Khóa luận tốt nghiệp hệ thống thông tin xây dựng hệ thống gợi ý địa điểm du lịch dựa trên điều kiện thời tiết chất lượng không khí bằng phương pháp học máy và tích hợp mạng xã hội

Khám phá hệ thống gợi ý địa điểm du lịch thông minh dựa trên thời tiết và chất lượng không khí, ứng dụng công nghệ học máy tiên tiến.

• Tác giả: Nguyễn Văn Lực
• Người hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Đình Thuân
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh - Trường Đại học Công nghệ Thông tin
• Chuyên ngành: Hệ thống thông tin
• Đề tài: Xây dựng hệ thống gợi ý địa điểm du lịch dựa trên điều kiện thời tiết, chất lượng không khí bằng phương pháp học máy và tích hợp mạng xã hội
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN
• 1. CHƯƠNG 1: LÍ DO CHỌN ĐỀ TÀI, MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.1. Lí do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu đề tài
• 1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.3.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.3.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Môi trường phát triển
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
• 2.1. Spatio-attention embedded recurrent neural network for air quality prediction
• 2.2. Prediction of air quality index based on LSTM
• 2.3. A fuzzy multiple linear regression model based on meteorological factors for air quality index forecast
• 2.4. A novel ensemble reinforcement learning gated unit model for daily PM2.5 forecasting
• 3. CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÍ THUYẾT
• 4. CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH THIẾT KẾ VÀ THỰC NGHIỆM
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Tóm tắt

I. Hệ thống gợi ý địa điểm du lịch

Hệ thống gợi ý địa điểm du lịch là một ứng dụng di động được phát triển để giúp khách du lịch lựa chọn địa điểm phù hợp dựa trên điều kiện thời tiết và chất lượng không khí. Hệ thống này sử dụng các thuật toán học máy để dự báo và đánh giá các yếu tố môi trường, từ đó đưa ra các gợi ý tối ưu. Ứng dụng tích hợp mạng xã hội, cho phép người dùng chia sẻ trải nghiệm và tương tác với cộng đồng. Du lịch thông minh là mục tiêu chính của hệ thống, nhằm cải thiện trải nghiệm du lịch và giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường.

1.1. Gợi ý địa điểm dựa trên thời tiết

Gợi ý địa điểm dựa trên thời tiết là một tính năng quan trọng của hệ thống. Dữ liệu thời tiết được thu thập từ các nguồn đáng tin cậy như dự báo thời tiết và trạm quan trắc. Các yếu tố như nhiệt độ, độ ẩm, lượng mưa và ánh nắng được phân tích để đưa ra các gợi ý phù hợp. Ví dụ, vào những ngày nắng đẹp, hệ thống sẽ ưu tiên gợi ý các địa điểm ngoài trời như bãi biển hoặc công viên. Thời tiết du lịch là yếu tố quyết định đến sự hài lòng của khách du lịch, do đó hệ thống này giúp tối ưu hóa lựa chọn địa điểm.

1.2. Gợi ý địa điểm dựa trên chất lượng không khí

Gợi ý địa điểm dựa trên chất lượng không khí là một tính năng độc đáo của hệ thống. Dữ liệu về chất lượng không khí được thu thập từ các trạm quan trắc và được đánh giá thông qua chỉ số AQI. Hệ thống sử dụng các mô hình dự báo như LSTM và ARIMA để dự đoán giá trị AQI trong tương lai. Chất lượng không khí du lịch là yếu tố quan trọng đối với sức khỏe của khách du lịch, đặc biệt là những người nhạy cảm với ô nhiễm. Hệ thống này giúp người dùng tránh các địa điểm có chất lượng không khí kém.

II. Học máy trong du lịch

Học máy trong du lịch là công nghệ cốt lõi được sử dụng trong hệ thống gợi ý địa điểm. Các mô hình học máy như LSTM, ARIMA và Deep Q-Learning được áp dụng để dự báo thời tiết và chất lượng không khí. Công nghệ học máy trong du lịch không chỉ giúp cải thiện độ chính xác của dự báo mà còn tối ưu hóa quá trình đưa ra gợi ý. Hệ thống này là một ví dụ điển hình của du lịch thông minh, nơi công nghệ được sử dụng để nâng cao trải nghiệm người dùng và bảo vệ môi trường.

