Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu mạng nơ ron và ứng dụng trong bài toán dự báo tuyển sinh Trường THPT Lê Quý Đôn

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:62

Thêm vào BST

Báo xấu

30
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu của đề tài là ứng dụng thử nghiệm phương pháp dự báo dùng mạng nơ ron trong bài toán tuyển sinh tại trường THPT Lê Quý Đôn. Nghiên cứu về mạng nơron nhân tạo, tập trung vào mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp (MLP), chương này cung cấp chi tiết các vấn đề về quá trình huấn luyện và thuật toán học của mạng MLP với trọng tâm là thuật toán lan truyền ngược sai số. Nghiên cứu về việc ứng dụng mạng MLP trong dự báo chuỗi thời gian, xây dựng mô hình mạng nơ ron MLP cho bài toán dự báo tuyển sinh.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu mạng nơ ron và ứng dụng trong bài toán dự báo tuyển sinh Trường THPT Lê Quý Đôn

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TR¦êNG §¹I HäC C¤NG NGHÖ TH¤NG TIN Vµ TRUYÒN TH¤NG NGUYỄN THỊ THƠ NGHIÊN CỨU MẠNG NƠ RON VÀ ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN DỰ BÁO TUYỂN SINH TRƯỜNG THPT LÊ QUÝ ĐÔN LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH THÁI NGUYÊN - 2020
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TR¦êNG §¹I HäC C¤NG NGHÖ TH¤NG TIN Vµ TRUYÒN TH¤NG NGUYỄN THỊ THƠ NGHIÊN CỨU MẠNG NƠ RON VÀ ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN DỰ BÁO TUYỂN SINH TRƯỜNG THPT LÊ QUÝ ĐÔN Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 8.48.01.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Giáo viên hướng dẫn: TS.Nguyễn Đình Dũng THÁI NGUYÊN - 2020
i LỜI CẢM ƠN Luận văn này được hoàn thành tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Đình Dũng. Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn tới các thầy cô giáo thuộc Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông, các thầy cô giáo thuộc Viện Công nghệ Thông tin – Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam đã tạo điều kiện, giúp đỡ tác giả trong quá trình học tập và làm luận văn tại Trường, đặc biệt tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn tới TS. Nguyễn Đình Dũng đã tận tình hướng dẫn và cung cấp nhiều tài liệu cần thiết để tác giả có thể hoàn thành luận văn đúng thời hạn. Xin chân thành cảm ơn anh chị em học viên cao học và bạn bè đồng nghiệp đã trao đổi, khích lệ tác giả trong quá trình học tập và làm luận văn tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông – Đại học Thái Nguyên. Cuối cùng tác giả xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, những người đã luôn bên cạnh, động viên và khuyến khích tôi trong quá trình thực hiện đề tài. Thái Nguyên, ngày 10 tháng 04 năm 2020 Học viên cao học Nguyễn Thị Thơ
ii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn này do chính tôi thực hiện, dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Nguyễn Đình Dũng, các kết quả lý thuyết được trình bày trong luận văn là sự tổng hợp từ các kết quả đã được công bố và có trích dẫn đầy đủ, kết quả của chương trình thực nghiệm trong luận văn này được tác giả thực hiện là hoàn toàn trung thực, nếu sai tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm. Thái Nguyên, ngày 10 tháng 04 năm 2020 Học viên Nguyễn Thị Thơ
iii MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN ............................................................................................................ i LỜI CAM ĐOAN ..................................................................................................... ii MỤC LỤC ................................................................................................................ iii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ..........................................................................v DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH ............................................................................. vi DANH MỤC BẢNG BIỂU .................................................................................... vii MỞ ĐẦU ....................................................................................................................1 1. Tính khoa học và cấp thiết của đề tài ......................................................................1 2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài ..........................................................1 3. Phương pháp luận nghiên cứu .................................................................................2 4. Nội dung và bố cục của luận văn ............................................................................2 CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN BÀI TOÁN DỰ BÁO TUYỂN SINH......................4 1.1 Tổng quan về dự báo .............................................................................................4 1.1.1 Khái niệm về dự báo ..........................................................................................4 1.1.2 Mục đích của dự báo ..........................................................................................5 1.1.3 Những thách thức trong phân tích dự báo ..........................................................5 1.1.4 Phân loại các dự báo...........................................................................................6 1.1.5 Đánh giá mô hình dự báo ...................................................................................9 1.2 Dự báo dữ liệu chuỗi thời gian ..............................................................................9 1.2.1 Giới thiệu ............................................................................................................9 1.2.2 Một số phương pháp dự báo chuỗi thời gian ...................................................10 1.3 Bài toán dự báo tuyển sinh ..................................................................................17 1.4 Kết luận chương .................................................................................................18 CHƯƠNG 2. MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO VÀ BÀI TOÁN DỰ BÁO ...........19 2.1 Các khái niệm chung về mạng nơron ..................................................................19 2.1.1 Mạng nơron sinh học........................................................................................19 2.1.2 Mạng nơron nhân tạo .......................................................................................20 2.1.3 Mô hình toán học và kiến trúc mạng nơron .....................................................22
iv 2.1.4 Phân loại mạng nơ ron .....................................................................................25 2.1.5 Huấn luyện mạng nơron ...................................................................................26 2.2 Mạng nơron MLP và ứng dụng trong bài toán dự báo .......................................28 2.2.1 Kiến trúc mạng .................................................................................................28 2.2.2 Huấn luyện mạng .............................................................................................29 2.2.3 Các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động của mạng MLP .....................................32 2.2.4 Ưu nhược điểm và một số vấn đề của mạng nơron nhiều lớp .........................34 2.3 Một số hướng nghiên cứu về bài toán dự báo tuyển sinh sử dụng mạng nơ ron 34 2.3.1 Các nghiên cứu trên thế giới ............................................................................35 2.3.2 Các nghiên cứu trong nước ..............................................................................36 2.4 Xây dựng mô hình dự báo tuyển sinh sử dụng mạng nơ ron MLP .....................37 2.4.1 Mô tả bài toán...................................................................................................37 2.4.2 Các bước thực hiện...........................................................................................37 2.5 Kết luận chương ..................................................................................................38 CHƯƠNG 3. XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG DỰ BÁO TUYỂN SINH ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON MLP ..................................39 3.1 Giới thiệu về Trường THPT Lê Quý Đôn ...........................................................39 3.2 Phát biểu bài toán ................................................................................................40 3.3 Xây dựng phần mềm mô phỏng ..........................................................................43 3.3.1 Môi trường cài đặt ............................................................................................43 3.3.2 Cài đặt các chức năng con ................................................................................43 3.3.3 Kết quả hoạt động ............................................................................................44 3.4 Một số kết quả kiểm thử......................................................................................46 3.5 Đánh giá hoạt động của mô hình dự báo sử dụng mạng MLP với một số mô hình khác ..........................................................................................................48 3.6 Kết luận chương ..................................................................................................50 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN .............................................................51 TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................52
v DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ hoặc Từ tiếng Anh Từ tiếng Việt cụm từ ANN Artificial Neural Network Mạng nơron nhân tạo AR Autoregressive Tự hồi quy BP Back Propagation Lan truyền ngược MA Moving Average Đường trung bình di động MAE Mean Absolute Error Sai số tuyệt đối MSE Mean Square Error Sai số trung bình MLP Multilayer Neural Network Mạng nơron nhiều lớp NƠRON Neural Tế bào thần kinh OUTPUTNODE Output Node Số nơron lớp ra GA Genetic Algorithm Giải thuật di truyền EP Evolutionary Programming Lập trình tiến hóa
