- SĐT liên hệ: (+84) 926 397 972 | (+84) 333 371 116
[PE202484] Nghiên cứu mô hình chuỗi thời gian mờ và ứng dụng trong dự báo dân số và sản lượng gạo hàng năm của Việt Nam -40%
Upload bởi:
200,000đ
120,000đ
Nghiên cứu sẽ tập trung vào việc phát triển và áp dụng Mô hình chuỗi thời gian mờ để dự báo dân số và sản lượng gạo hàng năm của Việt Nam trong một khoảng thời gian cụ thể, xác định trước. Phạm vi nghiên cứu bao gồm: • Thu thập dữ liệu từ các nguồn tài liệu thống kê chính thức và các tài liệu liên quan. • Phát triển Mô hình chuỗi thời gian mờ dự báo dân số và sản lượng gạo. • So sánh hiệu suất của mô hình với các phương pháp truyền thống. • Tạo ra các kịch bản dự báo dân số và sản lượng gạo cho tương lai.
Đồ Án - Luận Văn
Tài liệu
20/04/2024
[hotrodoan.vn]. Luận văn .docx
-
Chức năng đầy đủ và giống demo 100%
-
Hỗ trợ lắp đặt nếu cần
-
Hỗ trợ trả lời người mua sau khi tải
Mục Tiêu :
Trong luận văn trên, tác
giả đã thực hiện phát triển một Mô hình chuỗi thời gian mờ để dự báo sản lượng
gạo và dân số Việt Nam. Dưới đây là một số điểm quan trọng và kết luận về đề
tài:
1. Lựa Chọn Dữ Liệu: Đã lựa chọn dữ liệu về sản lượng gạo và dân số Việt Nam trong chuỗi
thời gian. Dữ liệu này chủ yếu là dữ liệu thời gian và sản lượng gạo, dân số
hàng năm.
2. Tiền Xử Lý Dữ Liệu: Đã tiền xử lý dữ liệu bao gồm việc đọc dữ liệu, chuyển đổi biến thời
gian, chia thành tập huấn luyện và tập kiểm tra, và vẽ biểu đồ để hiểu dữ liệu.
3.
Xây dựng mô
hình chuỗi thời gian mờ: Đã sử dụng thư viện `pyFTS` để xây dựng mô hình chuỗi
thời gian mờ. Mô hình này sử dụng một partitioner dựa trên lưới và thực hiện dự
đoán dựa trên dữ liệu đã đào tạo.
4.
Lựa chọn
và tinh chỉnh tham số: Đã thực hiện lựa chọn và tinh chỉnh tham số cho mô hình.
Điều này bao gồm điều chỉnh số lượng phân vùng, thêm biến biểu thức, và kiểm
tra hiệu suất mô hình.
Hướng phát triển:
Luận văn có thể được
mở rộng và phát triển ở nhiều khía cạnh:
1. Tối ưu hóa mô hình: Tiếp tục tinh chỉnh mô hình bằng cách thử nghiệm nhiều tham số khác
nhau và sử dụng các thuật toán tối ưu hóa để cải thiện hiệu suất.
2. Sử dụng dữ liệu thực tế: Sử dụng dữ liệu thực tế về sản lượng gạo để thực hiện dự báo thực
tế và đánh giá hiệu suất mô hình.
3. Kết hợp với dự báo thời tiết: Kết hợp dữ liệu về thời tiết để cải thiện khả năng dự báo
sản lượng gạo.
4.
Thử nghiệm
mô hình khác: Thử nghiệm các loại mô hình chuỗi thời gian mờ khác để so sánh
hiệu suất và tìm ra mô hình phù hợp nhất cho bài toán.
5.
Áp dụng
cho các lĩnh vực khác: Các mô hình chuỗi thời gian mờ có thể được áp dụng cho
nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như dự báo sản lượng nông sản khác, doanh
số bán hàng, và nhiều ứng dụng khác.
Xuất sắc
Rất tốt
Tốt
Trung Bình
Cần cải thiện

Bài đăng cùng danh mục:
NGHIÊN CỨU, XÂY DỰNG CHATBOT HỎI ĐÁP THÔNG TIN KHÁCH SẠN SỬ DỤNG RASA FRAMEWORK
50,000đ
100,000đ
-50%
Website bán quần áo tích hợp chatbot AI và cổng thanh toán VNPay
80,000đ
160,000đ
-50%
Bài đăng mới nhất:
Hướng dẫn dùng NMAP với Metasploit trên Kali để exploit các cổng
15,000đ
20,000đ
-25%
NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ HỆ ĐIỀU KHIỂN Ổ TỪ DỌC TRỤC CÓ XÉT ẢNH HƯỞNG DÒNG XOÁY
180,000đ
250,000đ
-28%