2 2 sử dụng mô hình huấn luyện để dự đoán

... thống kê :2. 1 .Dự đoán dựa vào dãy số thời gian: Là phơng pháp tổng quát của dự đoán thống kê ngắn hạn.Theo kinhnghiệm của lí thuyết dự đoán ,để kết quả dự báo đợc chính xác thì tầm xa dự báokhông ... tợng ở thời gian càng gần hiện tại thì càng có ý nghĩa .Mô hình dự? ?oán:giả sử ở thời gian t có mức độ thực tế yt và mức độ dự đoán là yt ,để dự? ?oán mức độ của hiện tợng ở thời gian tiếp(thời gian ... xa của dự báo. -Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển bình quân:phơng pháp này áp dụng khisự phát triển của hiện tợng tơng đối ổn định,các tốc độ phát triển liên hoàn xấpxỉ nhau .Mô hình dự đoán hnhTrong

Ngày tải lên: 07/12/2012, 13:37

... y 1 (i =2, 3 .n) (2. 2) Trong đó: i : là các lợng tăng (hoặc giảm tuyệt đối định gốc) 7 )2. 1( 1n 2 y y 2 y y 1n 1i n i 1 ++ = = )3.1( t t.y t .tt t.y .t.yty y n 1i i n 1i yi n21 nn 221 .1 = ... về phơng pháp dãy số thời gian và dự đoán thống kê . - Chơng III . Vận dụng phơng pháp dãy số thời gian và dự đoán thống kê trong việc phân tích biến động và dự đoán Du Lịch Việt Nam trong những ... :là tốc độ phát triển định gốc. Chú ý: 8 (i =2, 3 .n) 1n yy 1n1n 1nn i n 2i = = = = (2. 3) 1i i i y y t = (i =2, 3 n) (3.1) 1 i i y y T = (i =2, 3 n) (3 .2) Đề án lý thuyết thống kê Phan Quán Thành

Ngày tải lên: 04/09/2013, 13:48

... 6 120 2 63353 6 622 3 29 810 25 026 39438 43775 45 323 47340 30384 26 026 39055 43355 44870 46938 34397 26 527 4 020 4 44 625 4 620 2 4 829 5 429 95 30030 46714 51853 53680 56 122 10 65 927 37539 56669 629 07 65 125 ... 6 120 2 63353 6 622 3 6 924 2 29 810 25 026 39438 43775 45 323 47340 49541 30384 26 026 39055 43355 44870 46938 49106 34397 26 527 4 020 4 44 625 4 620 2 4 829 5 50535 429 95 30030 46714 51853 53680 56 122 57 820 ... 26 527 7 δ 20 00 = ? ?20 00 − Υ1999 = 850000 − 765793 = 8 420 7 δ 20 01 = ? ?20 01 − ? ?20 00 = 880000 − 850000 = 30000 δ 20 02 = ? ?20 02 − ? ?20 01 = 922 145 − 880000 = 421 45 δ 20 03 = ? ?20 03 − ? ?20 02 = 1010 529 − 922 145

Ngày tải lên: 23/10/2013, 13:20

... gian 16 1 )Dự đoán dựa vào phơng trình hồi quy bằng phơng pháp ngoại suy phơng trình hồi quy .17 2) Dự đoán dựa vào lợng tăng hoặc giảm tuyệt đối bình quân 17 3) Dự đoán dựa vào tốc ... y 1 (i =2, 3 n) (2. 2) Trong đó: i : là các lợng tăng (hoặc giảm tuyệt đối định gốc) 7 )2. 1( 1n 2 y y 2 y y 1n 1i n i 1 ++ = = )3.1( t t.y t tt t.y t.yty y n 1i i n 1i yi n21 nn 221 .1 = ... phơng pháp dãy số thời gian và dự đoán thống kê . - Chơng III . Vận dụng phơng pháp dãy số thời gian và dự đoán thống kê trong việc phân tích biến động và dự đoán Du Lịch Việt Nam trong những

