1 / 20

GVHD: PGS.TS Dương Tuấn Anh SVTH 1: Đoàn Ngọc Bảo 50800107 SVTH 2: Ngô Duy Khánh Vy 50802706

Luận văn tốt nghiệp. ỨNG DỤNG MẠNG NEURON NHÂN TẠO TRONG VIỆC DỰ BÁO DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN CÓ TÍNH XU HƯỚNG VÀ TÍNH MÙA. GVHD: PGS.TS Dương Tuấn Anh SVTH 1: Đoàn Ngọc Bảo 50800107 SVTH 2: Ngô Duy Khánh Vy 50802706. Nội dung. Đặt vấn đề Giới thiệu mạng Neuron nhân tạo Mô hình lai

elijah-guerra
Download Presentation

GVHD: PGS.TS Dương Tuấn Anh SVTH 1: Đoàn Ngọc Bảo 50800107 SVTH 2: Ngô Duy Khánh Vy 50802706

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Luậnvăntốtnghiệp ỨNG DỤNG MẠNG NEURON NHÂN TẠO TRONG VIỆC DỰ BÁO DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN CÓ TÍNH XU HƯỚNG VÀ TÍNH MÙA GVHD: PGS.TS DươngTuấnAnh SVTH 1:ĐoànNgọcBảo 50800107 SVTH 2:NgôDuyKhánhVy 50802706 12/2012

  2. Nội dung • Đặtvấnđề • Giớithiệumạng Neuron nhântạo • Môhìnhlai • Môhìnhkhửmùa, khửxuhướng • Thựcnghiệm • Kếtluận 12/2012

  3. Đặtvấnđề 12/2012

  4. Giớithiệumạng Neuron nhântạo Mạng neuron truyềnthẳng Mạng neuron hồiquy 12/2012

  5. Môhìnhlai (Hybrid Model) 12/2012

  6. Môhìnhlai (Hybrid Model) • Gồmbamôđun • Môđunmạng Neuron nhântạo • Môđunlàmtrơnlũythừa • Mođunlai 12/2012

  7. Môđunlàmtrơnlũythừa(Exponential Smoothing) Môhìnhnhân 12/2012

  8. Môđunlàmtrơnlũythừa(Exponential Smoothing) Môhìnhcộng 12/2012

  9. Môđunlàmtrơnlũythừa(Exponential Smoothing) • Ướclượngbahệsốα, β, γ • Vétcạn (Brute Force) • Sửdụnggiảithuậtleođồi (Hill Climbing) • Leo đồidốcnhất (Steepest Ascent Hill Climbing) • Tôiluyệnmôphỏng (Simulated Annealing) • Sửdụngkếthợphaiphươngpháptrên • Sửdụngphầnmềm R (thông qua phầnmềmRAndFriend) 12/2012

  10. Môđunmạng Neuron nhântạo(Neuron Network) • Cấutrúcmạng: • Mạng Neuron truyềnthẳng • Số node nhậpbằngsố node ẩnvàbằngchukkìcủachuỗidữliệu • Giảithuậthuấnluyện: • Giảithuậtlantruyềnngược (Back Propagation) • Giảithuật RPROP (Resilient Propagation) 12/2012

  11. Môđunlai (Hybrid Module) • Giátrịđầuvàocủamôđunlailàgiátrịđầuracủahaimôđun: làmtrơnlũythừavàmạng neuron nhântạo. • Giátrịđầurađượctínhtheocôngthức • Trongđó: đượcgọilàtrọngsốlai • Ướclượnggiátrịcủatrọngsốlaibằngcáchtốithiểuhóagiátrịbìnhphươngsaisốlỗi: • MSE = 12/2012

  12. Môhìnhkhửxuhướng, khửmùa 12/2012

  13. Môhìnhkhửxuhướng, khửmùa • Gồmhaimôđun: • Môđunmạng Neuron nhântạo (hiệnthựcnhưmôhìnhlai) • Môđunkhửmùavàkhửxuhướng 12/2012

  14. Môđunkhửmùavàkhửxuhướng • Hiệnthựccáckĩthuậtsau: • Khửxuhướng • Kỹthuậtkhửxuhướngtuyếntính • Kỹthuậtkhửxuhướngbằnglấyhiệu • Khửmùa • Kỹthuậtkhửmùabằnglấyhiệu • Kỹthuậtkhửmùabằng RTMA 12/2012

  15. Thựcnghiệm • Sốbộdữliệuthựctế: 5 • Cáchthứcthựcnghiệm: • Mạng Neuron nhântạo: • Haigiảithuật RPROP – BP • Sốlượngtốiđaepoches • Kỹthuậtlàmtrơnlũythừa • Ướclượng: sửdụng R, phươngphápkếthợpvétcạnvàleođồi • Môhình: môhìnhcộngvàmôhìnhnhân • Kỹthuậtkhửxuhướng, khửmùa • Khửxuhướng: tuyếntínhvàlấyhiệu • Khửmùa: lấyhiệuvà RTMA • Sốlầnchạy: mỗitrườnghợpchạybalầnvàlấykếtquảtrungbình • Phươngthứcđánhgiá: MAPE, MSE, MAE 12/2012

  16. Thựcnghiệm Lượngkháchhàngđặtchỗhàngthángcủahãnghàngkhông Pan Am từnăm 1946 đếnnăm 1960 12/2012

  17. Thựcnghiệm 12/2012

  18. Thựcnghiệm Sốngườichếttrungbìnhhàngthángvìbệnhphổi ở Anh 12/2012

  19. Thựcnghiệm 12/2012

  20. Kếtluận 12/2012

More Related