MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Hiện nay, công tác dự báo đƣợc ứng dụng rộng rãi ở hầu hết các lĩnh vực nhƣ: Dự báo giá xăng dầu, dự báo chứng khoán, dự báo thời tiết… Công tác dự báo nhằm mục đích dự báo trƣớc sự thay đổi của đối tƣợng đƣợc dự báo dựa trên cơ sở nghiên cứu các quy luật của đối tƣợng dự báo. Những năm gần đây ngành giáo dục cũng bắt đầu chú trọng đến công tác dự báo nhằm đƣa ra đƣợc những chính sách đúng đắn nhất. Có rất nhiều tác giả đã đi vào nghiên cứu dự báo các lĩnh vực khác nhau của giáo dục nhƣ: Dự báo nhu cầu giáo viên, dự báo tỉ lệ học sinh đỗ tốt nghiệp, dự báo tỉ lệ học sinh đỗ Đại học… Chính vì thấy đƣợc lợi ích của việc dự báo trong giáo dục nên em chọn đề tài: “Ứng dụng mạng nơron nhân tạo dự báo số học sinh tuyển vào Trung tâm GDNN- GDTX quận Đống Đa” để giúp đƣa ra đƣợc những chính sách đúng đắn nhất trong thời gian tới cho Trung tâm của mình.
Mục tiêu và nhiệm vụ của luận văn Luận văn tập trung khảo sát các mô hình mạng nơron, áp dụng phƣơng pháp học máy mạng nơron và ứng dụng vào bài toán dự báo số học sinh tuyển vào Trung tâm GDNN-GDTX Đống Đa. Luận văn phát triển công cụ thử nghiệm riêng và tiến hành thử nghiệm trên bộ số liệu thu thập đƣợc trong 30 năm. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Luận văn nghiên cứu lý thuyết mạng nơron nhân tạo, mạng nơron lan truyền thẳng và thuật toán lan truyền ngƣợc, áp dụng vào bài toán dự báo nói chung và dự báo số học sinh tuyển vào Trung tâm GDNN – GDTX Đống Đa nói riêng. Phƣơng pháp nghiên cứu Nghiên cứu lý thuyết để nắm rõ các mô hình mạng nơron, các phƣơng pháp dự báo, lý thuyết về mạng nơron nhân tạo, mạng nơron lan truyền thẳng và thuật toán lan truyền ngƣợc.
Trên cơ sở đó lựa chọn mô hình phù hợp và thử nghiệm để hiệu chỉnh tối ƣu mô hình đã chọn. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận văn Luận văn chỉ ra khả năng ứng dụng mạng nơron nhân tạo trong công tác dự báo nói chung và dự báo trong lĩnh vực giáo dục nói riêng là hoàn toàn khả thi và cho kết quả đáng khích lệ. Bố cục luận văn Nội dung của luận văn đƣợc tổ chức thành ba chƣơng có nội dung nhƣ sau: Chƣơng 1: Nghiên cứu về bài toán dự báo, các phƣơng pháp dự báo và phƣơng pháp dự báo mà luận văn áp dụng cho bài toán dự báo số học sinh tuyển vào Trung tâm GDNN-GDTX quận Đống Đa. Chƣơng 2: Nghiên cứu về mạng nơron nhân tạo, tập trung vào mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp, chƣơng này cung cấp chi tiết các vấn đề về quá trình LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 10 huấn luyện và thuật toán học của mạng, với trọng tâm là thuật toán lan truyền ngƣợc sai số.
Chƣơng 3: Ứng dụng mạng nơron nhân tạo vào giải quyết bài toán dự báo số học sinh tuyển vào Trung tâm GDNN – GDTX quận Đống Đa. Chƣơng này giới thiệu về số liệu thu thập đƣợc, các phƣơng pháp đánh giá kết quả dự báo và tập trung vào thử nghiệm để dự báo số học sinh tuyển sinh vào Trung tâm GDNN – GDTX quận Đống Đa. Từ đó đánh giá khả năng ứng dụng phƣơng pháp máy học vào dự báo chuỗi thời gian. Kết luận: Tổng kết các kết quả đã đạt đƣợc của luận văn và hƣớng nghiên cứu tiếp theo.