Ngày tải lên: 16/06/2014, 10:10

... phương pháp dãy số thời gian và dự đoán thống kê . - Chương III . Vận dụng phương pháp dãy số thời gian và dự đoán thống kê trong việc phân tích biến động và dự đoán Du Lịch Việt Nam trong những ... ………… o0o………… Luận văn Vận dụng phương pháp dãy số thời gian và dự đoán thống kê trong việc phân tích biến động và dự đoán Du Lịch Việt Nam trong những năm tới §Ò ... và thời gian i). Công thức tính: (2. 1)  i : là lượng tăng hoặc giảm tuyệt đối liên hoàn. )1.1( n y n y yy y n 1i i n21      )2. 1( 1 n 2 y y 2 y y 1n 1i n i 1        )3.1(

Ngày tải lên: 28/06/2014, 03:20

... I II 1606 .25 24 64.89 8954.4 59 52. 35 1015.5090 29 02. 32 2971 .23 1 123 .22 96 1109.0567 35581.1 30435.1 9 92. 20 128 9.0659 129 2 .20 35 88 129 .4 900 02. 1 10 901.30 1 127 .3181 1141.3464 51084 .2 57 622 .3 III 11 ... 1988.1367 20 76.4910 II 30 1960.0 1843.1665 1834.0 729 III 31 1774 .2 1857 .20 97 1794 .24 91 IV 32 18 12. 2 1985.7 822 1959.5335 20 12 2013 20 14 Tổng 422 01.3 24 356.9 751 .28 6 364. 829 1 024 .36 31.7183 23 156 .2 30141.1 ... 1 124 .1809 1116.5639 56444.7 528 83.4 12 967 .20 123 5.1607 121 9. 420 7 718 02. 9 63615.3 I 13 1351 .2 1345.0157 1 420 .7 928 38 .24 56 4843.16 II 14 1159.3 124 4.6863 125 4. 923 6 729 0. 82 9143.87 III 15 122 1.4

Ngày tải lên: 21/07/2015, 08:27

... 44 30 26 15 25 3.0 10.0 61 52 37 43 37 28 26 10 14 10 1 .2 10.0 57 57 40 46 45 34 28 14 19 10 5.0 7.87 56 51 36 42 49 26 25 14 21 2. 0 21 .0 70 38 34 38 46 30 24 12 25 7.0]; % Khoi dong tri W 12= ones( 12, 5); ... DL=[10.0 46 27 27 26 32 25 18 12 17 5.0 86.0 90 60 50 50 60 40 30 20 30 10 10 4.0 35.0 64 44 45 39 44 35 21 15 22 7.00 18.5 61 47 38 43 42 36 25 16 23 8.0 10.0 66 48 42 38 43 31 25 11 23 1.0 17.0 ... cố 21 Hình 2. 7: Học khơng củng cố 22 Hình 2. 8: Mô tả cấu trúc nơron nhân tạo thứ i 22 Hình 2. 9: Mơ tả giá trị ngơn ngữ tập mờ 29 10 Hình 2. 10: Mơ hình nơron mờ

Ngày tải lên: 15/02/2021, 17:50

... LIỆU VÀ ỨNG DỤNG ĐỀ TÀI MÔ HÌNH RANDOM FORREST VÀ ỨNG DỤNG CHO BÀI TỐN DỰ ĐỐN THU NHẬP CÁ NHÂN GVHD Lớp Nhóm Thành viên : : : : TS Nguyễn Mạnh Cường 20 231IT60 520 02 12 Hà Long Vũ - 20 206 022 81 Hà Nội, ... 35 Hình 10: Kết mơ hình 37 Hình 11: Ma trận hỗn loạn 37 Hình 12 Hình ảnh giao diện chương trình dự đốn 42 Hình 13 Kết dự đoán .43 Hình 14 Kết dự đốn .44 ... Forest 21 Hình 1: Một vài mẫu liệu 26 Hình 2: Phầm trăm giá trị “?” đặc trưng 27 Hình 3: Dữ liệu sau lấp đầy giá trị “?” 28 Hình 4: Mã hóa liệu 29 Hình 5: Biểu