2.1. Mô hình LSTM trong dự báo chất lượng không khí

Mô hình LSTM (Long Short-Term Memory) là một trong những mô hình được sử dụng để dự báo chất lượng không khí. LSTM là một dạng mạng nơ-ron tái phát, phù hợp với dữ liệu chuỗi thời gian. Trong nghiên cứu này, LSTM được sử dụng để dự đoán chỉ số AQI dựa trên các yếu tố như nhiệt độ, hướng gió và nồng độ các chất ô nhiễm. Học máy trong du lịch đã chứng minh hiệu quả trong việc cải thiện độ chính xác của dự báo, giúp hệ thống đưa ra các gợi ý địa điểm phù hợp hơn.

2.2. Mô hình ARIMA trong dự báo thời tiết

Mô hình ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) là một phương pháp phổ biến trong dự báo thời tiết. ARIMA kết hợp các thành phần tự hồi quy, trung bình động và tích phân để mô hình hóa dữ liệu chuỗi thời gian. Trong hệ thống này, ARIMA được sử dụng để dự báo các yếu tố thời tiết như nhiệt độ và lượng mưa. Công nghệ học máy trong du lịch đã giúp tối ưu hóa quá trình dự báo, từ đó cải thiện chất lượng của các gợi ý địa điểm du lịch.

III. Tích hợp mạng xã hội và tối ưu hóa du lịch

Tích hợp mạng xã hội là một tính năng nổi bật của hệ thống, cho phép người dùng chia sẻ trải nghiệm và tương tác với cộng đồng. Hệ thống gợi ý thông minh không chỉ dựa trên dữ liệu thời tiết và chất lượng không khí mà còn sử dụng thông tin từ người dùng để cải thiện các gợi ý. Tối ưu hóa du lịch bằng học máy là mục tiêu chính của hệ thống, nhằm cung cấp trải nghiệm du lịch tốt nhất cho người dùng.

3.1. Tương tác xã hội trong du lịch

Tương tác xã hội là một phần không thể thiếu trong hệ thống. Người dùng có thể đăng bài, chia sẻ trải nghiệm và nhận phản hồi từ cộng đồng. Mạng xã hội không chỉ giúp tăng cường trải nghiệm du lịch mà còn cung cấp thêm dữ liệu để hệ thống cải thiện các gợi ý. Du lịch thông minh đã trở thành xu hướng, nơi công nghệ và tương tác xã hội kết hợp để mang lại trải nghiệm tốt nhất cho người dùng.

3.2. Tối ưu hóa du lịch bằng học máy

Tối ưu hóa du lịch bằng học máy là quá trình sử dụng các thuật toán học máy để cải thiện chất lượng của các gợi ý địa điểm. Hệ thống này sử dụng các mô hình như Deep Q-Learning để tối ưu hóa quá trình đưa ra quyết định. Hệ thống gợi ý thông minh không chỉ dựa trên dữ liệu môi trường mà còn sử dụng thông tin từ người dùng để đưa ra các gợi ý phù hợp. Công nghệ học máy trong du lịch đã giúp tối ưu hóa trải nghiệm du lịch, từ đó thu hút nhiều khách du lịch hơn.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ngành du lịch Việt Nam đang trên đà phát triển nhanh và đóng vai trò là một ngành kinh tế quan trọng. Tuy nhiên, sự tăng trưởng này cũng dẫn đến các hệ lụy về môi trường, bao gồm sự gia tăng lượng rác thải tại các điểm du lịch và mức độ ô nhiễm không khí bắt nguồn từ mật độ phương tiện giao thông gia tăng. Các điều kiện thời tiết cùng chất lượng không khí là những yếu tố tác động trực tiếp đến sức khỏe, trải nghiệm của du khách và có thể gây ra những thiệt hại về mặt chi phí kinh tế. Việc xây dựng một công cụ hỗ trợ người dùng lựa chọn điểm đến thích hợp dựa trên các điều kiện khách quan này trở thành một nhu cầu thực tế.

Khóa luận xác định mục tiêu nghiên cứu cụ thể gồm 4 nhiệm vụ:

1. Phát triển một hệ thống gợi ý địa điểm du lịch: Xây dựng hệ thống vận hành tự động nhằm đề xuất địa điểm dựa trên thông tin thời tiết và chất lượng không khí thông qua các thuật toán và công nghệ phù hợp.
2. Tích hợp mạng xã hội và thông tin từ người dùng: Thiết lập kết nối với nền tảng mạng xã hội để thu thập dữ liệu về trải nghiệm, đánh giá và phản hồi của người dùng nhằm hoàn thiện hệ thống gợi ý theo sở thích cá nhân.
3. Cung cấp thông tin chi tiết và hữu ích: Cung cấp đầy đủ các chỉ số môi trường, thời tiết, chất lượng không khí, hoạt động du lịch, điểm tham quan, dịch vụ và tiện nghi tại địa điểm được đề xuất.
4. Tăng cường trải nghiệm du lịch và sự tương tác xã hội: Tạo không gian trực tuyến cho phép người dùng đăng bài, chia sẻ hành trình và tương tác với cộng đồng du lịch.

