Huấn Luyện Mạng Nơ-ron Sử Dụng Giải Thuật Levenberg-Marquardt Để Dự Báo Dòng Chảy Trên Sông

• Tác giả: Mai Văn Tinh
• Người hướng dẫn: PGS. Dương Tuấn Anh
• Trường học: Đại học Bách Khoa, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Huấn luyện mạng nơ-ron bằng giải thuật Levenberg-Marquardt cho bài toán dự báo dòng chảy sông
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM KẾT
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ
• 1.1. Giới thiệu vấn đề
• 1.2. Động cơ nghiên cứu
• 1.3. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.4. Những kết quả đạt được
• 1.5. Cấu trúc luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Giới thiệu mạng Nơ ron nhân tạo
• 2.2. Cấu trúc mạng Nơ ron nhân tạo
• 2.3. Nguyên tắc hoạt động và luật huấn luyện
• 2.3.1. Nguyên tắc hoạt động
• 2.3.2. Luật huấn luyện
• 2.4. Kỹ thuật tìm kiếm sử dụng để tối ưu hóa việc tìm giá trị min của hàm phi tuyến tính
• 2.5. Ứng dụng mạng nơ ron trong công tác dự báo
• 2.5.1. Áp dụng mạng nơ ron trong dự báo dữ liệu chuỗi thời gian
• 2.5.2. Phân chia tập dữ liệu dùng cho huấn luyện và kiểm tra
• 2.5.3. Xây dựng cấu trúc mạng
• 2.5.4. Các tiêu chuẩn đánh giá
• 2.5.5. Huấn luyện mạng
• 2.5.6. Dự đoán và cải tiến
• 3. CHƯƠNG 3: CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN (CÁC GIẢI THUẬT HUẤN LUYỆN)
• 3.1. Giải thuật lan truyền ngược (BPA)
• 3.2. Giải thuật Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno (BFGS)
• 3.3. Giải thuật độ dốc liên hợp
• 3.4. Giải Thuật Levenberg – Marquardt
• 3.5. Kết luận chương
• 4. CHƯƠNG 4: GIẢI THUẬT HUẤN LUYỆN LEVENBERG-MARQUARDT
• 4.1. Giải thuật Gauss-Newton
• 4.1.1. Giới thiệu biểu thức Newton
• 4.1.2. Giải thuật Gauss-Newton
• 4.2. Giải thuật giảm độ dốc nhất
• 4.3. Giải thuật Levenberg – Marquardt
• 4.3.1. Nguyên lý hoạt động
• 4.3.2. Mã giả của giải thuật
• 5. CHƯƠNG 5: HIỆN THỰC, THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ GIẢI THUẬT
• 5.1. Dữ liệu thử nghiệm
• 5.2. Cách đánh giá giải thuật
• 5.3. Thử nghiệm và đánh giá giải thuật trên bộ dữ liệu thật
• 5.4. Đánh giá chung
• 5.5. Những đóng góp của đề tài
• 5.6. Mặt hạn chế
• 5.7. Hướng phát triển của đề tài
• 6. CHƯƠNG 6: TỔNG KẾT VÀ BÁO CÁO KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC CỦA ĐỀ TÀI
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC A: BẢNG THUẬT NGỮ ANH-VIỆT
• PHỤ LỤC B: CHƯƠNG TRÌNH THỰC NGHIỆM

I. Giới thiệu vấn đề

Huấn luyện mạng nơ-ron bằng giải thuật Levenberg-Marquardt cho bài toán dự báo dòng chảy sông là một nghiên cứu quan trọng trong lĩnh vực khoa học máy tính và thủy văn. Nghiên cứu này nhằm tối ưu hóa quá trình dự báo dòng chảy, giúp giải quyết các vấn đề thực tế như ngăn chặn ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường và hệ sinh thái. Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) được sử dụng để mô hình hóa dòng chảy, với mục tiêu đạt được kết quả dự báo chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống.

1.1 Động cơ nghiên cứu

Nghiên cứu này xuất phát từ nhu cầu thực tế trong việc dự báo dòng chảy sông, giúp giảm thiểu các tác động tiêu cực đến môi trường và hệ sinh thái. Giải thuật Levenberg-Marquardt được lựa chọn vì khả năng tối ưu hóa nhanh chóng và hiệu quả trong việc huấn luyện mạng nơ-ron, đặc biệt là trong các bài toán dự báo dữ liệu chuỗi thời gian.