Ngày tải lên: 18/01/2024, 19:07

... (2. 1) δ i : là lượng tăng hoặc giảm tuyệt đối liên hoàn.7)1.1(nyny .yyyn1iin21∑==+++= )2. 1(1n2yy2yy1n1ini1−++=∑−=−−)3.1(tt.yt .ttt.y .t.ytyyn1iin1iyin21nn 221 .1∑∑==−−=++++++=1iiiyy−−=δn,2i= Đề ... phương pháp dãy số thời gian và dự đoán thống kê .- Chương III . Vận dụng phương pháp dãy số thời gian và dự đoán thống kê trong việc phân tích biến động và dự đoán Du Lịch Việt Nam trong những ... giữa hai thời gian liền nhau.Công thức tính như sau: Trong đó:8iin2i∆=δ∑=(i =2, 3 .n)1nyy1n1n1nnin2i−−=−∆=−δ∑=δ= (2. 3)1iiiyyt−= (i =2, 3 n) (3.1) Đề án lý thuyết thống kê

Ngày tải lên: 13/12/2012, 11:20

... dụng mô hình dự đoán: y i n + L = y ( t + L ) I TV ( i ) Trong đó: Mức độ dự đoán kỳ thứ i của năm (n+L) i y n +L : y t +L : Giá trị hàm xu thế tại thời điểm (t+L) Mô hình dự đoán ... dự đoán này cho chúng ta kết quả dự đoán giống nhau ở các năm dự đoán khác nhau b Đối với dãy số thời gian có phơng pháp biến động rõ rệt, chúng ta vận dụng mô ... vận dụng để dự đoán các hiện tợng kinh tế - xã hội không quá phức tạp Cũng ng phơng pháp ngoại suy bằng số bình quân trợt, ngoại suy hàm xu thế có thể đợc tiến hành dự đoán điểm

Ngày tải lên: 31/01/2013, 11:13

... hoạt động du lịch ngành kinh tế mũi nhọn Ngày 22 /7 /20 02. Thủ tớng phủ đà ký định số 97 /20 02/ QĐ-TTg phê duyệt chiến lợc phát triển du lịch Việt Nam 20 01 -20 10 với mục tiêu phát triển du lịch thành ... phơng pháp thống kê phân tích dự đoán kết hoạt động du lịch Chơng III: Vận dụng số phơng pháp thống kê phân tích dự đoán kết hoạt động du lịch Việt Nam thời kỳ 1995 -20 02 Trong phạm vi viết đà trình ... hoạt động du lịch Thứ hai: mặt thực tiễn, nhằm vận dụng phơng pháp thống kê phân tích dự đoán kết hoạt động du lịch Việt Nam giai đoạn 1995 -20 02 Về phơng pháp nghiên cứu, tiến hành nghiên cứu lý

Ngày tải lên: 01/02/2013, 10:46

... nằm ngang  Một số mô hình giải thích đường tổng cung ngắn hạn:  Mô hình tiền lương cứng nhắc  Mô hình nhận thức sai lầm công nhân  Mô hình thông tin không hoàn hảo  Mô hình giá cứng nhắc ... đó: tổng cầu giảm AD2= AD2- AD= MPC.t.Y2 MPC.t(C+I+G) Sản lượng cân giảm Y 02= Y2-Y0= (1-MPC(1-t)-MPC.t).(1-MPC+MPC.t) 10 P ASL ASS AD2 P2 E E0 P0 AD2 AD Y0 Y2 Y 02 Y * Khi phủ giảm chi ... đó: ASLD tăng từ Y2 ->Y0 Tổng cầu AD2= AD- AD2= MPC.t.Y2 MPC.t(C+I+G) Sản lượng cân tăng Y 02= Y0-Y2= (1-MPC(1-t)-MPC.t).(1-MPC+MPC.t) P ASL AS AD2 P0 E0 E P2 AD AD2 Y2 Y0 Y Ngoài biên...

Ngày tải lên: 29/10/2012, 15:37

... ngang    Một số mô hình giải thích đường tổng cung ngắn hạn:  Mô hình tiền lương cứng nhắc  Mô hình nhận thức sai lầm công nhân  Mô hình thông tin không hoàn hảo  Mô hình giá cứng nhắc ... Khi đó: tổng cầu giảm AD2= AD2- AD= MPC.t.Y2 MPC.t(C+I+G) Sản lượng cân giảm Y 02= Y2-Y0= (1-MPC(1-t)-MPC.t).(1-MPC+MPC.t) P ASL ASS AD2 P2 E E0 AD2 P0 AD Y 02 Y0 Y2 Y * Khi phủ giảm chi ... I Mô hình tổng cung cầu 1 .Mô hình tổng cầu tổng cung hay gọi mô hình AD-AS mô hình dùng để giải thích hai biến số Biến số thứ tổng sản lượng...

