Đồ Án Tốt Nghiệp: Dự Báo Dữ Liệu Chuỗi Thời Gian Bằng Lai Ghép Hai Mô Hình Học Sâu

• Tác giả: Lê Tuấn Nghĩa
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Thành Sơn
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Dữ Liệu
• Đề tài: Dự Báo Dữ Liệu Chuỗi Thời Gian Bằng Lai Ghép Hai Mô Hình Học Sâu
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• ĐỀ CƯƠNG LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP
• MỤC LỤC
• 1. PHẦN MỞ ĐẦU
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Lý do chọn đề tài
• 1.3. Mục tiêu đề tài
• 1.4. Nhiệm vụ đề tài
• 1.5. Giới hạn đề tài
• 2. PHẦN NỘI DUNG
• 1. CHƯƠNG 1: KIẾN THỨC CƠ BẢN VÀ CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN
• 1.1. CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN
• 1.2. Dữ liệu chuỗi thời gian
• 1.3. Dự báo dữ liệu chuỗi thời gian
• 1.4. ĐỊNH NGHĨA BÀI TOÁN
• 1.5. CÁC MÔ HÌNH VÀ ƯU, NHƯỢC ĐIỂM
• 1.5.1. CNN - Convolutional Neural Network
• 1.5.2. Ưu điểm và nhược điểm
• 1.5.3. LSTM – Long Short Term Memory
• 1.5.4. Ưu điểm và nhược điểm
• 1.5.5. RNN – Recurrent Neural Networks
• 1.5.6. Ưu điểm và nhược điểm
• 1.5.7. GRU - Gated Recurrent Unit
• 1.5.8. Ưu điểm và nhược điểm
• 1.6. CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC MÔ HÌNH SỬ DỤNG
• 2.1. Mô hình CNN
• 2.2. Mô hình RNN
• 2.2.1. Cơ chế hoạt động
• 2.3. Mô hình LSTM
• 2.3.1. Cơ chế hoạt động
• 2.4. Mô hình GRU
• 2.4.1. Cơ chế hoạt động
• 2.5. Mô hình tuần tự
• 2.5.1. Cơ chế hoạt động
• 2.6. Mô hình tuần tự cộng
• 2.6.1. Cơ chế hoạt động
• 2.7. Mô hình tuần tự nhân
• 2.8. Mô hình song song
• 2.8.1. Cơ chế hoạt động
• 3. CHƯƠNG 3: CÀI ĐẶT MÔ HÌNH
• 3.1. CHUẨN BỊ DỮ LIỆU VÀ TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU
• 3.1.1. Chuẩn hóa dữ liệu
• 3.1.2. Chia tập dữ liệu x-y
• 3.1.3. Chia tập dữ liệu train/validation/test
• 3.1.4. Chia giá trị Index (ngày) cho tập train/validation/test
• 3.1.5. Làm sạch dữ liệu và hoàn thành việc chuẩn bị dữ liệu
• 3.1.6. Trực quan hóa dữ liệu
• 3.2. XÂY DỰNG MÔ HÌNH VÀ CÁC HÀM LIÊN QUAN
• 3.2.1. Xây dựng mô hình đơn
• 3.2.1.1. Mô hình CNN
• 3.2.1.2. Mô hình LSTM
• 3.2.1.3. Mô hình RNN
• 3.2.1.4. Mô hình GRU
• 3.2.2. Xây dựng mô hình tuần tự
• 3.2.2.1. Mô hình CNN – LSTM
• 3.2.2.2. Mô hình LSTM – CNN
• 3.2.2.3. Mô hình CNN – RNN
• 3.2.2.4. Mô hình RNN – CNN