Đối tượng nghiên cứu của đề tài bao gồm:

• Người dùng có nhu cầu tra cứu thông tin thời tiết, chất lượng không khí để nhận gợi ý địa điểm du lịch và có nhu cầu chia sẻ trải nghiệm trên mạng xã hội.
• Các đặc trưng khí tượng, nồng độ chất ô nhiễm và chỉ số chất lượng không khí (AQI) tại các tỉnh/thành phố ở Việt Nam trong giai đoạn từ tháng 04/2023 đến tháng 06/2023.
• Các địa điểm tham quan du lịch nổi tiếng tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào việc khai thác dữ liệu từ các trạm quan trắc và nguồn dữ liệu thời tiết đáng tin cậy; ứng dụng các mô hình học máy để dự báo giá trị AQI; tích hợp mô hình thị giác máy tính nhận diện địa điểm du lịch qua hình ảnh; đồng thời thiết kế và hiện thực hóa ứng dụng di động có tính năng mạng xã hội phục vụ người dùng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Về cơ sở lý thuyết chuỗi thời gian (Time Series), đề tài tổng quan các thành phần cơ bản gồm: xu hướng (Trend - tăng dần, giảm dần, không đổi), mùa vụ (Seasonality), chu kỳ (Cycle), và dao động ngẫu nhiên (Noise). Các công cụ phân tích tương quan chuỗi thời gian được sử dụng gồm hàm tự tương quan (Autocorrelation Function - ACF), hàm tự tương quan mẫu phần (Partial Autocorrelation Function - PACF) và phương pháp sai phân (Differencing) nhằm ổn định chuỗi dữ liệu.

Phương pháp tính toán chỉ số chất lượng không khí được xây dựng căn cứ theo hướng dẫn tính toán VN_AQI. Thang đo quy định các khoảng giá trị đánh giá mức độ ảnh hưởng sức khỏe tương ứng với các mã màu hiển thị:

Khoảng giá trị AQI	Đánh giá chất lượng không khí	Màu sắc	Mã màu RGB
0 - 50	Tốt	Xanh	0; 228; 0
51 - 100	Trung bình	Vàng	255; 255; 0
101 - 150	Kém	Da cam	255; 126; 0
151 - 200	Xấu	Đỏ	255; 0; 0
201 - 300	Rất xấu	Tím	143; 63; 151
301 - 500	Nguy hại	Nâu	126; 0; 35

Chỉ số VN_AQI bao gồm AQI giờ ($AQI_h$) và AQI ngày ($AQI_d$), được tính toán dựa trên các thông số quan trắc: $SO_2, CO, NO_2, O_3, PM_{10}$ và $PM_{2.5}$ (bắt buộc phải có tối thiểu 1 trong 2 thông số bụi $PM_{10}$ hoặc $PM_{2.5}$). Đối với các hạt bụi mịn $PM_{2.5}$ và $PM_{10}$, giá trị giờ được xử lý qua thuật toán Nowcast dựa trên 12 giá trị quan trắc trung bình 1 giờ gần nhất ($c_1, c_2, ..., c_{12}$) với trọng số biến thiên $w^* = c_{min} / c_{max}$. Giá trị AQI chung của trạm là giá trị lớn nhất trong các AQI thành phần của từng thông số.