Phần phụ lục giới thiệu phần mềm ứng dụng và kết quả thực nghiệm mà luận văn đã đạt đƣợc. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 11 CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN DỰ BÁO 1. Lịch sử của quá trìnhdự báo Nhu cầu dự báo về một sự việc sẽ diến tiến thế nào trong tƣơng lai đã có từ nhiều thế kỷ trƣớc. Những dự báo đầu tiên là dự báo về các hiện tƣợng tự nhiên, các hiện tƣợng xã hội và hiện tƣợng về đời sống xã hội.
Ban đầu dự báo chỉ dựa vào những kinh nghiệm của ngƣời dự báo, dần dần dự báo đã đƣợc hỗ trợ bởi công nghệ giúp cho kết quả dự báo chính xác hơn. Có rất nhiều các phƣơng pháp dự báo đã đƣợc nghiên cứu và cho ra đời nhƣ: Phƣơng pháp hồi quy bội, phƣơng pháp Delphi, phƣơng pháp Cross Impact Matrices, phƣơng pháp ARIMA (kết hợp của AR – Autoregressive và MA – Moving Average)… Có rất nhiều cách phân loại dự báo nhƣ: Dựa vào thời gian dự báo phân làm ba loại là: Dự báo dài hạn, dự báo trung hạn và dự báo ngắn hạn. Theo phƣơng pháp dự báo lại đƣợc phân thành: Dự báo bằng phƣơng pháp chuyên gia, dự báo theo phƣơng trình hồi quy, dự báo dựa vào dãy số thời gian… 1. Khái niệm về dự báo Dự báo là một khoa học và nghệ thuật tiên đoán những sự việc sẽ xảy ra trong tƣơng lai.
Dự báo có tính khoa học vì nó dựa trên những số liệu thu thập đƣợc từ quá khứ và căn cứ vào kết quả phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến kết quả dự báo. Tính nghệ thuật của dự báo là dựa trên những kinh nghiệm thực tế và khả năng phán đoán của các chuyên gia để đƣa ra đƣợc những dự đoán với độ chính xác cao nhất. Mục đích của dự báo Đƣa ra đƣợc quyết định chính xác, nhất quán: Phân tích dự báo sẽ cung cấp thông tin chi tiết về đối tƣợng dự báo từ đó sẽ đƣa ra đƣợc các hành động chiến lƣợc. Phân tích dự báo đƣợc thực hiện liên tục và cho kết quả đáng tin cậy nhờ có sự hỗ trợ của kỹ thuật.
Các quyết định sẽ đƣợc đƣa ra một cách nhất quán, công bằng chứ không phải dựa trên tính chủ quan của con ngƣời. Giải quyết công việc nhanh hơn: Dự báo sẽ trả lời các câu hỏi phức tạp và xử lý chúng với độ chính xác cao trong khoảng thời gian ngắn. Có những quyết định trƣớc đây phải mất hàng giờ hoặc vài ngày thì nhờ có sự hỗ trợ của khoa học chỉ còn vài phút hoặc vài giây. Giảm chi phí do giảm rủi ro: Với sự hiểu biết về đối tƣợng giúp các nhà lãnh đạo đánh giá đƣợc chính xác những rủi ro và giảm tổn thất.[18] LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.
Những thách thức trong phân tích dự báo Mục đích của dự báo là để giúp cải tiến về hiệu quả, hỗ trợ ra quyết định của các nhà lãnh đạo. Tuy nhiên, không phải lúc nào dự báo cũng chính xác, một số yếu tố ảnh hƣởng đế độ chính xác của dự báo là: Trở ngại trong quản lý, dữ liệu, xây dựng mô hình và quá trình triển khai.[18] Những trở ngại trong quản lý. Thông thƣờng để triển khai mô hình dự báo đòi hỏi có sự chuyển đổi về các nguồn lực cho tổ chức nên cần có sự hỗ trợ từ các nhà lãnh đạo để chuyển các mô hình từ nghiên cứu sang vận hành. Những trở ngại về dữ liệu.