• 3.2.2.5. Mô hình CNN – GRU
• 3.2.2.6. Mô hình GRU – CNN
• 3.2.2.7. Mô hình LSTM – RNN
• 3.2.2.8. Mô hình RNN – LSTM
• 3.2.2.9. Mô hình LSTM – GRU
• 3.2.2.10. Mô hình GRU – LSTM
• 3.2.2.11. Mô hình RNN – GRU
• 3.2.2.12. Mô hình GRU – RNN
• 3.2.3. Huấn luyện mô hình
• 3.2.4. Xây dựng mô hình tuần tự nhân
• 3.2.5. Lựa chọn mô hình
• 3.2.6. Huấn luyện mô hình
• 3.2.7. Xây dựng mô hình tuần tự cộng
• 3.2.8. Lựa chọn mô hình
• 3.2.9. Huấn luyện mô hình
• 3.2.10. Xây dựng mô hình song song
• 3.2.11. Lựa chọn mô hình
• 3.2.12. Xây dựng hàm tính toán
• 3.2.13. Xây dựng các hàm tối ưu hóa:
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Môi trường thực nghiệm và các thư viện liên quan
• 4.1.1. Môi trường thực nghiệm
• 4.1.2. Các thư viện liên quan
• 4.2. Dữ liệu thực nghiệm
• 4.2.1. Dữ liệu thời tiết
• 4.2.2. Dữ liệu giá vàng
• 4.2.3. Dữ liệu dầu thô
• 4.2.4. Dữ liệu giá bia
• 4.2.5. Dữ liệu Train/ Validation/Test được chia như thế nào?
• 4.3. CÁC TIÊU CHÍ ĐÁNH GIÁ
• 4.3.1. Đánh giá dựa trên độ chính xác (lỗi) mô hình
• 4.3.2. Đánh giá theo thời gian thực thi
• 4.4. CÁC TRƯỜNG HỢP THỰC NGHIỆM
• 4.4.1. So sánh quá trình tối ưu hóa siêu tham số của RandomSearchCV, GridSearhCV và BayesSearchCV
• 4.4.2. Đánh giá kết quả giữa các mô hình đơn
• 4.4.3. Đánh giá kết quả giữa các mô hình tuần tự
• 4.4.4. Đánh giá kết quả giữa các mô hình tuần tự nhân
• 4.4.5. Đánh giá kết quả giữa các mô hình tuần tự cộng
• 4.4.6. Đánh giá kết quả giữa các mô hình song song
• 4.4.7. Đánh giá kết quả giữa các mô hình đơn và các mô hình lai ghép liên quan
• 4.5. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
• 4.5.1. Kết quả thực nghiệm của quá trình tối ưu hóa:
• 4.5.2. Kết quả thực nghiệm và đánh giá các mô hình đơn
• 4.5.3. Kết quả thực nghiệm và đánh giá các mô hình tuần tự
• 4.5.4. Kết quả thực nghiệm và đánh giá các mô hình tuần tự nhân
• 4.5.5. Kết quả thực nghiệm và đánh giá các mô hình tuần tự cộng
• 4.5.6. Kết quả thực nghiệm và đánh giá các mô hình song song
• 4.5.7. Kết quả thực nghiệm và đánh giá giữa mô hình đơn và các mô hình lai ghép liên quan
• 4.6. Đánh giá chung và đề xuất mô hình
• 3. PHẦN 3: KẾT LUẬN
• 3.1. Kết quả đạt được
• 3.2. Hạn chế khi thực hiện đề tài
• 3.3. Hướng phát triển đề tài
• Tài liệu tham khảo
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC BẢNG BIỂU