Hệ thống mô hình học máy được nghiên cứu và thực nghiệm bao gồm:

• Mô hình mạng neural hồi quy: Mạng RNN truyền thống; mạng LSTM (Long Short-Term Memory) với các cơ chế cổng quên (forget gate), cổng vào (input gate), cập nhật trạng thái ô nhớ (cell state), và cổng ra (output gate); mạng GRU (Gated Recurrent Unit) với cổng cập nhật (update gate) và cổng đặt lại (reset gate).
• Mô hình thống kê và học có giám sát: Mô hình tự hồi quy tích hợp trung bình động ARIMA ($p, d, q$); Hồi quy tuyến tính (Linear Regression) đơn biến và đa biến tối ưu bằng Gradient Descent; Thuật toán láng giềng gần nhất KNN (K-Nearest Neighbors) tính toán theo khoảng cách Euclidean.
• Mô hình học tăng cường sâu: Deep Q-Learning sử dụng mạng neural sâu để xấp xỉ hàm giá trị hành động tối ưu $Q^*(s, a)$, ứng dụng phương trình Bellman và cơ chế lưu trữ bộ nhớ kinh nghiệm (experience replay memory) với chiến lược $\epsilon$-greedy.
• Mô hình thị giác máy tính: Thuật toán YOLOv7 phát hiện đối tượng theo thời gian thực, cải tiến với hệ thống 9 anchor boxes, hàm mất mát Focal Loss xử lý đối tượng kích thước nhỏ, tiếp nhận kích thước ảnh đầu vào $608 \times 608$ pixel và hỗ trợ tốc độ suy luận 155 khung hình/giây.

Phương pháp đánh giá mô hình chuỗi thời gian áp dụng 3 chỉ số đo lường sai số: Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), và Root Mean Squared Error (RMSE). Đánh giá mô hình nhận diện đối tượng dựa trên các chỉ số Precision, Recall và Mean Average Precision (mAP).

Nguồn dữ liệu thực nghiệm được thu thập từ WeatherAPI theo tần suất 1 giờ/lần kết hợp dữ liệu quan trắc môi trường và tập dữ liệu hình ảnh các điểm du lịch tại TP. Hồ Chí Minh được gán nhãn thủ công.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống ứng dụng di động TouristApp được thiết kế và thực thi theo kiến trúc đa tầng, vận hành qua 4 giai đoạn (phase):

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                              Client: TouristApp                                   |
|                (Framework Flutter / Dart - Android & iOS)                         |
|  - Màn hình Auth (Đăng nhập, Đăng ký)      - Màn hình Bản đồ & Điểm du lịch       |
|  - Màn hình Thời tiết & AQI (Hiện tại, 7 ngày) - Màn hình Đăng bài & Mạng xã hội  |
+------------------------------------------+----------------------------------------+
                                           | HTTP / RESTful API
                                           v
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                           Backend Server (Cloud Linux)                            |
|                            Nền tảng: Node.js API                                  |
|  - Controller quản lý User, Weather, Destination, AQI, Post                       |
|  - Cron Schedule tự động cào dữ liệu thời tiết và chất lượng không khí mỗi giờ    |
|  - Cron Schedule tự động thực thi các tiến trình dự báo chuỗi thời gian định kỳ   |
+-------------------+----------------------+--------------------+-------------------+
                    |                      |                    |
                    v                      v                    v
+-----------------------+  +-------------------+  +---------------------------------+
|  Mô hình Trí tuệ      |  |  Dịch vụ Firebase |  |   Dịch vụ API Bên thứ ba        |
|  nhân tạo (Python)    |  |  - Authentication |  |   - WeatherAPI (Dữ liệu thời    |
|  - Dự báo AQI: LSTM,  |  |  - Cloud Firestore|  |     tiết và thông số ô nhiễm)   |
|    GRU, RNN, ARIMA,   |  |  - Cloud Storage  |  |   - Google Maps API (Bản đồ     |
|    Deep Q-Learning    |  +-------------------+  |     và định vị tọa độ)          |
|  - Thị giác: YOLOv7   |                         |   - Liên kết mạng xã hội        |
+-----------------------+                         |     (Facebook, Google)          |
                                                  +---------------------------------+

Quy trình phát triển và triển khai hệ thống được cụ thể hóa thành 4 giai đoạn:

• Phase 1 — Học mô hình dự báo và phát hiện đối tượng: Thực hiện cào dữ liệu thời tiết, nồng độ ô nhiễm theo chuỗi thời gian từ WeatherAPI, làm sạch dữ liệu, bổ sung trường tính toán AQI. Tiến hành huấn luyện các mô hình dự báo chuỗi thời gian (Linear Regression, RNN, LSTM, GRU, KNN, ARIMA, Deep Q-Learning) và huấn luyện mô hình YOLOv7 trên tập dữ liệu ảnh các địa danh du lịch TP. Hồ Chí Minh đã được gán nhãn.
• Phase 2 — Xây dựng hệ thống API: Sử dụng Node.js để xây dựng các RESTful API. Thiết kế cấu trúc dữ liệu trên Cloud Firestore gồm các thực thể: Người dùng (User), Thời tiết (Weather), Địa điểm (Destination), AQI, Dự đoán AQI và Bài viết (Post). Mỗi thực thể được xác định đầy đủ các bảng thuộc tính và bảng hàm xử lý nghiệp vụ.
• Phase 3 — Triển khai hệ thống API lên Server Cloud Linux: Đưa backend Node.js lên máy chủ đám mây Linux. Thiết lập cơ chế lập lịch tự động (schedule) để hệ thống tự kích hoạt tiến trình cào dữ liệu khí tượng mỗi giờ một lần, đồng thời định kỳ chạy các mô hình dự báo AQI.
• Phase 4 — Xây dựng giao diện ứng dụng di động: Phát triển ứng dụng TouristApp đa nền tảng (Android/iOS) bằng framework Flutter và ngôn ngữ Dart. Kết nối ứng dụng với API backend để cung cấp các chức năng người dùng.

Hệ thống giao diện TouristApp bao gồm các màn hình chính: Màn hình đăng nhập/đăng ký; Màn hình trang chủ; Màn hình chi tiết địa điểm du lịch; Màn hình xem vị trí địa điểm trên bản đồ tương tác (Google Maps API); Màn hình xem bài đăng và tạo bài đăng kèm hình ảnh; Màn hình xem thông số thời tiết và danh sách tỉnh/thành phố; Màn hình xem chỉ số chất lượng không khí hiện tại; Màn hình biểu diễn dự đoán chất lượng không khí trong 7 ngày tiếp theo; Màn hình hiển thị danh sách vùng du lịch và các địa điểm du lịch được gợi ý theo từng vùng.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Mở đầu

Chương 1 thiết lập cơ sở ban đầu cho đề tài thông qua việc phân tích bối cảnh phát triển của ngành du lịch Việt Nam gắn liền với các áp lực về ô nhiễm môi trường và biến động thời tiết. Tác giả trình bày tính cấp thiết của việc xây dựng một hệ thống gợi ý địa điểm thông minh kết hợp mạng xã hội; xác định rõ 4 mục tiêu nghiên cứu cụ thể; khoanh vùng đối tượng nghiên cứu gồm người dùng du lịch, dữ liệu AQI các tỉnh thành (04/2023 - 06/2023), các địa danh tại TP. Hồ Chí Minh; đồng thời xác định công nghệ triển khai gồm Python, Node.js, Flutter, Dart, Server Linux và công cụ phát triển VSCode.

Chương 2: Các nghiên cứu liên quan

Chương 2 tổng thuật các công trình khoa học trong và ngoài nước liên quan đến các hướng nghiên cứu của đề tài:

• Các mô hình dự đoán chất lượng không khí: Nghiên cứu mô hình SpAttRNN kết hợp không gian và thời gian [2]; ứng dụng mạng nơ-ron LSTM dự đoán chỉ số AQI từ các yếu tố nhiệt độ, hướng gió và nồng độ chất ô nhiễm [3]; mô hình hồi quy tuyến tính đa biến mờ kết hợp yếu tố khí tượng [4]; và mô hình ERLGU kết hợp học tăng cường với mô-đun cổng để dự báo bụi mịn $PM_{2.5}$ [5].
• Các mô hình phát hiện đối tượng: Đánh giá hiệu năng của thuật toán YOLOv7 trên ảnh chụp từ thiết bị bay không người lái (UAV) [6] và nghiên cứu nguyên bản về kiến trúc YOLOv7 cùng các kỹ thuật "bag-of-freebies" [7].
• Hệ thống thực tế: Phân tích ưu và nhược điểm của các nền tảng TripAdvisor, Weather Underground, AirVisual, Dark Sky, VN Trip, AirVisual Vietnam, cùng các mạng xã hội Instagram và Facebook trong việc cung cấp thông tin du lịch và môi trường.