vi DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH Hình 1.1. Dự báo định tính và định lượng ..................................................................7 Hình 1.2. Phân loại các phương pháp dự báo chuỗi thời gian ..................................10 Hình 2.1. Cấu trúc cơ bản của nơron sinh học ..........................................................19 Hình 2.2. Nơron nhân tạo ..........................................................................................21 Hình 2.3. Mô hình toán học mạng nơron nhân tạo ...................................................22 Hình 2.4. Nơron 1 đầu vào với hàm hoạt hoá là hàm hardlimit ...............................24 Hình 2.5. Phân loại mạng nơ ron [18] .......................................................................26 Hình 2.6. Học có giám sát .........................................................................................26 Hình 2.7. Học không có giám sát ..............................................................................27 Hình 2.8. Học tăng cường .........................................................................................27 Hình 2.9. Mạng Perceptron đa lớp (MLP) ................................................................28 Hình 2.10. Cực trị địa phương và toàn cục ...............................................................33 Hình 3.1. Giao diện chương trình chính....................................................................44 Hình 3.2. Nhập dữ liệu dự báo ..................................................................................44 Hình 3.3. Nhập tham số dự báo.................................................................................45 Hình 3.4. Luyện mạng nơ ron ...................................................................................45 Hình 3.5. Chạy kết quả dự báo ..................................................................................46 Hình 3.6. Một số kết quả dự báo với các phương pháp dự báo khác nhau ...............48
vii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1. Một số dạng hàm hoạt hóa trong mạng nơron nhân tạo ...........................25 Bảng 3.1. Cơ sở vật chất của Trường THPT Lê Quý Đôn........................................39 Bảng 3.2. Dữ liệu tuyển sinh của Trường THPT Lê Quý Đôn .................................40 Bảng 3.3. Bảng dữ liệu học (với n=6, s=3) ...............................................................42 Bảng 3.4. Các module chính của chương trình .........................................................43 Bảng 3.5. Kết quả thử nghiệm khi số nơ ron lớp ẩn thay đổi ...................................47 Bảng 3.6. Kết quả thử nghiệm khi thời gian quan sát trước thay đổi .......................47 Bảng 3.7. Kết quả thử nghiệm một số phương pháp dự báo.....................................49
1 MỞ ĐẦU 1. Tính khoa học và cấp thiết của đề tài Trong bối cảnh ứng dụng công nghệ thông tin ngày càng tăng, dữ liệu phát sinh từ hoạt động quản lý, kinh doanh, sản xuất của các công ty, tổ chức ngày càng nhiều. Các công ty, tổ chức cần phải nhanh chóng đưa ra các quyết định bằng cách xử lý nhiều yếu tố với quy mô và tính phức tạp ngày càng tăng. Để có quyết định chính xác nhất, người quản lý thường thực hiện việc dự đoán hay phân loại vấn đề cần giải quyết trước khi ra quyết định. Ngoài việc dựa trên các yếu tố liên quan trực tiếp đến vấn đề, người ra quyết định còn dựa trên kinh nghiệm bản thân và thông tin có được từ các hoạt động trước đó. Dẫn đến một nhu cầu thực tế là cần có các phương pháp khai phá dữ liệu thu thập được để làm căn cứ ra quyết định [4] . Trong thực tế cuộc sống, công tác dự báo được ứng dụng rộng rãi ở hầu hết các lĩnh vực như: Dự báo giá xăng dầu, dự báo chứng khoán, dự báo thời tiết… Công tác dự báo nhằm mục đích dự báo trước sự thay đổi của đối tượng được dự báo dựa trên cơ sở nghiên cứu các quy luật của đối tượng dự báo [9] . Những năm gần đây ngành giáo dục cũng bắt đầu chú trọng đến công tác dự báo nhằm đưa ra được những chính sách đúng đắn nhất. Có rất nhiều tác giả đã đi vào nghiên cứu dự báo các lĩnh vực khác nhau của giáo dục như: Dự báo nhu cầu giáo viên, dự báo tỉ lệ học sinh đỗ tốt nghiệp, dự báo tỉ lệ học sinh đỗ Đại học… Chính vì thấy được lợi ích của việc dự báo trong giáo dục nên em chọn đề tài: “Nghiên cứu mạng nơ ron và ứng dụng trong bài toán dự báo tuyển sinh Trường THPT Lê Quý Đôn” để giúp đưa ra được những chính sách đúng đắn nhất trong thời gian tới cho trường của mình. 2. Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài Mục tiêu của đề tài là ứng dụng thử nghiệm phương pháp dự báo dùng mạng nơ ron trong bài toán tuyển sinh tại trường THPT Lê Quý Đôn.
