNG DỤNG VÀO Dự BÁO NHU CẨU SỬ DỤNG ĐIỆN TRÊN ĐỊA BÀN THỊ XÃ THU DẦU MỘT Mã số: KT-02.11.02 Chủ nhiệm đề tài: ThS Nguyễn Thị Ánh Tuyết Bình Dương, 10/2012 TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ DẦU MỘT KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐÈ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP TRƯỜNG XÂY DựNG PHẦN MÈM ỨNG DỤNG VÀO Dự BÁÕ NHU CẦU SỬ DỤNG ĐIỆN TRÊN ĐỊA BÀN THỊ XÃ THU DẦU MỘT Mã sổ: Xác nhận đon vị chủ trì đề tài ThS Đinh Thị Thu Hương Chủ nhiệm đề tài ThS.Nguyễn Thị Ánh Tuyết Bình Du ong, 10/2012 DANH SÁCH THÀNH VIÊN THAM GIA NGHIÊN cửu ĐỀ TÀI VÀ ĐƠN VỊ PHỐI HỢP CHÍNH ThS Nguyễn Thị Ánh Tuyết: chủ nhiệm đề tài TS Lư Nhật Vinh: phối hợp thực đề tài Đơn vị phối hợp: Khoa Công nghệ thông tin TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ DẦU MỘT Đon vị: Khoa Cơng nghệ Thơng tin THƠNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN cứu Thông tin chung: - - Tên đê tài: Xây dựng phần mềm ứng dụng vào dự báo nhu cầu sử dụng điện địa bàn Thị xã Thủ Dầu Một -Mã số: KT-02.11.02 Chủ nhiệm: ThS Nguyễn Thị Ánh Tuyết - Đơn vị chủ trì: Khoa Cơng nghệ Thông tin - Thời gian thực hiện: năm Mục tiêu: - Nghiên cứu, phân tích chuỗi liệu thời gian để xác định chất chuỗi liệu, dự đoán giá trị tương lai dựa chế phát sinh chuỗi - Xây dựng phần mềm sở kết hợp giải thuật luyện kim giải thuật di truyền để dự đoán chuỗi liệu thời gian - Thực nghiệm số liệu kw điện thống kê phần mềm để đưa kết dự báo - Phục vụ công tác giảng dạy nghiên cứu khoa học khoa Tính mói sáng tạo: Dựa vào thuật tốn tối ưu để xây dựng phần mềm cho kết dự báo có sai số thấp việc áp dụng số thuật toán khác liệu lấy từ Time Series Data Library Kết nghiên cứu: Xây dụng phần mềm ứng dụng vào dự báo nhu cầu sử dụng điện địa bàn Thị xã Thủ Dầu Một dùng dự báo cho số chuỗi liệu thời gian số lĩnh vực ngành nghề khác Sản phẩm: Phần mềm Hiệu quả, phuong thức chuyển giao kết nghiên cứu khả áp dụng: Đạt mục đích đề đề cương, chuyển giao khoa Công nghệ Thông tin để ứng dụng giảng dạy nghiên cứu khoa học Ngày 25 tháng năm 2012 Đon vị chủ trì ThS Đinh Thị Thu Hương Chủ nhiệm đề tài ThS Nguyễn Thị Ánh Tuyết THU DAU MOT UNIVERSITY Implementing institution: Faculty of Information Technology INFORMATION ON RESEARCH RESULTS General information: Project title: Developing an application software in forecasting demand for electricity in Thu Dau Mot Town Code number: KT-02.11.02 Coordinator: Tuyet Nguyen Thi Anh Implementing institution: Faculty of Information Technology Duration: year Objective(s): Research and analyze time data string to determine the nature of data string, and predict future values based on the mechanism of string arising - Develop software based on the combination of metallurgical algorithms and genetic algorithms to predict the time data string - Experimentalize kw power data list on the software to make the prediction results - Support teaching and research in faculty Creativeness and innovativeness: Based on the optimal algorithm for developing software for prediction results with errors