Các mô hình thƣờng yêu cầu dữ liệu dƣới dạng một bảng hoặc bảng có chứa hàng và cột (dữ liệu hai chiều). Nếu dữ liệu đƣợc lƣu trữ trong các cơ sở dữ liệu thì cần phải kết nối các cơ sở dữ liệu để tạo ra một bảng. Trở ngại trong việc xây dựng mô hình. Trở ngại lớn nhất là quá tải, tức là mô hình quá phức tạp và yêu cầu phải ghi nhớ dữ liệu huấn luyện.
Hai trở ngại với mô hình là: Thứ nhất mô hình thực hiện kém với dữ liệu mới và việc giải thích mô hình không đáng tin cậy. Thứ hai, các nhà xây dựng mô hình quá tham vọng vào mô hình đƣợc xây dựng trên dữ liệu có sẵn trong khoảng thời gian nhất định. Cách tốt nhất để khắc phục là xây dựng một mô hình đơn giản sau đó có thể đƣợc cải tiến sau khi chạy thử nghiệm. Trở ngại trong triển khai mô hình.
Thông thƣờng các mô hình không quá phức tạp về mặt tính toán. Tuy nhiên, các mô hình phải đƣợc kiểm tra bởi hệ thống hoạt động và đƣa ra dự đoán phù hợp với hệ thống đó. Các phƣơng pháp dự báo Các phƣơng pháp dự báo đƣợc chia thành 2 phƣơng pháp là phƣơng pháp định tính và phƣơng pháp định lƣợng. Phương pháp định tính:Hay còn gọi là phƣơng pháp dự báo chuyên gia.
Phƣơng pháp này đƣợc sử dụng khi dữ liệu không có sẵn hoặc những dữ liệu có sẵn nhƣng không đầy đủ để phân tích, đánh giá. Phƣơng pháp định tính thƣờng đƣợc sử dụng khi đối tƣợng dự báo bị tác động bởi những yếu tố không thể lƣợng hóa đƣợc. Nguyên tắc của phƣơng pháp này là sử dụng ý kiến đánh giá của một hay nhiều chuyên gia trong lĩnh vực liên quan. Vì vậy, để đảm bảo tính chính xác của dự báo thì phải loại trừ ý kiến chủ quan của ngƣời dự báo.
Phương pháp định lượng:Sử dụng các dữ liệu từ quá khứ hoặc thu thập số liệu của các dối tƣợng ở hiện tại để dự báo. Với phƣơng pháp định lƣợng sẽ cho kết quả dự báo nhanh và có thể đo đƣợc độ chính xác của dự báo. Tuy nhiên, phƣơng pháp này chỉ áp dụng cho dự báo ngắn và trung hạn. Để dự báo đạt đƣợc hiệu quả cao ngƣời tathƣờng kết hợp cả phƣơng pháp định tính và phƣơng pháp định lƣợng.
LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Quy trình thực hiện dự báo Dự báo là một quá trình phức tạp nhƣng về cơ bản quy trình có thể thực hiện theo các bƣớc sau: LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 14 Xác định mục tiêu Xác định nội dung dự báo Xác định khía cạnh thời gian Xem xét dữ liệu Lựa chọn mô hình Đánh giá mô hình Chuẩn bị dự báo Trình bày kết quả dự báo Theo dõi kết quả dự báo Hình 1.Quy trình thực hiện dự báo Bƣớc 1: Xác định mục tiêu Xác định mục tiêu là xác định xem kết quả dự báo sẽ đƣợc sử dụng để làm gì. Mục tiêu chung của dự báo là lập kế hoạch và có những quyết định hành động hợp lý. Mục tiêu của dự báo tuyển sinh nhằm giúp các nhà lãnh đạo có những chiến lƣợc phát triển một cách hợp lý nhất.
Bƣớc 2: Xác định nội dung dự báo Xác định chính xác dự báo cái gì. Ví dụ, mục tiêu chung là dự báo tuyển sinh nhƣng một hệ thống dự báo gồm có: Số lƣợng học sinh, số lƣợng lớp…Luận văn xây dựng hệ thống thử nghiệm dự báo tuyển sinh với các thông số đầu vào là số liệu thu đƣợc trong 30 năm liên tiếp tại Trung tâm GDNN-GDTX Đống Đa.