2 Đối tượng nghiên cứu là mạng nơ ron nhân tạo, mạng nơ ron lan truyền thẳng và thuật toán lan truyền ngược. Phạm vi nghiên cứu là ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo cho bài toán dự báo nói chung và dự báo tuyển sinh trường THPT Lê Quý Đôn nói riêng. 3. Phương pháp luận nghiên cứu - Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Tổng hợp, nghiên cứu các tài liệu về bài toán dự báo, mạng nơ ron nhân tạo; Tìm hiểu các kiến thức liên quan. Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo, mạng nơ ron lan truyền thẳng và thuật toán lan truyền ngược vào bài toán dự báo tuyển sinh trường THPT Lê Quý Đôn - Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm: Sau khi nghiên cứu lý thuyết, luận văn sẽ tập trung vào xây dựng phần mềm mô phỏng mạng nơ ron: phân tích, thiết kế phần mềm hướng đối tượng với các tính năng cho phép người sử dụng thực hiện giải bài toán tuyển sinh bằng mạng nơ ron nhân tạo; Đánh giá kết quả sau khi thử nghiệm - Phương pháp trao đổi khoa học: Thảo luận, seminar, lấy ý kiến chuyên gia. 4. Nội dung và bố cục của luận văn Ngoài phần mở đầu, kết luận và hướng phát triển, luận văn được bố cục thành ba chương chính như sau: Chương 1: Tổng quan về bài toán dự báo tuyển sinh - Nghiên cứu về bài toán dự báo, các phương pháp dự báo. Đi sâu vào các phương pháp dự báo chuỗi thời gian và khả năng áp dụng cho bài toán dự báo tuyển sinh Chương 2. Mạng nơ ron nhân tạo và bài toán dự báo - Nghiên cứu về mạng nơron nhân tạo, tập trung vào mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp (MLP), chương này cung cấp chi tiết các vấn đề về quá trình huấn luyện và thuật toán học của mạng MLP với trọng tâm là thuật toán lan truyền ngược sai số. Nghiên cứu về việc ứng dụng mạng MLP trong dự báo chuỗi thời gian, xây dựng mô hình mạng nơ ron MLP cho bài toán dự báo tuyển sinh
3 Chương 3. Xây dựng chương trình mô phỏng dự báo tuyển sinh ứng dụng mạng nơ ron MLP - Chương này giới thiệu về số liệu thu thập được, xây dựng chương trình thử nghiệm dự báo số học sinh tuyển sinh vào trường THPT Lê Quý Đôn. Đối sánh kết quả đạt được với một số phương pháp truyền thống. Từ đó chứng minh khả năng ứng dụng phương pháp sử dụng mạng nơ ron MLP vào dự báo chuỗi thời gian.