I. Tổng Quan Về Dự Báo Dữ Liệu Chuỗi Thời Gian Bằng Lai Ghép

Dự báo dữ liệu chuỗi thời gian là một lĩnh vực quan trọng trong khoa học dữ liệu, đặc biệt trong bối cảnh công nghệ phát triển nhanh chóng. Việc áp dụng các mô hình học sâu như RNN, LSTM và GRU đã mở ra nhiều cơ hội mới cho việc dự đoán chính xác hơn. Lai ghép các mô hình học sâu không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn tối ưu hóa quy trình dự đoán. Bài viết này sẽ khám phá các phương pháp lai ghép và ứng dụng của chúng trong dự báo dữ liệu chuỗi thời gian.

1.1. Khái Niệm Dự Báo Dữ Liệu Chuỗi Thời Gian

Dự báo dữ liệu chuỗi thời gian là quá trình phân tích và dự đoán các giá trị tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Các mô hình học sâu như RNN và LSTM đã chứng minh hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu này.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Lai Ghép Mô Hình

Lai ghép mô hình giúp kết hợp ưu điểm của nhiều mô hình khác nhau, từ đó cải thiện độ chính xác và khả năng tổng quát hóa của dự đoán. Điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như tài chính và y tế.

II. Thách Thức Trong Dự Báo Dữ Liệu Chuỗi Thời Gian

Dự báo dữ liệu chuỗi thời gian đối mặt với nhiều thách thức như dữ liệu thiếu sót, biến động không đều và ảnh hưởng của yếu tố ngẫu nhiên. Những vấn đề này có thể làm giảm độ chính xác của các mô hình dự đoán. Việc hiểu rõ các thách thức này là cần thiết để phát triển các phương pháp hiệu quả hơn.

2.1. Vấn Đề Dữ Liệu Thiếu Sót

Dữ liệu thiếu sót có thể gây khó khăn trong việc huấn luyện mô hình, dẫn đến kết quả dự đoán không chính xác. Cần có các phương pháp xử lý dữ liệu thiếu hiệu quả.

2.2. Biến Động Không Đều Trong Dữ Liệu

Biến động không đều trong dữ liệu chuỗi thời gian có thể làm cho các mô hình học sâu gặp khó khăn trong việc dự đoán. Việc phát hiện và xử lý các biến động này là rất quan trọng.

III. Phương Pháp Lai Ghép Mô Hình Học Sâu Hiệu Quả

Các phương pháp lai ghép mô hình học sâu như mô hình tuần tự, mô hình tuần tự cộng và mô hình song song đã được nghiên cứu và áp dụng rộng rãi. Những phương pháp này giúp tối ưu hóa quá trình dự đoán và cải thiện độ chính xác của mô hình.

3.1. Mô Hình Tuần Tự Trong Lai Ghép

Mô hình tuần tự kết hợp nhiều mô hình học sâu để tạo ra một mô hình tổng hợp mạnh mẽ hơn. Phương pháp này giúp cải thiện khả năng dự đoán trong các tình huống phức tạp.

3.2. Mô Hình Tuần Tự Cộng Và Nhân

Mô hình tuần tự cộng và nhân cho phép kết hợp các đầu ra của nhiều mô hình khác nhau, từ đó tạo ra một dự đoán chính xác hơn. Việc lựa chọn mô hình phù hợp là rất quan trọng.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Lai Ghép Mô Hình Trong Dự Báo

Lai ghép mô hình học sâu đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế và khí tượng học. Những ứng dụng này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn tối ưu hóa quy trình ra quyết định.

4.1. Dự Báo Giá Cổ Phiếu

Việc áp dụng lai ghép mô hình trong dự báo giá cổ phiếu đã cho thấy hiệu quả vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Các mô hình học sâu giúp phát hiện xu hướng và biến động của thị trường.

4.2. Dự Báo Thời Tiết

Lai ghép mô hình cũng được sử dụng trong dự báo thời tiết, giúp cải thiện độ chính xác của các dự đoán về nhiệt độ và lượng mưa. Điều này có ý nghĩa quan trọng trong việc lập kế hoạch và ứng phó với thiên tai.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Tương Lai

Dự báo dữ liệu chuỗi thời gian bằng lai ghép hai mô hình học sâu là một lĩnh vực nghiên cứu đầy tiềm năng. Việc phát triển các phương pháp mới và cải tiến các mô hình hiện có sẽ mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong tương lai.

5.1. Kết Quả Nghiên Cứu

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng lai ghép mô hình có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của dự đoán. Các mô hình kết hợp cho thấy hiệu suất vượt trội trong nhiều tình huống.

5.2. Hướng Phát Triển Trong Tương Lai

Hướng phát triển trong tương lai có thể bao gồm việc áp dụng các kỹ thuật học sâu mới và cải tiến quy trình lai ghép để tối ưu hóa hiệu suất dự đoán.