Chương 1. Lí do chọn đề tài Du lịch là một ngành ngày càng phát triển và trở thành một ngành kinh tế quan trọng ở Việt Nam, tuy nhiên đi kèm với sự phát triển đó thì cũng có những hệ lụy khác như: làm tăng số lượng rác thải ở các khu du lịch, tăng độ ô nhiễm không khí do có nhiều xe cộ đi lại. Việc có một ứng dụng hữu ích giúp khách du lịch lựa chọn địa điểm phù hợp nhất dựa trên điều kiện thời tiết và chất lượng không khí là một điêu cân thiệt. Dé tai nay là một đê tài mang tinh ứng dụng cao va có nhiêu lợi ích cho khách du lịch nói riêng và ngành du lịch nói chung như: e Với sự phát triển ngày càng nhanh của ngành du lich ở Việt Nam thì việc cần một ứng dụng đề cung cấp thông tin và gợi ý địa điểm du lịch phù hợp có thê giúp thu hút rất nhiều khách du lịch.
Điều kiện thời tiết và chất lượng không khí là những yếu tố chiếm phần quan trọng trong trải nghiệm và sức khỏe của khách du lịch, gây ra rất nhiều thiệt hại về chi phí kinh tế [1]. Việc tích hợp thông tin này vào ứng dụng giúp cho người dùng có được thông tin hữu ích về địa điểm du lịch, tiết kiệm thời gian, công sức tìm kiếm, đồng thời có cái nhìn tong quan về môi trường du lịch, từ đó quyết định chọn địa điểm phù hợp. Mang xã hội và công nghệ di động đã trở thành một phần không thé thiếu trong cuộc sống hiện đại. Việc tích hợp mạng xã hội vào ứng dụng giúp cho người dùng có thể tương tác, chia sẻ và nhận được các gợi ý, thông tin từ cộng đồng.
Điều này cũng giúp cải thiện trải nghiệm của khách du lịch và mang lại tương tác xã hội cho người dùng. Mục tiêu đê tài Xây dựng được một ứng dụng di động gợi ý địa điểm du lịch cho các du khách dựa trên điều kiện thời tiết, chất lượng không khí và tích hợp thêm mạng xã hội vào ứng dụng: e_ Phát triển một hệ thống gợi ý địa điểm du lịch: Xây dựng một hệ thống hoạt động tự động dé gợi ý địa điểm du lịch dựa trên thông tin về điều kiện thời tiết và chất lượng không khí. Hệ thống sẽ sử dụng các thuật toán và công nghệ phù hợp để xác định và đánh giá các địa điểm du lịch phù hợp với các tiêu chí này. e Tích hợp mạng xã hội và thông tin từ người dùng: Tạo sự kết nối với các nền tảng mạng xã hội và tích hợp thông tin từ người dùng, bao gồm việc thu thập dữ liệu về trải nghiệm du lịch, đánh giá và phản hồi.
Thông tin này sẽ được sử dụng để cải thiện hệ thống gợi y và đưa ra các dia điểm du lịch phù hợp với sở thích và mong muốn của người dùng. e Cung cấp thông tin chỉ tiết và hữu ich: Đưa ra thông tin chỉ tiết và hữu ích về các địa điểm du lịch được gợi ý, bao gồm thông tin về thời tiết, chất lượng không khí, hoạt động du lịch, điểm tham quan, dịch vụ và tiện nghi. Mục tiêu là cung cấp cho người dùng một cái nhìn tổng quan và chỉ tiết về các địa điểm du lịch dé họ có thé đưa ra quyết định thông minh và có trải nghiệm du lịch tốt hơn. e Tăng cường trải nghiệm du lịch và sự tương tác xã hội: Tao điều kiện cho người dùng tương tác, chia sẻ trải nghiệm du lịch và giao lưu với cộng đồng du lịch thông qua tích hợp mạng xã hội.