4 - CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN BÀI TOÁN DỰ BÁO TUYỂN SINH 1.1 Tổng quan về dự báo 1.1.1 Khái niệm về dự báo Trong thực tế, nhiều khi chúng ta thường phải đưa ra các quyết định liên quan đến những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai. Để cho các quyết định này có độ tin cậy và đạt hiệu quả cao, cần thiết phải tiến hành công tác dự báo. Điều này sẽ càng quan trọng hơn đối với một nền kinh tế thị trường, mang tính chất cạnh tranh cao. Dự báo là khoa học và là nghệ thuật tiên đoán những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai [4] Tính khoa học của dự báo thể hiện ở chỗ khi tiến hành dự báo ta căn cứ trên các số liệu phản ảnh tình hình thực tế ở hiện tại, quá khứ, căn cứ vào xu thế phát triển của tình hình, dựa vào các mô hình toán học để dự đoán tình hình cơ bản sẽ xảy ra trong tương lai. Nhưng các dự đoán này thường sai lệch hoặc thay đổi nếu xuất hiện các tình huống kinh tế, tình huống quản trị không hoàn toàn phù hợp với mô hình dự báo. Tính nghệ thuật của dự báo là dựa trên những kinh nghiệm thực tế và khả năng phán đoán của các chuyên gia để đưa ra được những dự đoán với độ chính xác cao nhất. Vì vậy, cần kết hợp chặt chẽ giữa các kết quả dự báo với kinh nghiệm và tài nghệ phán đoán của các chuyên gia, các nhà quản trị mới có thể đạt được các quyết định có độ tin cậy cao hơn. Mặt khác các kỹ thuật dự báo khác nhau thường cho ta các kết quả dự báo có khi khác xa nhau. Chưa có một kỹ thuật nào tổng quát có thể dùng cho mọi trường hợp cần dự báo. Vì vậy đối với một số vấn đề quan trọng và phức tạp, nhất là khi dự báo dài hạn người ta thường dùng một số kỹ thuật dự báo rồi căn cứ vào độ lệch chuẩn để chọn lấy kết quả thích hợp.
5 1.1.2 Mục đích của dự báo Đưa ra được quyết định chính xác, nhất quán: Phân tích dự báo sẽ cung cấp thông tin chi tiết về đối tượng dự báo từ đó sẽ đưa ra được các hành động chiến lược. Phân tích dự báo được thực hiện liên tục và cho kết quả đáng tin cậy nhờ có sự hỗ trợ của kỹ thuật. Các quyết định sẽ được đưa ra một cách nhất quán, công bằng chứ không phải dựa trên tính chủ quan của con người [11] . Giải quyết công việc nhanh hơn: Dự báo sẽ trả lời các câu hỏi phức tạp và xử lý chúng với độ chính xác cao trong khoảng thời gian ngắn. Có những quyết định trước đây phải mất hàng giờ hoặc vài ngày thì nhờ có sự hỗ trợ của khoa học chỉ còn vài phút hoặc vài giây. Giảm chi phí do giảm rủi ro: Với sự hiểu biết về đối tượng giúp các nhà lãnh đạo đánh giá được chính xác những rủi ro và giảm tổn thất. 1.1.3 Những thách thức trong phân tích dự báo Mục đích của dự báo là để giúp cải tiến về hiệu quả, hỗ trợ ra quyết định của các nhà lãnh đạo. Tuy nhiên, không phải lúc nào dự báo cũng chính xác, một số yếu tố ảnh hưởng đế độ chính xác của dự báo là: Trở ngại trong quản lý, dữ liệu, xây dựng mô hình và quá trình triển khai [9] . Những trở ngại trong quản lý: Thông thường để triển khai mô hình dự báo đòi hỏi có sự chuyển đổi về các nguồn lực cho tổ chức nên cần có sự hỗ trợ từ các nhà lãnh đạo để chuyển các mô hình từ nghiên cứu sang vận hành. Những trở ngại về dữ liệu: Các mô hình thường yêu cầu dữ liệu dưới dạng một bảng hoặc bảng có chứa hàng và cột (dữ liệu hai chiều). Nếu dữ liệu được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu thì cần phải kết nối các cơ sở dữ liệu để tạo ra một bảng. Trở ngại trong việc xây dựng mô hình: Trở ngại lớn nhất là quá tải, tức là mô hình quá phức tạp và yêu cầu phải ghi nhớ dữ liệu huấn luyện. Hai trở ngại với mô hình là: Thứ nhất mô hình thực hiện kém với dữ liệu mới và việc giải thích mô hình không đáng tin cậy. Thứ hai, các nhà xây dựng mô hình quá tham vọng vào mô hình