less than the application of other algorithms on the same set of data taken from the Time Series Data Library Research results: An application software is developed to forecast demand for electricity in Thu Dau Mot Town and this software can be used to forecast a time data string on other industries Products: software Effects, transfer alternatives of reserach results and applicability: Achieve the purposes set out in the outline, and transfer to Faculty of Information Technology for Sept 25, 2012 Coordinator Implementing institution applying in teaching and scientific research Huong Dinh Thi Thu Tuyet Nguyen Thi Anh MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt ARMA AutoRegressive Moving Average Trung bình trượt tự hồi quy ARIMA AutoRegressive Trung bình trượt tích hợp tự hồi qui Intergrated ES Moving Average Exponential Smoothing San số mũ GA Genetic Algorithm Giải thuật di truyền SA Simulated Annealing Giải thuật luyện kim NN Neural Network Mạng nơ-ron FL Fuzzy Logic Logic mờ EVN The Electricity of Vietnam Tổng Công ty Điện lực Việt Nam TS Time series Chuỗi thời gian GEAs Genetic and Evolutionary Thuật toán di truyền tiến hóa Algorithms SSE Sum Squared Error Sai số tổng bình phương RMSE Root Mean Squared Error Sai số trung bình binh phương NMSE Normalized Mean Square Error •Sai số trung bình bình phương chuẩn TSF Time series forecasting Dự báo chuỗi thời gian RVR Real-Valued Representation Biểu diễn giá trị thực BIC STW Bayesian Information Criterion Sliding Time Window Cửa sô thời gian trượt STWs Sliding Time Window Các cửa sổ thời gian trượt MetaGAs Meta-Genetic Algorithm Thuật giải di truyền đa cấp SA-GA Simulated Annealing - Genetic Algorithm Thuật giải luyện kim kết họp thuật giải di truyền AR AutoRegressive Tự hồi quy MA Moving Average Trung bình trượt ARCH AutoRegressive Heteroskedasticity GARCH Generalized - AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity Conditional Phương sai sai số thay đổi có điều kiện tự hồi quy Phương sai sai số thay đổi có điêu kiện tự hồi quy mở rộng TBA Trạm biến áp CN-XD Công nghiệp - Xây dựng NL-TS Nông lâm - Thuỷ sản KS-NH Khách sạn - Nhà hàng CQ-QL Cơ quan - Quản lý Điện TP Điện Thương phẩm ĐT (Tr.đ) Đầu tư (Triệu đồng) DANH MỤC CÁC BẢNG Hình 4.8: Đồ thị biểu diễn chuỗi Sunspots 4.1.2.8 Kobe Kết Mơ hình Chỉ tiêu: - Sai số RMSE: 478.042 - Sai số NMSE: 2.35715% = -0.0252638*x[-2] + 0.188254*x[-8] + 0.370064*x[-10]-0.725101*x[-12] + 1.03819*x[-13] + 0.0157048*e[-4] + 0.0112543*e[-7]-0.176119*e[-8] + 0.198903*e[-9] + 0.671035*e[-10] + 1.2475*e[-13] Đồ thị Iiiiiiiiuir KẾT QUA THựC NGHIỆM kobe SAGAs Bi Hình 4.9: Đồ thị biểu diễn chuỗi Kobe 4.1.3 - Nhận định kết quả: So với chi tiêu đạt phương pháp ES, ARIMA, GEA, Meta- GAs chuỗi liệu lấy từ Time Series Data Library [15] phương pháp SAGA dùng mơ hình ARMA kết hợp giải thuật di truyền giải thuật luyện kim hiệu - Từ nói mơ hình ARMA xây dựng kết hợp giải thuật di truyền giải thuật luyện kim có độ tin cậy cao, dùng để dự báo nhu cầu sử dụng điện địa bàn Thị xã Thủ Dầu Một 4.2 THỤC NGHIỆM