Mục tiêu là tạo ra một môi trường trực tuyến thú vị và hap dẫn dé người ding có thé tận hưởng và chia sẻ trải nghiệm du lịch của mình. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 1. Đối tượng nghiên cứu Đề tài nhắm đến những người muốn tìm kiếm thông tin và gợi ý địa điểm du lịch dựa trên điều kiện thời tiết, chất lượng không khí và sử dụng mạng xã hội dé tương tac va chia sẻ trải nghiệm du lich. Các đặc trưng của chất lượng không khí và chỉ số đánh giá chất lượng không khí AQI trên các tỉnh thành ở Việt Nam từ 04-2023 đến 06-2023.
Các địa điểm nỗi tiếng ở thành phó Hồ Chí Minh. Phạm vỉ nghiên cứu - Dé tai tập trung nghiên cứu về các vân dé sau: e Gợi ý địa điểm du lịch: Nghiên cứu sẽ tập trung vào việc phát triển hệ thống gợi ý địa điểm du lịch dựa trên thông tin về điều kiện thời tiết và chất lượng không khí. Hệ thống sẽ đưa ra các địa điểm du lịch phù hợp và cung cấp thông tin chỉ tiết về chúng. e_ Thông tin về điều kiện thời tiết và chất lượng không khí: Nghiên cứu sẽ tìm hiểu và sử dụng thông tin về điều kiện thời tiết và chất lượng không khí từ các nguồn đáng tin cậy, sử dụng mô hình đánh giá chất lượng không khí dé đánh giá chất lượng không khí.
Mục tiêu là cung cấp cho người dùng thông tin chính xác và đáng tin cậy về các yếu tố này. e Tích hợp mạng xã hội và thông tin từ người dùng: Nghiên cứu sẽ xây dựng cơ chế dé tích hợp mạng xã hội và thu thập thông tin từ người dùng, bao gồm dữ liệu về trải nghiệm du lịch, đánh giá và phản hồi. Thông tin này sẽ được sử dụng đề cải thiện hệ thống gợi ý và tăng cường tương tác xã hội. e Trải nghiệm du lịch và tương tác xã hội: Nghiên cứu sẽ xem xét cách tăng cường trải nghiệm du lịch và tương tác xã hội 1.
Môi trường phát triển Xây dựng các mô hình dự báo, phát hiện: Python Xây dựng hệ thống API: NodeJS Xây dựng giao diện ứng dụng: Framework Flutter, Dart Sever Cloud: Linux Công cụ code: VSCode Chương 2. CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 2. Spatio-attention embedded recurrent neural network for air quality prediction [2] Nghiên cứu này tập trung vào việc dự đoán chất lượng không khí bang cách tận dụng toàn điện các mối tương quan của không gian-thời gian giữa các trạm giám sát. Dé làm điều này, tác giả đề xuất một kiến trúc mạng nơ-ron tái phát (RNN) mới gọi là "spatio-attention embedded recurrent neural network" (SpAttRNN).
SpAttRNN kết hợp hai thành phan quan trọng dé cải thiện dự đoán chất lượng không khí. Thứ nhất, nó sử dụng một mô-đun nhúng thông tin không gian dé xử lý các mối quan hệ không gian giữa các địa điểm đo và dự đoán. Thứ hai, nó sử dung chú ý dé tập trung vào các yếu tố quan trọng trong dữ liệu đầu vào, nhằm cải thiện hiệu suất của mô hình. Bài báo đề xuất một kiến trúc mạng SARNN day đủ, bao gồm các bước xử lý như chuẩn hóa đữ liệu đầu vào, sử dụng mô-đun nhúng không gian và mô-đun chú ý, cùng với việc đào tạo và đánh giá mô hình.
