Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Quản trị mạng
Kết hợp mô hình Arima và Support vector machine để dự báo tại Công ty Dịch vụ Trực tuyến cộng đồng Việt
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Kết hợp mô hình Arima và Support vector machine để dự báo tại Công ty Dịch vụ Trực tuyến cộng đồng Việt
Chi Mai
69
7
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Bài viết trình bày về phương pháp dự báo dữ liệu chuỗi thời gian bằng cách kết hợp giữa mô hình ARIMA (Auto Regression Integrated Move Average) với Support Vector Machine (SVM), mạng Neural, giải thuật di. Các mô hình kết hợp này được đánh giá, so sánh với tập dữ liệu tại Công ty Dịch vụ Trực tuyến Cộng đồng Việt. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XI về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR Hà Nội ngày 09-10 8 2018 DOI 10.15625 vap.2018.00030 KẾT HỢP MÔ HÌNH ARIMA VÀ SUPPORT VECTOR MACHINE ĐỂ DỰ BÁO TẠI CÔNG TY DỊCH VỤ TRỰC TUYẾN CỘNG ĐỒNG VIỆT Nguyễn Đình Thuận 1 Hồ Công Hoài2 1 2 Trường Đại học Công nghệ Thông tin ĐHQG-TPHCM thuannd@uit.edu.vn hoconghoai@gmail.com TÓM TẮT Các kết quả về mô hình chuỗi thời gian và dự báo có nhiều ứng dụng quan trọng trong thực tế. Vì vậy trong những năm gần đầy nhiều tác giả nghiên cứu và có nhiều kết quả dự báo về vấn đề này. Nhiều mô hình đã được đề xuất trong để nâng cao tính chính xác và hiệu quả của dự báo trong mô hình chuỗi thời gian. Bài báo này trình bày về phương pháp dự báo dữ liệu chuỗi thời gian bằng cách kết hợp giữa mô hình ARIMA Auto Regression Integrated Move Average với Support Vector Machine SVM mạng Neural giải thuật di. Các mô hình kết hợp này được đánh giá so sánh với tập dữ liệu tại Công ty Dịch vụ Trực tuyến Cộng đồng Việt. Từ khóa Time series ARIMA SVM Neural Network. I. GIỚI THIỆU Chuỗi thời gian time series là một tập hợp các điểm dữ liệu data points hay các điểm quan sát observations được thu thập và sắp xếp theo thứ tự thời gian. Trong Toán học chuỗi thời gian được định nghĩa là một tập các vector z t t 0 1 2 với t là các thời điểm thu thập dữ liệu. Biến z t được xem như là một biến ngẫu nhiên 1 . Chuỗi thời gian thường chịu ảnh hưởng hoặc bị tác động từ 4 yếu tố hay thành phần chính là xu hướng trend chu kỳ cyclical mùa seasonal và khác thường irregular 1 . Dựa trên sự tác động của 4 thành phần trên mà có hai loại mô hình được sử dụng cho chuỗi thời gian đó là mô hình nhân Multiplicative model và mô hình cộng Additive model . - Mô hình nhân Y t T t S t C t I t . - Mô hình cộng Y t T t S t C t I t . Với Y t là các điểm dữ liệu T t S t C t và I t lần lượt là các thành phần xu hướng mùa chu kỳ khác thường của chuỗi thời gian. Bài toán về khai thác dữ liệu dựa trên chuỗi thời gian đã và đang .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Chuyên đề tốt nghiệp: Đánh giá hiệu quả của mô hình nông lâm kết hợp tại xã Chiềng Hoa, Mường La, Sơn La
Một số mô hình nông lâm kết hợp điển hình ở Việt Nam
Bài giảng Chương 4: Mô hình thực thể kết hợp (entity relationship model)
Hiệu quả cao từ mô hình nuôi mới: Kết hợp cá hói, tôm sú và cua biển
Kỹ thuật nuôi ghép trong các mô hình nuôi cá kết hợp
Nông lâm kết hợp - Mô hình phát triển bền vững cho người dân vùng núi
Bài thuyết trình: Mô hình dạy học kết hợp (Blended learning)
Bài giảng Cơ sở dữ liệu (Introdution to database system) - Chương 2: Mô hình thực thể kết hợp
Bài thuyết trình Kỹ thuật nuôi thủy sản kết hợp: Mô hình nuôi kết hợp cá – lúa
Một số đặc điểm của các mô hình nông lâm kết hợp chính ở Thanh Hóa
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.