I. Giới thiệu đề tài
Nội dung luận văn "Dự đoán chất lượng không khí dựa trên Graph Neural Network" tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển một hệ thống dự đoán chất lượng không khí thông qua việc ứng dụng Graph Neural Network (GNN). Đề tài này xuất phát từ nhu cầu cấp thiết trong việc theo dõi và cải thiện chất lượng không khí, một vấn đề ngày càng trở nên nghiêm trọng trong bối cảnh đô thị hóa và biến đổi khí hậu. Luận văn sẽ phân tích các phương pháp truyền thống như ARIMA, CNN và LSTM, từ đó chỉ ra những hạn chế của chúng trong việc khai thác mối liên kết không gian giữa các cảm biến. Phân tích dữ liệu không khí và dữ liệu môi trường sẽ được thực hiện để làm rõ hơn về mối quan hệ giữa các thông số không khí và sự phân bố không gian của các cảm biến. Mục tiêu cuối cùng là xây dựng một mô hình dự đoán có khả năng cải thiện độ chính xác dự báo thông qua việc kết hợp các yếu tố không gian và thời gian.
II. Cơ sở kiến thức
Chương này sẽ trình bày các khái niệm cơ bản về Graph Neural Network và lý thuyết phổ đồ thị. Mô hình học sâu đã trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc phân tích dữ liệu phức tạp. GNN cho phép khai thác mối quan hệ giữa các đỉnh trong đồ thị, giúp mô hình hóa dữ liệu không chỉ dựa trên các thuộc tính của từng đỉnh mà còn dựa trên mối liên hệ giữa chúng. Lý thuyết phổ đồ thị là một phần quan trọng trong việc hiểu cách thức hoạt động của GNN, giúp xác định các thuộc tính của đồ thị thông qua các giá trị riêng và vector riêng. Việc áp dụng lý thuyết này vào bài toán dự đoán chất lượng không khí sẽ giúp xác định rõ hơn các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng môi trường. Chương này cũng sẽ trình bày các phương pháp học sâu hiện có và cách thức chúng có thể được áp dụng trong bối cảnh dự đoán dữ liệu chuỗi thời gian.
III. Các công trình nghiên cứu liên quan
Trong chương này, các nghiên cứu trước đây liên quan đến dự đoán chất lượng không khí và ứng dụng của GNN sẽ được tổng hợp và phân tích. Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng các mô hình học sâu, đặc biệt là GNN, có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của các dự đoán về chất lượng không khí. Các công trình nghiên cứu này không chỉ cung cấp nền tảng lý thuyết mà còn đưa ra các phương pháp thực tiễn có thể áp dụng. Đặc biệt, việc sử dụng các mô hình như CNN-LSTM và mạng nơ-ron tích chập đồ thị sẽ được phân tích để làm nổi bật những ưu điểm và nhược điểm của từng phương pháp. Từ đó, luận văn sẽ chỉ ra hướng nghiên cứu mới nhằm cải thiện hiệu suất của mô hình dự đoán trong bối cảnh dữ liệu chuỗi thời gian.
IV. Mô hình đề xuất
Chương này sẽ trình bày chi tiết về mô hình đề xuất cho bài toán dự đoán chất lượng không khí. Mô hình GNN sẽ được xây dựng dựa trên các thông số không khí và phân bố không gian của các cảm biến. Việc sử dụng lớp tích chập đồ thị (Graph Convolution Networks) sẽ giúp lọc ra thông tin quan trọng từ mạng lưới cảm biến. Đánh giá mô hình sẽ được thực hiện thông qua các chỉ số như MAE, RMSE và MAPE để xác định độ chính xác của các dự đoán. Các kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất có thể cải thiện đáng kể độ chính xác so với các phương pháp truyền thống. Chương này cũng sẽ thảo luận về các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình và các khuyến nghị cho các nghiên cứu trong tương lai.
V. Kết luận
Chương cuối cùng sẽ tóm tắt các đóng góp của luận văn trong việc ứng dụng Graph Neural Network vào dự đoán chất lượng không khí. Các kết quả thực nghiệm đã chỉ ra rằng mô hình đề xuất không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn khai thác hiệu quả các mối liên kết không gian giữa các cảm biến. Luận văn cũng chỉ ra những thách thức còn tồn tại và đề xuất hướng nghiên cứu trong tương lai để tiếp tục cải thiện mô hình dự đoán. Việc áp dụng GNN trong lĩnh vực này mở ra nhiều cơ hội mới cho việc phát triển các ứng dụng trong công nghệ AI trong môi trường và giám sát ô nhiễm không khí.