Ngày tải lên: 29/10/2012, 16:35

... 0.96 828 5 0. 029 577 32. 737 42 MA(4) -0. 927 121 0. 027 977 -33.13838 Variance Equation C 0.1 420 38 0.005178 27 .43153 ARCH(1) -0 .28 97 92 0.309583 -0.936069 (RESID Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định T ta có ˆ αo 0, 025 783...

Ngày tải lên: 29/03/2013, 10:05

... 0.96 828 5 0. 029 577 32. 737 42 MA(4) -0. 927 121 0. 027 977 -33.13838 Variance Equation C 0.1 420 38 0.005178 27 .43153 ARCH(1) -0 .28 97 92 0.309583 -0.936069 (RESID Sử dụng tiêu chuẩn kiểm định T ta thấy: tqs = ˆ αo 0,114 422 = = 2, 76448 42 > tα (60)...

Ngày tải lên: 08/04/2013, 14:52

... lý ta sử dụng mơ hình phần cứng phân tán để việc nói chuyện máy tính dễ dàng Trong mơ hình ta sử dụng thư viện MPI thư viện NetStream nhằm tạo thân thiện với người sử dụng - Lựa chọn mơ hình phần ... sử dụng biểu diễn nhị phân kết hợp với sơ đồ để mơ hình hố chọn lọc, lai ghép đột biến Ứng dụng thuật tốn di truyền: + Trong tin học: xây dựng chương trình tin học đặc biệt trí tuệ nhân tạo để ... III Sử dụng khung thuật tốn giải tốn MAXSAT 16 I Đọc file cấu hình 16 II Sử dụng khung thuật tốn giải bai tốn MAXSAT 17 III Kết thực nghiệm 24 Kết 24 Kết...

Ngày tải lên: 27/04/2013, 21:11

... 2. 48778E+ 12 0.001887975 0 .24 5740961 Mar-04 2. 58502E+11 1 .27 236E+ 12 829 8845398 8.83874E+11 2. 39481E+ 12 0.003465347 0 .29 246 422 6 Apr-04 2. 725 87E+11 1.3 420 6E+ 12 41798 022 14 1.07963E+ 12 2. 627 53E+ 12 ... 7. 428 31E+11 1.9 922 9E +25 3 .24 229 E-14 0.3056150 42 Jan-04 2. 48356E+11 1.16017E+ 12 579758 127 6 8.84486E+11 2. 24143E+ 12 0.0 025 865 52 0 .28 0791676 46 Feb-04 2. 5 021 5E+11 1.18431E+ 12 4696864361 1.01 821 E+ 12 ... Jul-04 3.5 828 7E+11 1.47908E+ 12 2 028 1099379 1.10346E+ 12 2.83637E+ 12 0.007150376 0. 324 69336 Aug-04 3. 626 76E+11 1.55165E+ 12 8 321 910056 1 .23 871E+ 12 3.1 021 3E+ 12 0.0 026 826 41 0 .29 2786166 Sep-04 3. 826 11E+11...

Ngày tải lên: 28/02/2014, 09:28

... 0.197431 0. 127 110 1.55 322 8 0.13 02 LOG(X) ^2 0.005187 0.004 124 1 .25 7866 0 .21 75 C 1.119065 0.408967 2. 736 320 0.0101 49 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 08 /20 /05 Time: ... 0. 022 790 0 .24 5874 0.8075 C 0.076461 0.80 427 9 0.095068 0. 924 9 AR(1) -0.056136 0.166895 -0.336358 0.7390 RESID(-1) -0.015084 0 .26 1130 -0.057764 0.9543 RESID( -2) 0 .25 8509 0 .23 6096 1.094930 0 .28 26 ... Prob(F-statistic) 0.7 926 32 Akaike info criterion 2. 526 285 R-squared 0.079381 Mean dependent var 0.56 124 2 Adjusted R-squared 0. 021 8 42 S.D dependent var 1.343069 S.E of regression 1. 328 321 Akaike info...

Ngày tải lên: 06/03/2014, 09:20