MƠ HÌNH ARMA CHO CÁC CHUỎI DỮ LIỆU TRONG LĨNH vực NGÀNH ĐIỆN: Các chuỗi số liệu thực nghiệm tiến hành xử lý sau: 80% số liệu dùng làm tập huấn luyện, 20% số liệu cỏn lại tập kiểm tra Tiến hành học mơ hình với 20 lần luyện kim 50 lần di truyền để có kết mục 4.2 4.2.1 Dự báo nhu cầu sử dụng điện theo khu vực Thị xã Thủ Dầu Một: i- Thị xã Thả Dầu Một Kết Mơ hình Dự báo: Năm (12 tháng) 1647071.64320048 1616637.02261042 1403752.17528789 1528871.75122128 1398831.55180441 1720145.82675389 1547628.93746529 1677077.48453076 1328058.01675001 1690404.41242526 1781038.20935707 1733122.4429459 Chỉ tiêu: - Sai số RMSE: 102588 Sai số NMSE: 0.2395% X/ =+0.472823*x[-2]+0.495794*x[-3]+0.159769*x[-5]+ 0.0103765*x[6]-0.182896*x[-7]-0.413159*x[-8] + 0.522186*x[-9] + 0.000542884*x[11] -0.0649524*x|-l3| + 0.151313*e[-2] + 0.00425035*e[-3]0.0214402*e[-5]-0.120807*ef-7]-0.356758*e[-l ]-0.573544 *e[-13] Đồ thị KẾT QUA THựC NGHIỆM 1592105 ? iX^8 S V\\ —/I 1283903.4 11817342 •_ / \y / TDM n SAGAs M Hình 4.10: Đồ thị biểu diễn chuỗi TĐM 4.2.2 Dự báo nhu cầu sử dụng điện theo nhóm ngành nghề tỉnh: 4.2,2 ỉ Nông - Lâm - Thuỷ Kểt Dự báo: Nảm (12 tháng) Chỉ tiêu: 8oị sá PA4QP- 54 148 4235023.8319363 4328149.83069635 4211001.67328447 4225465.02776243 4328368-67312649 4308350.87271799 4258403.47603567 4163880.05906767 4390581.6301231 4311931.39241322 - Sai Số NMSE: 54)8543% Mơ hình = -0.784449 + 0.901214*x[-2] + 0.0622075*x[-3] + 0.0340525 *x[10] + 0.301425^-3] + 0.00419038^[-6]-0.399522*e[-8] + 0.0291822*e[-10]0 0401 363*pM 11 + 378041 *(4-131 Đồ thị KỂT QUÁ THựC NGHIỆM A MSIWI S9529S5.4 5:83703.6 // \ /% •X* /-+ / -zz: ' V NIT ■■ SAGAa Hình 4.11: Đồ thị biểu diễn chuỗi NLT 4.2.2.2 Công nghiệp - Xăy dựng Chỉ tiêu: 104340104.374983 104041774.338727 107842464.730714 108819467.589822 103647410.348161 104328617.054091 108668351.772144 108356322.870808 103213356.062378 104115231.74067 108433518 379343 108274131 912811 - Sai SỐ RMSE: 2889790 Q • -A HTWJC'T? Ị ẠỌ-ỊÍ Mơ hình Kết ( Dự báo: Năm (12 tháng) *t = 0.0234394-0.0104701 *x[-l] + 0.897218*x[-2] + 0.0858275*x[-6] + 0.0225736*x[-9J + 0.0691205*x[-1 l]-0.0657703*x[-13]-0.402949*e[-2]0.0234279*e[-4] + 0.0166633*e[-81 + 0.138747*e[-13] Hình 4.12: Đồ thị biểu diễn chuỗi CN-XD 4.2.23 Kinh doanh - Dịch vụ Kết Mơ hình Dự báo: Năm (12 tháng) 8659442.91885965 8635474.43204651 8215523.23948274 8247028.26819923 8652077.4748087 8628704.45153909 8229213.92030339 8252088.15066011 8643060.38115619 8622139.46790516 8240217.89712962 8256969.5400392 - Sai sổ RMSE: 86632.5 Sai số NMSE: 0.57629% X, = 2.33001 + 0.984857*x[-2] + 0.0150475*x[-3]-0.659366*e[-2]0.00749083*e[-31 + 0.0701026*e[-61 + 0.0350512*e[-81 Đồ thị KẼT QUA THựC NGHIỆM IW AA KD DV Hình 4.13: Đồ thị biểu diễn chuỗi KD_DV 4.2.2.4 Chỉ tiêu: Ảnh sáng quan, dân dụng Sỉ II V u • M u •- ■■ SAGAs M ■ *■*■■* Kết Mơ hình Dự báo: Năm (12 tháng) 1647071.64320048 1616637.02261042 1403752.17528789 1528871.75122128 1398831.55180441 1720145.82675389 1547628.93746529 1677077.48453076 1328058.01675001 1690404.41242526 1781038.20935707 1733122.4429459 