Chương 3: Cơ sở lí thuyết

Chương 3 trình bày toàn bộ nền tảng toán học và kỹ thuật được áp dụng trong đề tài:

• Lý thuyết phân tích chuỗi thời gian (xu hướng, chu kỳ, tính mùa vụ, nhiễu ngẫu nhiên, ACF, PACF, sai phân).
• Quy trình chuẩn tính toán chỉ số VN_AQI giờ và ngày theo thang đo 6 mức cảnh báo; thuật toán tính trọng số Nowcast cho $PM_{2.5}$ và $PM_{10}$; công thức nội suy tuyến tính tính AQI thành phần theo các ngưỡng nồng độ giới hạn ($BP_i, BP_{i+1}$).
• Cấu trúc toán học của mạng nơ-ron hồi quy RNN và các biến thể LSTM, GRU (chi tiết hóa qua các công thức cổng chuyển trạng thái).
• Nguyên lý của mô hình thống kê ARIMA($p, d, q$) với các thành phần AR, I, MA.
• Mô hình Hồi quy tuyến tính đơn biến, đa biến và thuật toán tối ưu hóa Gradient Descent.
• Thuật toán học tăng cường Deep Q-Learning với phương trình Bellman, hàm giá trị $Q(s, a)$, và bộ nhớ phát lại (replay memory).
• Thuật toán phân loại KNN dựa trên độ đo khoảng cách Euclidean.
• Các công thức đo lường sai số dự báo MAE, MAPE, RMSE.
• Kiến trúc mạng nơ-ron tích chập YOLO và các cải tiến trong YOLOv7 (cấu trúc 9 anchor boxes, Focal Loss, độ phân giải $608 \times 608$, các chỉ số Precision, Recall, mAP).

Chương 4: Phân tích thiết kế và thực nghiệm

Chương 4 mô tả toàn diện kiến trúc tổng thể và quy trình thực nghiệm qua 4 phase phát triển:

• Thiết kế hệ thống: Xây dựng các sơ đồ hoạt động (Activity Diagram) cho các luồng nghiệp vụ: thu thập dữ liệu, tính toán AQI, dự đoán AQI 7 ngày, phát hiện địa điểm du lịch, xem dự báo thời tiết/AQI, xem địa điểm gợi ý và đăng bài viết lên mạng xã hội; cùng các sơ đồ tuần tự (Sequence Diagram) minh họa luồng thu thập tính toán AQI và luồng đăng bài kèm chú thích (caption).
• Thực nghiệm mô hình học máy: Thu thập dữ liệu từ WeatherAPI, tiền xử lý và gắn nhãn tập dữ liệu ảnh địa điểm du lịch. Huấn luyện và trực quan hóa kết quả dự báo AQI trên các mô hình RNN, LSTM, Linear Regression, ARIMA, Deep Q-Learning và nhận diện địa điểm bằng YOLOv7.
• Thiết kế cơ sở dữ liệu: Xây dựng hệ thống bảng thuộc tính và bảng hàm trên Cloud Firestore cho các đối tượng User, Weather, Destination, AQI, Predict AQI, Post.
• Triển khai và tích hợp: Cài đặt dịch vụ lập lịch trên Cloud Linux để tự động cập nhật dữ liệu hàng giờ và đóng gói hoàn thiện ứng dụng di động TouristApp trên nền tảng Flutter.

Chương 5: Kết quả đạt được và hướng phát triển

Chương 5 tổng kết các kết quả đạt được về mặt lý thuyết, mô hình thuật toán và sản phẩm phần mềm di động; đồng thời chỉ ra các hạn chế trong quá trình thực hiện và đề xuất các định hướng nghiên cứu tiếp theo để mở rộng phạm vi và tính năng của hệ thống.

Kết quả và đóng góp

Về mặt học máy và dự báo:

• Đã thiết lập quy trình thu thập tự động dữ liệu chuỗi thời gian các thông số thời tiết và nồng độ chất gây ô nhiễm không khí tại Việt Nam từ nguồn WeatherAPI.
• Áp dụng thành công các thuật toán chuỗi thời gian (Linear Regression, ARIMA, RNN, LSTM, GRU, Deep Q-Learning) để dự báo chỉ số AQI theo giờ và dự báo xu hướng chất lượng không khí trong 7 ngày tiếp theo.
• Ứng dụng thành công mô hình YOLOv7 với kích thước xử lý $608 \times 608$ pixel để phát hiện và nhận diện các địa điểm du lịch nổi tiếng tại TP. Hồ Chí Minh qua hình ảnh, phục vụ tính năng tự động gắn caption khi người dùng đăng bài trên ứng dụng.

