Đồ án tốt nghiệp kĩ sư đại học Bách Khoa Hà Nội
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Đồ án tốt nghiệp kĩ sư đại học Bách Khoa Hà Nội
Đồ án tốt nghiệp kĩ sư đại học Bách Khoa Hà Nội
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘIĐÓ ÁN TÓT NGHIỆPsử dụng học sâu cho bài toán dự đoán chỉ sô bụi mịn của Hà Nội■ ■ ■NGUYỄN MINH HIẼƯ minhhieun4@gmail.co Đồ án tốt nghiệp kĩ sư đại học Bách Khoa Hà Nội om Ngành Công nghệ thông tin và Truyền thông Chuyên ngành Công nghệ plìân niêmGiàng viên hướng dãn:TS. Nguyền Thanh Hùng Bộ môn: Viện:Công nghệ phân mêm Công nghệ thông tin - Truyền thông1Lời cam kếtHọ và tên sinh viên: Nguyên Minh HiếuĐiện thoại liên lạc:Email: minhhieun4@gmail.comHệ đào tạo: Đại h Đồ án tốt nghiệp kĩ sư đại học Bách Khoa Hà Nội ọc chính quyLớp:CNTT2-2 K60Tôi - Nguyền Minh Hiếu - cam kết Đỏ án Tốt nghiệp (ĐATN) là công trinh nghiên cứu cùa bàn thân tôi dưới sự hướng dán cùa TSĐồ án tốt nghiệp kĩ sư đại học Bách Khoa Hà Nội
. Nguyên Thanh Hùng. Các kết quà nêu trong ĐATN là trung thực, là thành quả của riêng tôi, không sao chép theo bất kỳ công trình nào khác. Tất cà nhữnTRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘIĐÓ ÁN TÓT NGHIỆPsử dụng học sâu cho bài toán dự đoán chỉ sô bụi mịn của Hà Nội■ ■ ■NGUYỄN MINH HIẼƯ minhhieun4@gmail.co Đồ án tốt nghiệp kĩ sư đại học Bách Khoa Hà Nội iệu tham khảo. Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm với dù chi một sao chép vi phạm quy chẽ của nhà trường.Hà Nội, ngày tháng nămTác giá ĐATNNguyền Minh Hiên3Lời cảm ơnThời gian đả thấm thoát trôi qua trong quãng thời gian năm năm cùng bao ki niệm gân với Đại học Bách Khoa Hà Nội. Mới ngày đầu háo hức Đồ án tốt nghiệp kĩ sư đại học Bách Khoa Hà Nội bước vào trường, em còn là cậu sinh viên cùng một tờ giãy trăng kiến thức và vô vàn câu hỏi căn giải đáp, định hướng tương lai còn mơ hô. Trải qua baĐồ án tốt nghiệp kĩ sư đại học Bách Khoa Hà Nội
o thăng trầm, học hói được nhiều kiên thức từ thây cô, bạn bè, từ những lần thực tập ở ngoài, mà nay đã sâp phái xa ngôi trường này.Trước hẽt, em xin TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘIĐÓ ÁN TÓT NGHIỆPsử dụng học sâu cho bài toán dự đoán chỉ sô bụi mịn của Hà Nội■ ■ ■NGUYỄN MINH HIẼƯ minhhieun4@gmail.co Đồ án tốt nghiệp kĩ sư đại học Bách Khoa Hà Nội cái có đây đủ nhu yẽu phãm căn thiết cho việc học. Và bố mẹ cùng là điẽm tựa tinh thăn, giúp em có được bàn đạp đẽ tiếp tục vượt qua các thứ thách và khó khăn đã qua.Em xin được càm ơn hai thầy cô thân yêu đang giáng dạy tại Đại học Bách Khoa Hà Nội, thầy Nguyền Thanh Hùng, cô Nguyên Phi Lê, và anh Đồ án tốt nghiệp kĩ sư đại học Bách Khoa Hà Nội Lê Văn An, nghiên cứu sinh tại viện công nghệ thông tin Nhật Bàn. Cà ba người không chì giúp em, hướng dần về đô án mà còn tạo điều kiện thuận lợi nhĐồ án tốt nghiệp kĩ sư đại học Bách Khoa Hà Nội
