I. Giới thiệu và mục tiêu nghiên cứu
Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc ứng dụng phương pháp KNN (K-Nearest Neighbors) để dự báo lưu lượng nước sông, một vấn đề quan trọng trong lĩnh vực khoa học máy tính và khoa học dữ liệu. Mục tiêu chính của nghiên cứu là xây dựng một mô hình dự báo hiệu quả, có khả năng dự đoán lưu lượng nước sông trong nhiều bước thời gian. Điều này đặc biệt hữu ích trong việc quản lý tài nguyên nước và ứng phó với biến đổi khí hậu.
1.1. Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Dữ liệu chuỗi thời gian, đặc biệt là dữ liệu về lưu lượng nước sông, thường có khối lượng lớn và phức tạp. Việc dự báo chính xác lưu lượng nước sông là một thách thức lớn, đặc biệt khi cần dự báo nhiều bước thời gian. Phương pháp KNN được chọn vì khả năng xử lý dữ liệu phi tuyến và hiệu quả trong các bài toán dự báo.
1.2. Mục tiêu cụ thể
Nghiên cứu nhằm mục tiêu: (1) Thu thập và làm sạch dữ liệu lưu lượng nước từ các sông Serepok, sông Bé, và sông Lô; (2) Áp dụng phương pháp KNN để xây dựng mô hình dự báo; (3) Đánh giá hiệu quả của các chiến lược dự báo nhiều bước trên các tập dữ liệu khác nhau.
II. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp KNN kết hợp với các kỹ thuật phân tích dữ liệu và học máy để xây dựng mô hình dự báo. Các chiến lược dự báo nhiều bước được áp dụng bao gồm chiến lược lặp, chiến lược trực tiếp, và chiến lược MIMO (Multi-Input Multi-Output).
2.1. Kỹ thuật KNN và xây dựng mô hình
Phương pháp KNN được sử dụng để tìm các điểm dữ liệu gần nhất trong không gian pha. Kỹ thuật giả lân cận gần nhất (False Nearest Neighbor) được áp dụng để loại bỏ các điểm dữ liệu không phù hợp, giúp cải thiện độ chính xác của mô hình.
2.2. Chiến lược dự báo nhiều bước
Nghiên cứu so sánh hiệu quả của các chiến lược dự báo nhiều bước, bao gồm chiến lược lặp, chiến lược trực tiếp, và chiến lược MIMO. Kết quả cho thấy chiến lược MIMO mang lại hiệu quả cao nhất khi dự báo trên các tập dữ liệu lớn.
III. Kết quả và đánh giá
Kết quả thực nghiệm trên các tập dữ liệu lưu lượng nước sông cho thấy phương pháp KNN kết hợp với chiến lược MIMO mang lại độ chính xác cao nhất. Các chiến lược khác như DirREC và DirMO cũng cho kết quả tốt trong các trường hợp cụ thể.
3.1. Đánh giá hiệu quả dự báo
Các chỉ số đánh giá như RMSE (Root Mean Square Error) và MAE (Mean Absolute Error) được sử dụng để so sánh hiệu quả của các chiến lược dự báo. Kết quả cho thấy chiến lược MIMO có RMSE thấp nhất trên các tập dữ liệu lớn.
3.2. Ứng dụng thực tế
Mô hình dự báo lưu lượng nước sông có thể được ứng dụng trong việc quản lý tài nguyên nước, dự báo lũ lụt, và hỗ trợ các quyết định liên quan đến biến đổi khí hậu. Đây là một đóng góp quan trọng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và học máy.
IV. Kết luận và hướng phát triển
Luận văn đã chứng minh hiệu quả của phương pháp KNN trong việc dự báo lưu lượng nước sông. Các chiến lược dự báo nhiều bước, đặc biệt là chiến lược MIMO, mang lại kết quả tốt nhất. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm cải thiện mô hình bằng cách kết hợp các kỹ thuật học sâu và mở rộng ứng dụng sang các lĩnh vực khác.
4.1. Kết luận chính
Nghiên cứu đã thành công trong việc áp dụng phương pháp KNN để dự báo lưu lượng nước sông, đóng góp vào lĩnh vực khoa học máy tính và khoa học dữ liệu.
4.2. Hướng phát triển
Các hướng phát triển tiềm năng bao gồm tích hợp các mô hình học sâu, mở rộng dữ liệu nghiên cứu, và ứng dụng mô hình trong các bài toán dự báo khác như dự báo thời tiết và quản lý tài nguyên thiên nhiên.
