[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: admindev
(0 Đánh giá)
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.

ĐIỂM TRUNG BÌNH
0
Xuất sắc (0)
Rất tốt (0)
Tốt (0)
Trung Bình (0)
Cần cải thiện (0)