Chỉ tiêu: - Sai SỐRMSE: 1150550 -Sai SỐNMSE: 1.79683% x,= t 0.320346*xị-l ] + 0.143703*x[-2J + 0.389209*x[-3]-0 I96562*x[-7J + 0.117755*x[-8] + 0.140133*x[-9]-0.300133*x[-l 1] + 0.38587*x[-13] + 0740661 *e(-2]-0 1469Q2*e[-3]-0 0169*e[-41 + 0241825*ek6] + 0.176944*e[-7]-0.375533*e[-8]-0.147328*e[-i0] + 147028*e[-l 1] + 0.216134*e[-12]-0.78267*e[-13] Đồ thị KET QUA THỰC NGHIỆM — v ,z/ \ A // AS B SAGAe Hình 4.14: Đồ thị biểu diễn chuỗi AS 4.2.2.5 Thành phần khác Kết Mơ hình Dụ- báo: Năm (12 tháng) 6461788.33208789 7329658.00449481 6261107.04481316 7398819.67463232 6404976.29479137 7683406.55794019 6745902.08896549 7464759.90251792 6685130.54032837 7555639.2260551 7213927.81171414 7829110.16130043 Chỉ tiêu: - Sai số RMSE: 388457 -Sai số NMSE: 2.23097% *t = + 0.322174*x[-lJ + 0.578718*x[-2] + 0.207935*x[-3] + 0.001297*x[-5] + 0.0429304*x[-l l]-0.150349*x[-12]-0.000155344*e[2]-0.11849*e[-3]-0.171778*e[-4]-0.203085*e[-8] + 0.0409995*e[-9]0.679243 *e[-13] KẾT LUẬN Đẽ tài sử dụng số cải tiến phương thức tiến hóa giải thuật di truyền phương thức xác định lân cận giải thuật luyện kim đẻ tăng hiệu qua xác định mơ hình trung bình trượt tự hồi quy ARMA cho chuỗi liệu thời gian ứng dụng vào đánh giá nhu cầu sử dụng nguồn lượng điện Sự kết hợp hai giải thuật để xây dựng mơ hình dự báo chuỗi liệu thời gian, thực nghiệm cho kết tối ưu so với phương pháp truyền thống Việc áp dụng vào dự báo nhu cầu sử dụng điện địa bàn Thị xã đem lại kết khả quan Tuy nhiên tính chất phức tạp tốn dự báo, nên mơ hình cịn cần có thời gian điều chỉnh, thử nghiệm kiểm chứng nhiều tương lai KIẾN NGHỊ CÁC HƯỚNG NGHIÊN cứu TIẾP THEO Đề tài phát triển thêm theo số hướng: - Việc phát sinh lời giải lân cận thuật giải luyện kim giúp cho toán nhanh hội tụ lời giải tối ưu, cần nghiên cứu để tăng hiệu tìm kiếm lân cận - Xây dựng chương trinh demo cho đề tài hoàn chỉnh hơn, thử nghiệm nhiều chuỗi liệu thời gian khác thuộc lĩnh vực khác để điều chỉnh mơ hình cho đạt hiệu nhất, sai số, độ tin cậy cao thời gian hoàn thành nhanh hơn, sử dụng với tập liệu chuỗi thời gian khác để phục vụ tốt cho công tác dự báo DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Ong Ngun Chương (2007), “Mơ hình Arima với phương pháp Box Jenkins ứng dụng để dự báo lạm phát Việt Nam”, Tạp chí Khoa học, (số 19) Đại học Kinh tế, Đại học Đà Nàng [2] Nguyễn Thị Thúy Hoài (2008), “Thuật giải di truyền ứng dụng”, Tuyên tập Báo cảo Hội nghị Sinh viên NCKH lần thứ 6, Đại học Đà Nàng [3] Trương Quang Đăng Khoa, Phan Thị Thanh Bình, Nguyễn Minh Hiếu (2007), “Tái cấu trúc lưới phân phối pha để giảm tổn thất điện giải thuật meta - heuristic” , Tạp chí phát triển khoa học công nghệ, tập 10 (số 02), Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG - HCM [4] Phạm Văn Ký, Nguyễn Hữu Thiện, Phương pháp thuật giải di truyền tìm mặt cat dọc tối ưu đường sắt đô thị, Trường Đại học Giao thông Vận tải [5] Nguyễn Hồ Quỳnh (2004), Chuỗi thời gian: Phân tích Nhận dạng, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, Hà nội Nguyễn Quán Thăng, Nguyền Tuấn Anh, Nguyễn Thế Minh, “So