(Luận văn thạc sĩ) Dự báo trên chuỗi thời gian sử dụng mô hình lai ghép Arima và RBFNN
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: (Luận văn thạc sĩ) Dự báo trên chuỗi thời gian sử dụng mô hình lai ghép Arima và RBFNN
(Luận văn thạc sĩ) Dự báo trên chuỗi thời gian sử dụng mô hình lai ghép Arima và RBFNN
LỜI CAM ĐOANTôi cam đoan đây là còng trinh nghiên cứu cúa tôi.Các số liệu, kết quà nêu trong luận văn là trung thực và chưa rừng được ai công bố trong (Luận văn thạc sĩ) Dự báo trên chuỗi thời gian sử dụng mô hình lai ghép Arima và RBFNN g bất kỳ còng trình nào khácTp. Hồ Chi Minh, ngày ... tháng 4 năm 202ỉ(Ký tên vả ghi rò họ tên)Phạm Chi CôngXTÓM TATHiện nay trong khai phá dìr liệu lớn dược quan tâm nhiều nhất trong lình vực khoa học dừ liệu, một Irong nhừng vàn đê được đặt lẽn hàng đàu là nhừng hài toán về dự báo. hầu hết trong c (Luận văn thạc sĩ) Dự báo trên chuỗi thời gian sử dụng mô hình lai ghép Arima và RBFNN ác lình vực hoạt dộng xà hội hiện nay thi vấn dề dự bão đóng góp một phân không nhô trong sự tồn lại và phát Iriên. Người la đưa ra râl nhicu các kỳ t(Luận văn thạc sĩ) Dự báo trên chuỗi thời gian sử dụng mô hình lai ghép Arima và RBFNN
huật trong khai phá dừ liệu dè dự báo. nhưng Bái toán dự báo sư dụng chuồi sô thời gian luôn là một đê lài "nóng” luôn được quan lâm.Các nhà nghiên cữLỜI CAM ĐOANTôi cam đoan đây là còng trinh nghiên cứu cúa tôi.Các số liệu, kết quà nêu trong luận văn là trung thực và chưa rừng được ai công bố trong (Luận văn thạc sĩ) Dự báo trên chuỗi thời gian sử dụng mô hình lai ghép Arima và RBFNN g di vào nghiên cứu các phương pháp dự báo sao cho cãi thiện dược kết quả so với các mô hình dự báo khác. Dựa trên mô hình dự báo ARIMA và RBFNN. L.Zhang vã cộng sự [6] dã dưa ra mò hình dự báo lai ARIMA-RBFNN và đã cho kết quà dự báo tốt hơn khi thực hiện từng mô hình. Tuy nhiên, lượng dừ liệu ngày (Luận văn thạc sĩ) Dự báo trên chuỗi thời gian sử dụng mô hình lai ghép Arima và RBFNN càng lớn nên thời gian thực thi cúa mô hỉnh sè lâu hơn. Do dó. việc cãi lien mò hình ARIMA-RBFNN để thời gian thực thi nhanh hơn lã một vấn đề cần qu(Luận văn thạc sĩ) Dự báo trên chuỗi thời gian sử dụng mô hình lai ghép Arima và RBFNN
an tàm.Trong đề lài này, chủng tôi cãi liến mô hình ARIMA-RBFNN đà được L.Zhang vã cộng sự giới thiệu, nhẩm mục đích cai thiện thời gian thực thi vã kLỜI CAM ĐOANTôi cam đoan đây là còng trinh nghiên cứu cúa tôi.Các số liệu, kết quà nêu trong luận văn là trung thực và chưa rừng được ai công bố trong (Luận văn thạc sĩ) Dự báo trên chuỗi thời gian sử dụng mô hình lai ghép Arima và RBFNN tly, in the social activities today, the problem of forecasting plays a significant part in the existence and development. Many techniques are given in data mining for prediction, but the forecasting problem using time series is a "hot" topic that is always interested.Researchers have come up with a (Luận văn thạc sĩ) Dự báo trên chuỗi thời gian sử dụng mô hình lai ghép Arima và RBFNN variety of methods to use current large data sources to serve the problems of forecasting. In this thesis, we also study prediction methods to improv(Luận văn thạc sĩ) Dự báo trên chuỗi thời gian sử dụng mô hình lai ghép Arima và RBFNN
e the results compared to other predictive models. Based on prediction models ARIMA and RBFNN. L.Zhang et al [6] gave the ARIMA-RBFNN hybrid predictioLỜI CAM ĐOANTôi cam đoan đây là còng trinh nghiên cứu cúa tôi.Các số liệu, kết quà nêu trong luận văn là trung thực và chưa rừng được ai công bố trong (Luận văn thạc sĩ) Dự báo trên chuỗi thời gian sử dụng mô hình lai ghép Arima và RBFNN ill be longer. Therefore, improving the ARIMA-RBFNN model for faster execution time is a matter of concern.In this study, we refine the ARIMA-RBFNN model introduced by L.Zhang et al in order to improve the execution time and the results of forecasts better.xiiMỤC LỤCQUYÊT ĐỊNH GIAO ĐÊ TÀI........... (Luận văn thạc sĩ) Dự báo trên chuỗi thời gian sử dụng mô hình lai ghép Arima và RBFNN ........................................iLÝ LỊCH KHOA HỌC........................................................ixI.ÒI CAM 1)0AN.....................(Luận văn thạc sĩ) Dự báo trên chuỗi thời gian sử dụng mô hình lai ghép Arima và RBFNN
......................................XTÓM TÁT.................................................................xiMỤC LỰC..............................LỜI CAM ĐOANTôi cam đoan đây là còng trinh nghiên cứu cúa tôi.Các số liệu, kết quà nêu trong luận văn là trung thực và chưa rừng được ai công bố trong (Luận văn thạc sĩ) Dự báo trên chuỗi thời gian sử dụng mô hình lai ghép Arima và RBFNN ..................................11.1.Tính cẩp thiết cùa dề tài...........................................11.2.Một số các công trinh nghiên cứu lien quan..........................11.3.Mục đích nghiên cứu. khách thể vã đối tượng nghiên cứu cùa dề tài...51.4.Nhiệm vụ nghiên cứu và giới hạn........... (Luận văn thạc sĩ) Dự báo trên chuỗi thời gian sử dụng mô hình lai ghép Arima và RBFNN ..........................61.5.Phương pháp nghiên cứu..............................................61.6.Ý nghía thực tiễn của đe tài..................(Luận văn thạc sĩ) Dự báo trên chuỗi thời gian sử dụng mô hình lai ghép Arima và RBFNN
......................6Chương 2: cơ SỞ LÝ THUYẾT VÊ CHUỒI THỜI GIAN VÀ CÁC MÒ HÌNH Dự BÁO.............................................................LỜI CAM ĐOANTôi cam đoan đây là còng trinh nghiên cứu cúa tôi.Các số liệu, kết quà nêu trong luận văn là trung thực và chưa rừng được ai công bố trong (Luận văn thạc sĩ) Dự báo trên chuỗi thời gian sử dụng mô hình lai ghép Arima và RBFNN .....72.1.2.Dặc diêm chuồi thời gian..........................................8LỜI CAM ĐOANTôi cam đoan đây là còng trinh nghiên cứu cúa tôi.Các số liệu, kết quà nêu trong luận văn là trung thực và chưa rừng được ai công bố trongGọi ngay
Chat zalo
Facebook