Qua thí nghiệm trên tập dữ liệu thực tế về chất lượng không khí, tác giả đã chứng minh rang SpAttRNN có hiệu suất tốt hơn so với các phương pháp dự đoán khác. SpAttRNN không chi cải thiện độ chính xác của dự đoán mà còn giúp hiểu rõ hơn về tương quan không gian trong dữ liệu chất lượng không khí. Prediction of air quality index based on LSTM [3] Nghiên cứu nay tập trung vào việc dự đoán chi số chất lượng không khí thông qua nhiệt độ, hướng gió, PMs, PM¡g, SO;, NO;, 03. Dé làm điều này, tác giả sử dung mạng nơ-ron LSTM (Long Short-Term Memory).
LSTM là một dạng mạng nơ-ron tái phát đặc biệt được thiết kế dé xử lý dữ liệu chuỗi, trong đó thông tin được truyền qua các "công" dé duy trì và lưu trữ thông tin quan trọng trong quá trình dự đoán. Sử dụng LSTM, các mẫu chuỗi thời gian về chất lượng không khí có thể được mô hình hóa và dự đoán. Bài báo đề xuất một kiến trúc mạng LSTM đơn giản, bao gồm các bước chuẩn bị dữ liệu, xây dựng mô hình LSTM và quá trình huấn luyện. Các chỉ số chất lượng không khí được sử dụng làm đầu vào, và mô hình LSTM được đào tạo dé dự đoán chỉ số chất lượng không khí trong tương lai.
Thí nghiệm trên dữ liệu thực tế đã được tiến hành dé đánh giá hiệu suất của mô hình LSTM trong dự đoán chỉ số chất lượng không khí. Kết quả cho thấy rằng LSTM có khả năng dự đoán tương đối chính xác và có tiềm năng trong việc ứng dụng dự đoán chất lượng không khí. A fuzzy multiple linear regression model based on meteorological factors for air quality index forecast [4] Nghiên cứu này tập trung vào việc dự đoán chi số chất lượng không khí, một yếu tố quan trọng trong lĩnh vực môi trường và sức khỏe công cộng. Đề làm điều này, tác giả đề xuất một mô hình hồi quy tuyến tính đa biến mờ.
Mô hình hồi quy tuyến tính đa bién mờ kết hợp các yếu tố khí tượng, chăng hạn như nhiệt độ, độ âm, tốc độ gió và áp suất không khí, dé dự đoán chỉ số chất lượng không khí. Tuyến tinh đa biến mờ cho phép mô hình xem xét mối quan hệ không chỉ riêng lẻ giữa mỗi yêu tổ và chỉ số chất lượng không khí, mà còn tương tác giữa các yếu tố khí tượng. Bài báo đề xuất một mô hình hồi quy tuyến tính đa biến mờ day đủ, bao gồm việc xây dựng các quy tắc mờ dựa trên đữ liệu huấn luyện và sử dụng phép toán mờ dé đưa ra dự đoán. Qua đó, mô hình có khả năng đưa ra dự đoán về chỉ số chất lượng không khí dựa trên các yếu tố khí tượng đã cho.
Thí nghiệm va so sánh với các mô hình khác đã được tiến hành đề đánh giá hiệu suất của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến mờ trong dự đoán chỉ số chất lượng không khí. Kết quả cho thấy răng mô hình có khả năng dự đoán tương đối chính xác và đáng tin cậy. A novel ensemble reinforcement learning gated unit model for daily PM2.5 forecasting [5] Nghiên cứu nay tập trung vào việc dự đoán PM2.5, một chỉ số quan trong dé đánh giá chất lượng không khí và tác động đến sức khỏe con người. Đề làm điều này, tác giả đề xuất một mô hình ensemble sử dụng kỹ thuật học tăng cường và mô-đun công để cải thiện dự đoán PM2.
Mô hình được gọi là "ensemble reinforcement learning gated unit model" (ERLGU), kết hợp sự kết hợp của các mô hình dự đoán dựa trên học tăng cường và mô-đun cổng. Các mô hình dự đoán cá nhân trong ensemble được tô chức theo cấu trúc mạng công dé tổng hợp thông tin từ các mô hình con khác nhau.