sánh số phương pháp tìm kiếm tối ưu ứng dụng kỹ thuật” [6] Nguyễn Đình Thúc (2002), Lập trình tiến hóa, NXB Giáo dục, Hà nội [7] Bùi Quang Trung, Nguyễn Quang Minh Nhi, Lê Văn Hiếu, (2010), “úng dụng mơ hình ARIMA để dự báo VNINDEX”, Tuyển tập Báo cáo Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học lần thứ 7, ĐH Đà Nàng [8] Nguyễn Ngọc Tú, Trần Văn Lăng (2007), “Giải thuật lai cho toán xếp hàng đa trình tự sinh học”, Tạp chí phát triển khoa học công nghệ, tập 10 (số 4) [9] Aydin KIZILKAYA and Ahmet H KAYRAN, “Estimation of The ARM A Model Parameters Based on The Equivalent MA Approach", Senior Member, IEEE [10] p Cortez, M Rocha, and J Neves (Dec 2001), “A Meta-Genetic Algorithms for Time Series Forecasting”, In Proceedings of Workshop on Artificial Intelligence Techniques for Financial Time Series Analysis (AIFTSA-01), 10th Portuguese Conference on Artificial Intelligence [11] Paulo Cortez, Miguel Rocha, and José Neves, “Genetic and Evolutionary Algoritms for Time Series Forecasting”, Departamento de Informatica Universidade Minho Braga - PORTUGAL [12] z Michalewicz (1996) Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs Springer-Verlag, USA, Thirst edition [13] Nguyễn Thành Sơn, Các mơ hình quản lỷ thị trường điện lực khả áp dụng Việt Nam, http://www.lrc.ctu.edu.vn/pdoc/13/Cacmoinhquanly.pdf [14] Phòng nghiên cứu vietstock, 7-2-2011, Dự báo thị trường chứng khoán phương pháp định lượng, Niên giám Doanh nghiệp Niêm yết http://vietstock.vn/tabid/57/NewsID/179888/ ChannelID/585 /Default.aspx [15] R Hyndman (2001) Time Series Data Library Available from http://www- personal ■ buseco ■ monash.edu.au/~hyndman/TSFL/ [16] Hoàng Kiếm (2009), Thuật giải di truyền - Genetic Algorithm, http://www.scribd.com/doc/22824161/Thuat-giai-di-truyen [17] Trương Thị Thuý Lan-Kiều Tuấn Dũng-Nguyễn Minh Châu, 2011, Sử dụng thuật toán luyện kim song song giải toán Maxsat, Thư viện điện tử trực tuyến, http://kilơbơoks.com [18] http://www.scribd.com/doc/58271683/Giai-Thuat-Di-Truyen [19] http://viahe.talk4fun.net/cntt/it-bk/2010/l 1/giai-thuat-di-truyen [20] http://viahe.talk4fun.net/cnit/it-bk/201 Q/Ị /giai-thuúi ĩ - dj -l ru \ e 11 [21] http://vi.wikipedia.org PHỤ LỤC PHỤ LỤC 1: Tình hình sản xuất kinh doanh địa bàn tỉnh Bình Dương điện thương phẩm Bảngl.l : Tình hình sản xuất kinh doanh điện thưong phẩm Điện TP Tăng Tỷ trọng (Triệu trưởng kWh) (%) CN-XD NL-TS KS-NH CQ-QL Khác 2006 2.807 23.71% 80.7% 0.05% 1.6% 16.6% 1.06% 2007 3.608 28.54% 82.9% 0.03% 1.6% 14.5% 0.95% 2008 4.151 15.04% 82.7% 0.02% 1.8% 14.5% 0.96% 2009 4.619 11.27% 82.6% 0.02% 2.0% 14.4% 1.10% 2010 5.220 13.01% 83.9% 0.02% 1.8% 14.1% 1.08% Năm Tình hình đầu tư xây dựng Bảngl.2 : Tình hình đầu tư xây dựng lưới điện Lưói 220kV Lưói llOkV Lưới trung Hạ Tổng mức Km MVA Km MVA Km MVA Km ĐT (Tr.