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chính của nghiên cứu là tìm hiểu và ứng dụng giải thuật Levenberg-Marquardt trong việc huấn luyện mạng nơ-ron nhân tạo để dự báo dòng chảy sông. Nghiên cứu cũng nhằm so sánh hiệu quả của giải thuật này với các phương pháp khác như giải thuật lan truyền ngược (Backpropagation).

II. Cơ sở lý thuyết

Chương này trình bày các khái niệm cơ bản về mạng nơ-ron nhân tạo và các kỹ thuật tối ưu hóa được sử dụng trong nghiên cứu. Mạng nơ-ron nhân tạo là mô hình xử lý thông tin dựa trên hoạt động của hệ thống thần kinh sinh vật, được ứng dụng rộng rãi trong các bài toán dự báo và phân tích dữ liệu.

2.1 Mạng nơ ron nhân tạo

Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) bao gồm các đơn vị tính toán liên kết với nhau thông qua các trọng số. Cấu trúc của mạng bao gồm các lớp đầu vào, lớp ẩn và lớp đầu ra. Các hàm kích hoạt như hàm sigmoid và hàm lưỡng cực được sử dụng để tính toán đầu ra của các đơn vị.

2.2 Kỹ thuật tối ưu hóa

Các kỹ thuật tối ưu hóa như giải thuật Levenberg-Marquardt và giải thuật lan truyền ngược được sử dụng để tìm điểm cực tiểu của hàm lỗi trong quá trình huấn luyện mạng nơ-ron. Giải thuật Levenberg-Marquardt kết hợp giữa phương pháp Gauss-Newton và giảm độ dốc, giúp tăng tốc độ hội tụ và cải thiện độ chính xác của mô hình.

III. Giải thuật Levenberg Marquardt

Giải thuật Levenberg-Marquardt là một phương pháp tối ưu hóa dựa trên đạo hàm cấp hai, được sử dụng để huấn luyện mạng nơ-ron nhân tạo. Giải thuật này kết hợp ưu điểm của phương pháp Gauss-Newton và giảm độ dốc, giúp tăng tốc độ hội tụ và tránh bị mắc kẹt tại các điểm cực tiểu cục bộ.

3.1 Nguyên lý hoạt động

Giải thuật Levenberg-Marquardt sử dụng kỹ thuật vùng tin cậy (Trust-Region) để điều chỉnh bước di chuyển trong quá trình tối ưu hóa. Giải thuật này giúp tìm điểm cực tiểu của hàm lỗi nhanh hơn so với giải thuật lan truyền ngược và giảm độ dốc.

3.2 Mã giả của giải thuật

Mã giả của giải thuật Levenberg-Marquardt bao gồm các bước cập nhật trọng số của mạng nơ-ron dựa trên ma trận Hessian và gradient của hàm lỗi. Giải thuật này được thực hiện lặp lại cho đến khi đạt được điều kiện dừng.

IV. Thực nghiệm và đánh giá

Nghiên cứu thực hiện thử nghiệm giải thuật Levenberg-Marquardt trên các bộ dữ liệu dòng chảy sông thực tế. Kết quả thực nghiệm cho thấy giải thuật này đạt hiệu quả cao hơn so với giải thuật lan truyền ngược trong việc dự báo dòng chảy.

4.1 Dữ liệu thử nghiệm

Các bộ dữ liệu thử nghiệm được thu thập từ các trạm đo lưu lượng nước tại các con sông ở Việt Nam. Dữ liệu được chia thành tập huấn luyện và tập kiểm tra để đánh giá hiệu quả của mô hình.

4.2 Đánh giá kết quả

Kết quả thực nghiệm cho thấy giải thuật Levenberg-Marquardt giúp giảm thiểu hàm lỗi và cải thiện độ chính xác của mô hình dự báo. Giải thuật này có thể được sử dụng thay thế cho giải thuật lan truyền ngược trong các bài toán dự báo dữ liệu chuỗi thời gian.