Về mặt kỹ thuật và giải pháp ứng dụng:

• Xây dựng thành công hệ thống phần mềm hoàn chỉnh gồm Backend Node.js triển khai trên máy chủ Linux, cơ sở dữ liệu Cloud Firestore, dịch vụ lưu trữ Cloud Storage và xác thực Firebase Authentication.
• Thiết lập cơ chế tự động hóa thông qua các tác vụ đặt lịch (cron schedule) trên máy chủ Linux, cho phép định kỳ cào dữ liệu thời tiết mỗi giờ một lần và tự động kích hoạt các mô hình dự báo.
• Hiện thực hóa ứng dụng di động TouristApp (Android/iOS) bằng Flutter với giao diện trực quan, đáp ứng đầy đủ các tính năng: tra cứu thời tiết, cảnh báo mức độ ô nhiễm không khí theo màu sắc chuẩn VN_AQI, bản đồ du lịch tương tác, gợi ý địa điểm theo vùng và tích hợp không gian mạng xã hội tương tác.

Đóng góp so với các hệ thống trước đây:

• Khắc phục sự phân mảnh của các ứng dụng du lịch truyền thống (vốn chỉ tập trung vào đánh giá dịch vụ mà bỏ qua yếu tố môi trường) và các ứng dụng thời tiết chuyên biệt (chỉ cung cấp chỉ số quan trắc đơn thuần mà không gắn liền với gợi ý địa điểm).
• Kết hợp đồng thời 3 thành phần trong một nền tảng duy nhất: dự báo thời tiết/chất lượng không khí bằng học máy, nhận diện địa điểm bằng thị giác máy tính và tương tác cộng đồng du lịch qua mạng xã hội.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận tự xác định các điểm hạn chế dựa trên phạm vi và điều kiện thực nghiệm:

• Giới hạn tập dữ liệu thời gian: Dữ liệu chất lượng không khí và thời tiết phục vụ việc huấn luyện mô hình được thu thập trong khung thời gian từ tháng 04/2023 đến tháng 06/2023, do đó chưa bao quát trọn vẹn đặc trưng biến động thời tiết qua đủ 4 mùa trong năm.
• Phạm vi địa lý: Dữ liệu hình ảnh phục vụ huấn luyện mô hình nhận diện YOLOv7 mới chỉ giới hạn ở các địa điểm du lịch nổi tiếng thuộc khu vực TP. Hồ Chí Minh, chưa mở rộng ra các tỉnh thành du lịch khác trên cả nước.
• Nguồn dữ liệu phụ thuộc: Dữ liệu đầu vào phụ thuộc vào API bên thứ ba (WeatherAPI), cần đối soát và mở rộng liên kết thêm với mạng lưới trạm quan trắc thực địa cố định để nâng cao tính đại diện.

Hướng nghiên cứu tiếp theo bao gồm:

• Mở rộng phạm vi thu thập dữ liệu thời gian dài hơn để huấn luyện mô hình dự báo với độ chính xác cao hơn theo chu kỳ năm.
• Mở rộng tập dữ liệu ảnh địa danh sang nhiều vùng miền, trung tâm du lịch khác tại Việt Nam để nâng cao độ phủ của mô hình YOLOv7.
• Tối ưu hóa hiệu năng các mô hình học sâu khi tích hợp vào hệ thống backend nhằm rút ngắn thời gian phản hồi của ứng dụng di động.

Giá trị tham khảo

Báo cáo khóa luận có giá trị tham khảo chuyên môn đối với sinh viên, học viên và các nhóm nghiên cứu thuộc các ngành Hệ thống thông tin, Công nghệ thông tin, Khoa học dữ liệu và Kỹ thuật phần mềm:

• Tài liệu mẫu về triển khai bài toán chuỗi thời gian thực tế: Cung cấp đầy đủ cơ sở toán học và mã nguồn khái niệm về việc áp dụng các mô hình học máy (ARIMA, LSTM, GRU, Deep Q-Learning) trong việc dự báo dữ liệu môi trường.
• Hướng dẫn chuẩn hóa tính toán chỉ số VN_AQI: Tài liệu hệ thống hóa rõ ràng các bước tính toán chỉ số chất lượng không khí theo tiêu chuẩn của Việt Nam, đặc biệt là cách tính trọng số Nowcast cho bụi mịn $PM_{2.5}$ và $PM_{10}$.
• Mô hình kiến trúc ứng dụng kết hợp AI: Cung cấp thiết kế hoàn chỉnh từ việc tổ chức dữ liệu trên Firestore, xây dựng API Node.js, lập lịch chạy tự động trên Linux, đến xây dựng giao diện ứng dụng di động bằng Flutter.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống tính toán chỉ số chất lượng không khí dựa trên những thông số cụ thể nào?

