tailieunhanh - Dự báo tỉ giá ngoại tệ với mô hình học cộng đồng kết hợp giải thuật tiến hóa đa mục tiêu

Nội dung bài viết bao gồm: phần II trình bày lý thuyết nền tảng, phương pháp đề xuất giải quyết bài toán dự báo tỉ giá ngoại tệ được trình bày trong phần III, phần IV là kết quả thử nghiệm và cuối cùng là kết luận. | Dự báo tỉ giá ngoại tệ với mô hình học cộng đồng kết hợp giải thuật tiến hóa đa mục tiêu Các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng CNTT-TT Tập V-2, Số 14 (34), tháng 12/2015 Dự báo tỉ giá ngoại tệ với mô hình học cộng đồng kết hợp giải thuật tiến hóa đa mục tiêu Forecasting of Currency Exchange Rates with Multi-Objective Evolutionary Ensemble Learning Đinh Thị Thu Hƣơng, Đỗ Thị Diệu My, Vũ Văn Trƣờng, Bùi Thu Lâm Abstract: Time series forecasting is paid a Những giải thuật tiến hóa đa mục tiêu đã được các considerable attention of the researchers. At present, nhà khoa học ứng dụng trong dự báo chuỗi thời gian. in the field of machine learning, there are a lot of Có ba lí do khiến tối ưu tiến hóa (Evolutionary studies using artificial neural networks to construct Optimiztion – EO) được quan tâm nhiều: (i) EOs the model of time series forecast in general, and không yêu cầu bất kì thông tin đặc trưng; (ii) EOs thực foreign currency exchange rates forecast, in hiện tương đối đơn giản; (iii) EOs là cách tiếp cận đa particular. However, determining the number of điểm (làm việc trên quần thể) thể hiện rõ tính linh hoạt members of an ensemble is still debatable. This paper và miền giới hạn rộng để áp dụng [4],[12]. proposes the way of constructing a model and Mô hình học cộng đồng (ensemble learning) kết designing a multi-objective evolutionary algorithm in hợp giải thuật tiến hóa đa mục tiêu dùng mạng nơron training neural networks ensembles in order to nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN) để huấn increase the diversity of the population. Two luyện được triển khai nhiều trong lĩnh vực dự báo objectives of the selected model include: Mean Sum of chuỗi thời gian. Chẳng hạn: [13] thực hiện dự báo Squared Errors - MSE and Diversity. We chuỗi thời gian với mô hình cộng đồng trên cơ sở các experimented the model on four data sets and mô hình đơn để xây dựng dự báo lặp nhằm tìm ra compared three methods .