Mô hình dự đoán dữ liệu

Các mô hình môi trường thường được phát triển sử dụng các dữ liệu đo đạc, dựa trên các mối tương quan giữa các biến môi trường và các đặc tính của các quá trình môi trường. Trong nghiên cứu này, mô hình dự đoán lượng phát thải khí dinitơ monoxid (N 2 O) được áp dụng trên khu vực đất tự nhiên của Phần Lan. Kết quả dự đoán của mô hình có khả năng không chính xác do sai số từ các dữ liệu đo đạc và dữ liệu nội suy được sử dụng để điều chỉnh mô hình và làm dữ liệu đầu vào cho mô hình.

Nghiên cứu mô hình máy học kết hợp trong dự đoán đoán lỗi phần mềm

Trong bài toán dự đoán lỗi phần mềm, vấn đề mất cân bằng dữ liệu như dữ liệu bị thiếu hoặc dư thừa những thuộc tính liên quan sẽ làm ảnh hưởng đến hiệu quả dự đoán của các thuật toán trong mô hình dự đoán lỗi.. Bài báo này khai thác vai trò của mô hình máy học kết hợp – ensemble learning trong dự đoán lỗi, đưa ra các so sánh về hiệu quả của các thuật toán trong mô hình này so với các mô hình dự đoán chỉ gồm một thuật toán máy học đơn.

Dự đoán mức độ bụi PM2.5 bằng phương pháp khai phá dữ liệu

repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống

Tập dữ liệu gồm các cặp (𝒙 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) trong đó 𝒙 𝑖 là vector đặc trưng 44 chiều và 𝑦 𝑖 là giá trị dự đoán tương ứng. Hình 3 – Mô hình dự đoán.

Tìm hiểu mô hình học máy giải quyết bài toán dự đoán dự báo ứng dụng trong phân tích hành vi giao thông sử dụng dữ liệu cảm biến

TÌM HIỂU MÔ HÌNH HỌC MÁY GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN DỰ ĐOÁN DỰ BÁO ỨNG DỤNG TRONG PHÂN TÍCH HÀNH VI. GIAO THÔNG SỬ DỤNG DỮ LIỆU CẢM BIẾN. Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi, với sự hỗ trợ từ người hướng dẫn khoa học PGS.TS Nguyễn Hà Nam.. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác.

Tối ưu mô hình phân lớp dữ liệu dựa trên thuật toán K Nearest Neighbor

Khai thác dữ liệu bao gồm các chức năng: chuyển đổi, chuẩn hóa, thống kê và tạo các mô hình phân tích và dự đoán để trích xuất những thông tin hữu ích từ tập dữ liệu lớn, nhằm hỗ trợ cho việc ra quyết định.. Đặc biệt có thể phân lớp dữ liệu và xây dựng các mô hình dự báo trong tương lai. Tuy nhiên, các mô hình có độ chính xác khác nhau và không cao, do vậy việc tìm giải pháp nâng cao hiệu năng của mô hình là rất cần thiết.

Xây dựng mô hình dự báo chuỗi thời gian cho dữ liệu khoảng dựa vào bài toán phân tích chùm

XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN CHO DỮ LIỆU KHOẢNG DỰA VÀO BÀI TOÁN PHÂN TÍCH CHÙM. Chuỗi thời gian, dữ liệu khoảng, dự báo, phân tích chùm. Nghiên cứu này đề xuất sử dụng khoảng cách chồng lấp trong đánh giá sự tương tự của hai khoảng. Dựa trên khoảng cách này và bài toán phân tích chùm cho các phần tử rời rạc, mô hình dự báo cho chuỗi thời gian với dữ liệu khoảng được xây dựng trong nghiên cứu. Mô hình đề nghị đã trình bày cụ thể các bước và được minh hoạ bởi một ví dụ số.

Một mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ cải tiến

Cho một chuỗi dữ liệu thực tế {X i } và giá trị dự đoán tương ứng { X i. n, khi đó ta có các tiêu chuẩn sau để đánh giá các mô hình FTS:. Khi thực hiện dự báo, mô hình có các tiêu chuẩn trên càng nhỏ thì càng tốt.. 2.2 Thuật toán đề nghị. n là một chuỗi thời gian.. Mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ (FTSF) đề nghị gồm 8 bước sau:. Bước 1: Chuẩn hóa dữ liệu chuỗi về thang đo 100:. Tính các biến đổi của dữ liệu giữa hai khoảng thời gian liên tiếp đã được chuẩn hóa:.

Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Khai phá dữ liệu tuần tự để dự đoán hành vi truy cập Web

Hình 3.6 So sánh độ chính xác dự đoán truy cập Web (dùng giải thuật PageRank và CPT+) trên tập dữ liệu KOSARAK. để triển khai mô hình trên, luận án đưa ra 3 đề xuất tiếp theo là (2) Xây dựng cơ sở dữ liệu tuần tự cho dự đoán truy cập Web. (3) Nâng cao hiệu quả thời gian khai phá dữ liệu truy cập tuần tự cho dự đoán truy cập Web. (4) Nâng cao độ chính xác khai phá dữ liệu cho dự đoán truy cập Web..

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Khai phá dữ liệu tuần tự để dự đoán hành vi truy cập Web

repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống

KHAI PHÁ DỮ LIỆU TUẦN TỰ ĐỂ DỰ ĐOÁN HÀNH VI TRUY CẬP WEB. Để giải quyết bài toán khai phá dữ liệu tuần tự cho dự đoán truy cập Web, nghiên cứu sinh đề ra 4 mục tiêu chính như sau:. (2) Tìm một mô hình cơ sở dữ liệu phù hợp để hỗ trợ cho dự đoán hành vi truy cập Web.. Khai phá dữ liệu tuần tự cho dự đoán truy cập Web là một trong những nghiên cứu quan trọng trong khai phá dữ liệu. (1) Đề xuất một giải pháp để thiết kế và xây dựng cơ sở dữ liệu tuần tự cho dự đoán truy cập Web..

Tìm hiểu một số mô hình khai phá dữ liệu thời gian thực ápdụng vào bài toán dự báo ứng dụng trong phân tích số liệu tài chính

Hình 4.7 Mô hình mạng nơ-ron với bộ tham số tối ưu theo phương pháp vét cạn Error!. Hình 4.8 Kết quả dự đoán của mô hình SVM. Hình 4.9 Mô hình dự đoán SVM tối ưu theo phương pháp vét cạnError! Bookmark not defined.. Hình 4.10 Sơ đồ quá trình kết hợp giải thuật GA –SVMError! Bookmark not defined.. Hình 4.11 Kết quả mô hình dự đoán SVM tối ưu theo phương pháp GA. Hình 4.12 Kết quả dự đoán bằng mô hình ARIMA kết hợp phương pháp vét cạn.

MÔ HÌNH MỜ TSK DỰ ĐOÁN GIÁ CỔ PHIẾU DỰA TRÊN MÁY HỌC VÉC-TƠ HỖ TRỢ HỒI QUY

Có nhiều mô hình và giải pháp khác nhau đã được các nhà nghiên cứu đề xuất, với mục tiêu cuối cùng là nâng cao tính chính xác của kết quả dự đoán. Bài toán dự đoán giá cổ phiếu hiện nay chủ yếu được tiếp cận dưới hai dạng, đó là dự. Một trong những hướng tiếp cận phổ biến hiện nay để giải quyết bài toán dự đoán giá cổ phiếu là trích xuất mô hình mờ dự đoán giá cổ phiếu từ dữ liệu giao dịch lịch sử, gọi là mô hình mờ hướng dữ liệu (data-driven model).

Xây dựng mô hình dự đoán xu hướng thay đổi của tài khoản tại Kho bạc Hà Nội.

000000296947.pdf

dữ liệu tài khoản XX1 sử dụng đường cong khớpbậc cao. 55 Hình 14 : Đồ thị các điểm dữ liệu tài khoản Y21 tại KBNN A theo đường cong khớp bậc cao. 56 Hình 15 : Đồ thị các điểm dữ liệu tài khoản Y21 tại KBNN B theo đường cong khớp bậc cao. 56 Hình 16 : Đồ thị dự đoán tài khoản XX1 theo thời gian sử dụng nội suy Lagrange. 60 Hình 17 : Đồ thị dự đoán tài khoản XX1 theo thời gian sử dụng nội suy Spline bậc 3. 61 Hình 18 : Đồ thị dự đoán tài khoản XX1 theo thời gian sử dụng hồi quytuyến tính. 62 Hình

Nghiên cứu phương pháp mô hình hóa hành vi người dùng dựa trên dữ liệu web

312521.pdf

Hiện nay có nhiều phương pháp cho việc khai phá dữ liệu. Phân loại là một trong những kỹ thuật khai phá dữ liệu hữu ích cho việc dự đoán thành phần trong dữ liệu thể hiện. Phân loại thuộc loại học máy giám sát trong đó có cung cấp nhãn dữ liệu trước. Bằng cách huấn luyện dữ liệu từ đó chúng ta có thể dự đoán dữ liệu trong tương lai. Việc dự đoán được thực hiện ở dạng đưa ra lớp mà dữ liệu đó thuộc về. Việc huấn luyện dựa trên dữ liệu mẫu được cung cấp.