Chỉ số chất lượng không khí VN_AQI trong hệ thống được tính toán dựa trên 6 thông số quan trắc chính: lưu huỳnh đioxit ($SO_2$), cacbon monoxit ($CO$), nitơ đioxit ($NO_2$), ôzôn ($O_3$), và hai loại bụi mịn là $PM_{10}$ và $PM_{2.5}$. Theo quy chuẩn tính toán, dữ liệu đầu vào bắt buộc phải có tối thiểu 1 trong 2 thông số bụi mịn ($PM_{10}$ hoặc $PM_{2.5}$).

2. Thuật toán Nowcast được áp dụng cho thông số nào và tính toán ra sao?

Thuật toán Nowcast được áp dụng riêng cho 2 thông số hạt bụi là $PM_{2.5}$ và $PM_{10}$ nhằm tính toán giá trị AQI giờ ($AQI_h$). Thuật toán sử dụng 12 giá trị quan trắc trung bình 1 giờ gần nhất ($c_1$ đến $c_{12}$). Trọng số $w^$ được xác định bằng tỉ số giữa giá trị nhỏ nhất và lớn nhất ($w^ = c_{min} / c_{max}$). Nếu $w^* \le 0.5$, trọng số được chọn là $w = 0.5$; nếu $w^* > 0.5$, trọng số được chọn là $w = w^*$. Trường hợp có ít nhất 2 trong 3 giá trị gần nhất ($c_1, c_2, c_3$) hợp lệ thì giá trị Nowcast mới được xác lập.

3. Những mô hình học máy nào đã được thực nghiệm để dự báo chỉ số AQI?

Đề tài đã tiến hành nghiên cứu, cài đặt và thực nghiệm so sánh một chuỗi các mô hình học máy và thống kê bao gồm: Hồi quy tuyến tính (Linear Regression), Mạng neural hồi quy (RNN), Mạng nơ-ron hồi quy có cổng nhớ dài-ngắn (LSTM), Đơn vị hồi quy có cổng (GRU), Mô hình tự hồi quy tích hợp trung bình động (ARIMA), Thuật toán láng giềng gần nhất (KNN), và Mô hình học tăng cường sâu (Deep Q-Learning).

4. Thuật toán YOLOv7 được sử dụng trong đồ án với vai trò gì và có những đặc tính kỹ thuật nào?

Mô hình YOLOv7 được sử dụng ở Phase 1 để nhận diện và định vị các địa điểm du lịch nổi tiếng tại TP. Hồ Chí Minh thông qua hình ảnh. Về mặt kỹ thuật, mô hình sử dụng 9 anchor boxes với các tỷ lệ khung hình khác nhau, áp dụng hàm mất mát Focal Loss nhằm nâng cao khả năng phát hiện các đối tượng nhỏ, xử lý hình ảnh ở độ phân giải $608 \times 608$ pixel và đạt tốc độ xử lý lý thuyết lên tới 155 khung hình/giây.

5. Ứng dụng di động TouristApp được xây dựng bằng công nghệ gì và bao gồm các tính năng cốt lõi nào?

Ứng dụng di động TouristApp được xây dựng đa nền tảng (Android/iOS) bằng framework Flutter và ngôn ngữ Dart. Ứng dụng cung cấp các tính năng: đăng ký/đăng nhập tài khoản qua Firebase Auth; xem thời tiết và chất lượng không khí hiện tại; xem dự báo chỉ số AQI trong 7 ngày tới; gợi ý điểm đến du lịch theo từng vùng địa lý; định vị và chỉ đường qua Google Maps; đăng tải bài viết kèm hình ảnh được tự động nhận diện địa danh và tương tác với cộng đồng.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Nguyễn Văn Lực và Lê Văn Anh Đức đã giải quyết bài toán gợi ý địa điểm du lịch thông qua việc kết hợp các tiêu chí điều kiện thời tiết và chất lượng không khí. Đề tài đã xây dựng thành công quy trình dự báo chỉ số AQI bằng các mô hình học máy, nhận diện địa danh du lịch bằng thuật toán YOLOv7, và triển khai hệ thống phần mềm đa nền tảng gồm backend Node.js trên máy chủ Linux cùng ứng dụng di động Flutter. Đây là công trình nghiên cứu ứng dụng có giá trị tham khảo kỹ thuật rõ ràng trong việc kết hợp các giải pháp trí tuệ nhân tạo vào sản phẩm công nghệ phục vụ cộng đồng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

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.