đ) Tông sổ 14.7 500 70.5 653 457 43 1.351.270 2006 14.7 250 20 275 111 0.553 600.780 2007 23 63 106 125.050 2008 17 63 104 112.450 2009 8.47 126 71 1.6 14 137.940 126 65 1.1 27 375.050 Năm Ước 2010 250 PHỤ LỤC 2: Các chuỗi liệu thực nghiệm mẫu lấy từ Time Series data Library PHỤ LỤC 3: Một số bảng cấu trúc liệu Điện Bảng 3.1: Thống kê mô tả nhóm ngành nghề Thị xã J lymíứDLMha ỉ • + + + + + MaNganhnghe] TenNganhnghe Nông, Lâm, Thũy sàn Công nghiệp, xây dựng Kinh doanh, dịch vụ Ánh sáng quan, dân Các thành phần khác Sũthang I Viettat 132 NLT 132 CN-XD 132 KD-DV 132 AS 132 KHAC Ũ ► Ũ Bảng 3.2: Thống kê số kw điện tiêu thụ Thị xã Thủ Dầu Một i DIAPHUONG TX Th ũ Dầu Một TX Thủ Dầu ívlột TX Thũ Dầu Một J ỉ THANG NAM TX Thũ Dầu Một TX Thủ Dầu Một TX Thũ Dầu Một TX Thủ Dầu Mơt í TX Thủ Dầu Một TX Thũ Dầu Một TX Thủ Dầu Một TX Th ũ Dầu Một TX Thủ Dầu Một 1 TX Thủ Dầu Một TX Thũ Dầu Một TX Thũ Dầu Một ► r 4 □ 2 □ I 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2001 2001 2001 TIELJTHU 461760 I I Ũ4349 60314829 1965434 543878 778309 527528 12482659 22424 O 49EB82 2504233 801941 4583013 2439162 773910 Ũ - 5.- -:ĩ' Record: IJlJLU r~ atasheet View 16 LMI of 16 LAPS Bảng 3.3: Thống kê số kw điện tiêu thụ thuộc nhóm ngành nghề Thị xã lị • ì ■J Jr UTrJLJ_jJHrJ ' NGANHNGHE Nơng Lâm Thu Ỷ N Lã rn Th u Ỹ N ông L â m T h u ỹ Nông Lâm Thuỹ Nông Lâm Thu ỳ Nông Lâm Thuỹ Nông Lâm Thu ỷ Nônq Lâm Thuỹ Nống Lâm Thuỷ N ổ rì q L â m T h u V N ông Lâ m T h u ỹ Nông Lâm Thuỹ Nông Lâm Thuỹ Nông Lâm Thu ỳ Nông Lâm Thuỹ TIEUTHU í ĨJÌJ1=! THANG NAM 1o 11 12 ► o -91 'ẾỂO Record: Ị 1,4 jỊ ] 7' ■ *:*•< • ■ 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2001 2001 2001 o ~tì ’ c •' "’ỈSííỉ 12 ! ► 11 ►! I>*-| : 320420 4777SŨ2 472y24O 4902631 5540558 5364494 5725497 5525060 3789792 4178503 LI tì ti 4414645 4319827 3732352 4341152 □_ ■-'Sị of 15 atasheet View CAPS rtsyiki&r i rjf, Ị ị i1 Ị Ị i ★ í-TOMỈa.-* NGANHNGHE Ánh Sáng quan, Ánh Sáng c qua n, Ánh Sáng c qua n, Ánh Sáng qua n, Ánh Sáng C q 1u Ánh Sáng C q 1J ữ a n, Ánh Sáng c qua c n, qua Ánh Sáng ơ n, Ánh Sáng c qua n, Ánh Sáng c qua n, Ánh Sáng c qua n, Ánh Sáng c qua n, Ánh Sáng c qua n, Ánh Sáng c qua n, Ánh Sáng c qua n, ’ó Record: H II < .uafjjraw ĩ THANG r d â d â d â d â d d â d S ự S â d â d â d ự s s ự s â d â d ự s ự s â d â d â d â ự s ự s ự ■ Tỉ NAM 2819093 18215677 16719390 12471647 2000 2000 2000 2000 ỊỉŨŨ 2000 2000 2000 10 2000 2000 22567095 23756753 11 12 2000 2000 2001 2001 21732735 23607654 21759522 18881430 2001 Sw.-'"* •• *»• ■ 15834373 sự ự s s ự s TIEUTHU b II ►! !!►*] of 15 10990912 11698016 15432336 20595547 atasheet View CAPS ... HỌC THỦ DẦU MỘT Đon vị: Khoa Cơng nghệ Thơng tin THƠNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN cứu Thông tin chung: - - Tên đê tài: Xây dựng phần mềm ứng dụng vào dự báo nhu cầu sử dụng điện địa bàn Thị xã Thủ Dầu Một. .. nghiên cứu: Xây dụng phần mềm ứng dụng vào dự báo nhu cầu sử dụng điện địa bàn Thị xã Thủ Dầu Một dùng dự báo cho số chuỗi liệu thời gian số lĩnh vực ngành nghề khác Sản phẩm: Phần mềm Hiệu quả,... ĐẠI HỌC THỦ DẦU MỘT KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐÈ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP TRƯỜNG XÂY DựNG PHẦN MÈM ỨNG DỤNG VÀO Dự BÁÕ NHU CẦU SỬ DỤNG ĐIỆN TRÊN ĐỊA BÀN THỊ XÃ THU DẦU MỘT Mã