Xây dựng mô hình dự đoán khả năng chịu lực của cầu trục

Ứng dụng các mô hình thay thế và mô hình giảm bậc để dự đoán khả năng làm việc của kết cấu và tối ưu thời gian tính trên phần MATLAB.. Nguyễn Văn Hợp, Phạm Thị Nghĩa - Kết cấu thép máy xây dựng – xếp dỡ, NXB Giao Thông Vận Tải - Hà Nội - 1996.. Vũ Đình Lai, Nguyễn Xuân Lựu, Bùi Đình Nghi, Sức bền vật liệu- NXB Giao thông vận tải, Hà nội, 2007. Vũ Quốc Anh, Phạm Thanh Hoan - Tính toán kết cấu bằng phần mềm ANSYS, NXB. Xây dựng - Hà Nội - 2006.

Nghiên cứu mô hình chuỗi thời gian mờ và ứng dụng vào dự báo dữ liệu tuyển sinh

Có nhiều mô hình dự báo được đề xuất như ARMA, ARIMA, MA [9], chuỗi thời gian mờ [1], trong đó mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ dựa trên lý thuyết tập mờ của Zadeh [10] đã và đang thu hút cộng đồng các nhà khoa học nghiên cứu trong những năm gần đây do có thể dự báo tốt đối với các mẫu dữ liệu có độ biến thiên lớn, dữ liệu được ghi nhận dưới dạng nhãn ngôn ngữ (như “low”, “medium”, “high”, “very high.

Xây dựng mô hình toán học dự đoán tác dụng ức chế Xathin Oxidase của các hợp chất Flavonoid

Do đó, nghiên cứu được thực hiện với hai mục tiêu: (i) Xây dựng và đánh giá mô hình toán học QSAR để dự đoán tác dụng XOI của các hợp chất flavonoid dựa trền đặc điểm cấu trúc phân tử. (ii) ứng dụng mô hỉnh xây dựng được đề sàng iọc các hợp chất flavonoid có hóạỉ tính XOI tiềm năng.. Đôi tượng nghiên cứu. Cơ sờ dữ liệu 1 (CSDL1) dùng đề xây dựng mô hình gồm hoạt tính XÒÍ thể hiện qua giá trí phần trăm ức che. của 52 hợp chất fiavonoid có i% >.

Mô hình dự báo cho khả năng mở rộng tài nguyên trong môi trường phân tán

312541.pdf

16: Kết quả dự đoán mô hình FLNN với bộ dữ liệu 5 phút. 44 Hình 17: Kết quả dự đoán mô hình FLNN với bộ dữ liệu 10 phút. 45 Hình 18: Kết quả thử nghiệm các hàm mở rộng FLNN trên bộ dữ liệu 3 phút. 48 Hình 19: Kết quả thử nghiệm các hàm mở rộng FLNN trên bộ dữ liệu 5 phút. 49 Hình 20: Kết quả thử nghiệm các hàm mở rộng FLNN trên bộ dữ liệu 10 phút. 50 Hình 21: Kết quả dự đoán mô hình FLNN và LSTM bộ dữ liệu 3 phút. 52 Hình 22: Kết quả dự đoán mô hình FLNN và LSTM bộ dữ liệu 5 phút. 52 Hình 23: Kết

Xây dựng mô hình mờ dựa trên tập dữ liệu vào - ra

tập mờ loại 2 rời rạc. 58 3.4.2 Xác định cấu trúc mô hình mờ loại 2 rời rạc ứng với số cụm c. 60 3.4.4 Xây dựng bảng tra cứu m. 65 4.2 Kiến trúc của mô hình mờ trong hệ thống dự đoán ảnh hưởng của sâu bệnh hại lúa. 66 4.3 Xây dựng mô hình mờ dự đoán ảnh hưởng của sâu bệnh hại lúa. 68 4.4 Xây dựng chương trình.

Chương II - KIỂU DỮ LIỆU, CẤU TRÚC DỮ LIỆU VÀ MÔ HÌNH DỮ LIỆU