6 được xây dựng trên dữ liệu có sẵn trong khoảng thời gian nhất định. Cách tốt nhất để khắc phục là xây dựng một mô hình đơn giản sau đó có thể được cải tiến sau khi chạy thử nghiệm. Trở ngại trong triển khai mô hình:Thông thường các mô hình không quá phức tạp về mặt tính toán. Tuy nhiên, các mô hình phải được kiểm tra bởi hệ thống hoạt động và đưa ra dự đoán phù hợp với hệ thống đó. 1.1.4 Phân loại các dự báo 1.1.4.1 Căn cứ vào thời đoạn dự báo - Dự báo ngắn hạn thời đoạn dự báo thường không quá 3 tháng, ít khi đến 1 năm. Loại dự báo này cần cho việc mua sắm, điều độ công việc, phân giao nhiệm vụ, cân đối các mặt trong quản trị tác nghiệp. - Dự báo trung hạn thời đoạn dự báo thường từ 3 tháng đến 3 năm, loại dự báo này cần thiết cho việc lập kế hoạch bán hàng, kế hoạch sản xuất, dự trù tài chính tiền mặt và làm căn cứ cho các loại kế hoạch khác. - Dự báo dài hạn thời đoạn dự báo từ 3 năm trở lên. Loại dự báo này cần cho việc lập các dự án sản xuất sản phẩm mới, các định điểm cho các cơ sở mới, lựa chọn các dây chuyền công nghệ, thiết bị mới, mở rộng doanh nghiệp hiện có hoặc thành lập doanh nghiệp mới. 1.1.4.2 Căn cứ vào nội dung công việc cần dự báo - Dự báo kinh tế: Dự báo kinh tế cho các cơ quan nghiên cứu, cơ quan dịch vụ thông tin, các bộ phận tư vấn kinh tế nhà nước thực hiện. Những chỉ tiêu này có giá trị lớn trong việc hỗ trợ, tạo tiền đề cho công tác dự báo trung hạn, dài hạn của các doanh nghiệp. - Dự báo kỹ thuật công nghệ: Dự báo này đề cập đến mức độ phát triển khoa học kỹ thuật công nghệ trong tương lai. Loại này rất quan trọng đối với các ngành có hàm lượng kỹ thuật cao như năng lượng nguyên tử, tàu vũ trụ, dầu lửa, máy tính,
7 nghiên cứu không gian, điện tử… Dự báo kỹ thuật, công nghệ thường do các chuyên gia trong các lĩnh vực đặc biệt thực hiện. - Dự báo nhu cầu sản phẩm: Thực chất của dự báo nhu cầu là dự kiến, tiên đoán về doanh số bán ra của doanh nghiệp. Loại dự báo này rất được các nhà quản trị sản xuất quan tâm. Dự báo nhu cầu giúp cho các doanh nghiệp xác định được chủng loại và số lượng sản phẩm, dich vụ mà họ cần tạo ra trong tương lai. Thông qua dự báo nhu cầu các doanh nghiệp sẽ quyết định được quy mô sản xuất, hoạt động của công ty, là cơ sở để dự kiến về tài chính, tiếp thị, nhân sự. 1.1.4.3 Căn cứ theo các phương pháp dự báo Hình 1.1.Dự báo định tính và định lượng Các phương pháp dự báo được chia thành 2 phương pháp là phương pháp định tính và phương pháp định lượng [6] . Phương pháp định tính: Hay còn gọi là phương pháp dự báo chuyên gia (phương pháp Delphi) là phương pháp thu thập và xử lý những đánh giá dự báo bằng cách tập hợp và hỏi ý kiến các chuyên gia giỏi thuộc một lĩnh vực hẹp của khoa học - kỹ thuật hoặc sản xuất. Phương pháp chuyên gia dựa trên cơ sở đánh giá tổng kết kinh nghiệm, khả năng phản ánh tương lai một cách tự nhiên của các chuyên gia giỏi và xử lý thống kê các câu trả lời một cách khoa học. Nhiệm vụ của phương pháp là đưa ra những dự báo khách quan về tương lai phát triển của khoa học kỹ thuật hoặc sản xuất dựa trên việc xử lý có hệ thống các đánh giá dự báo của các chuyên gia.