át, từ đó giúp em luôn giữ vững tinh thần và nhiệt huyết đê tập trung vào công việc.Và cuối cùng, em xin được câm ơn nhùmg người bạn của em đà luôn sáTRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘIĐÓ ÁN TÓT NGHIỆPsử dụng học sâu cho bài toán dự đoán chỉ sô bụi mịn của Hà Nội■ ■ ■NGUYỄN MINH HIẼƯ minhhieun4@gmail.co Đồ án tốt nghiệp kĩ sư đại học Bách Khoa Hà Nội ong quá trình hoàn thành đồ án không thẽ tránh khỏi những thiếu sót, em kính mong thầy cô và bạn đọc đóng góp ý kiên và chi bão cho em.Một lần nừa, em xin chân thành càm ơn!Tóm tắtHà Nội đang đối mặt với nguy cơ môi nhiềm môi trường gây ảnh hưởng tới sức khỏe người dân, đặc biệt hai chi sõ bụi mịn P Đồ án tốt nghiệp kĩ sư đại học Bách Khoa Hà Nội M10 và PM2.5 có tác động không tốt, gây nên các bệnh vê hô hâp, mạch máu, phôi. Vì vậy việc dự đoán trước chi số bụi mịn PM2.5 và PM10 trước hết sè giĐồ án tốt nghiệp kĩ sư đại học Bách Khoa Hà Nội
úp các cơ quan chức năng biết trước được tình hình chất lượng không khí trong tương lai, từ đó đưa ra các biện pháp kiêm soát và phương án ngăn ngửa. TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘIĐÓ ÁN TÓT NGHIỆPsử dụng học sâu cho bài toán dự đoán chỉ sô bụi mịn của Hà Nội■ ■ ■NGUYỄN MINH HIẼƯ minhhieun4@gmail.co Đồ án tốt nghiệp kĩ sư đại học Bách Khoa Hà Nội p học sâu được áp dụng. Mô hình được đê xuất là Feature Selection + BiLSTM encoder - LSTM decoder. Dữ liệu đâu vào thông qua bộ lọc Feature Selection sừ dụng mô hình XGboost đẽ lựa chọn ra các thuộc tính giúp tăng độ chính xác cho việc dự đoán hai chi sõ bụi PM10 và PM2.5. Sau đó dữ liệu chửa tập th Đồ án tốt nghiệp kĩ sư đại học Bách Khoa Hà Nội uộc tính đó được đưa vào mô hình Encoder - Decoder sừ dụng BiLSTM và LSTM đẽ huấn luyện và dưa ra kết quà dự đoán.Đóng góp chinh cùa đỏ án này là cungĐồ án tốt nghiệp kĩ sư đại học Bách Khoa Hà Nội
cãp mô hình dự đoán chi sõ bụi PM10 và PM2.5. Kêt quà đạt được sau cùng là mô hình dự đoán và phân tích môi quan hệ các chi sõ ánh hưởng tới hai chi TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘIĐÓ ÁN TÓT NGHIỆPsử dụng học sâu cho bài toán dự đoán chỉ sô bụi mịn của Hà Nội■ ■ ■NGUYỄN MINH HIẼƯ minhhieun4@gmail.co Đồ án tốt nghiệp kĩ sư đại học Bách Khoa Hà Nội y dựng và đè xuất kiên trúc Feature Selection + BiLSTM encoder - LSTM decoder; Trình bày kẽt quà thi nghiệm đánh giá hiệu năng cùa mô hình đề xuãt; Kết luận và nêu hướng phát triển trong tương lai.Mục lụcDanh mục hình vẽ5 Đồ án tốt nghiệp kĩ sư đại học Bách Khoa Hà Nội TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘIĐÓ ÁN TÓT NGHIỆPsử dụng học sâu cho bài toán dự đoán chỉ sô bụi mịn của Hà Nội■ ■ ■NGUYỄN MINH HIẼƯ minhhieun4@gmail.coGọi ngay
Chat zalo
Facebook