8 Phương pháp chuyên gia được áp dụng đặc biệt có hiệu quả trong các trường hợp sau đây: - Khi đối tượng dự báo có tầm bao quát lớn phụ thuộc nhiều yếu tố mà hiện tại còn chưa có hoặc thiếu những cơ sở lý luận chắc chắn để xác định. - Trong điều kiện còn thiếu thông tin và những thống kê đầy đủ, đáng tin cậy về đặc tính của đối tượng dự báo. - Trong điều kiện có độ bất định lớn của đối tượng dự báo, độ tin cậy thấp về hình thức thể hiện, về chiều hướng biến thiên về phạm vi cũng như quy mô và cơ cấu. - Khi dự báo trung hạn và dài hạn đối tượng dự báo chịu ảnh hưởng của nhiều nhân tố, phần lớn là các nhân tố rất khó lượng hoá đặc biệt là các nhân tố thuộc về tâm lý xã hội (thị hiếu, thói quen, lối sống, đặc điểm dân cư...) hoặc tiến bộ khoa học kỹ thuật. Vì vậy trong quá trình phát triển của mình đối tượng dự báo có nhiều đột biến về quy mô và cơ cấu mà nếu không nhờ đến tài nghệ của chuyên gia thì mọi sự trở nên vô nghĩa. Trong điều kiện thiếu thời gian, hoàn cảnh cấp bách phương pháp chuyên gia cũng được áp dụng để đưa ra các dự báo kịp thời.Quá trình áp dụng phương pháp chuyên gia có thể chia làm ba giai đoạn lớn: - Lựa chọn chuyên gia - Trưng cầu ý kiến chuyên gia; - Thu thập và xử lý các đánh giá dự báo. Chuyên gia giỏi là người thấy rõ nhất những mâu thuẫn và những vấn đề tồn tại trong lĩnh vực hoạt động của mình, đồng thời về mặt tâm lý họ luôn luôn hướng về tương lai để giải quyết những vấn đề đó dựa trên những hiểu biết sâu sắc, kinh nghiệm sản xuất phong phú và linh cảm nghề nghiệp nhạy bén. Phương pháp định lượng: Các phương pháp dự báo định lượng đều dựa trên cơ sở Toán học, Thống kê. Hình 1.1 mô tả việc phân loại các phương pháp dự báo định lượng theo các tiêu chí sau:
9 - Để dự báo nhu cầu tương lai, không xét đến các nhân tố ảnh hưởng khác ta có thể dùng các phương pháp dự báo theo dãy số thời gian. - Khi cần xét đến các nhân tố khác ảnh hưởng đến nhu cầu (ngoài thời gian) ta có thể dùng các phương pháp dự báo dựa trên mối liên hệ tương quan. 1.1.5 Đánh giá mô hình dự báo Để đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo luận văn sử dụng hai đánh giá sau: Sai số bình phương trung bình (Mean Square Error): 1 n   Qi  Qi  2 MSE  (1.1) n i 1 Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (Mean Absolute Error) 1 n Qi  Qi MAPE   n i 1 Qi .100% (1.2) Trong đó: Qi Giá trị dự báo sinh ra bởi mô hình tại mẫu dữ liệu thứ i Qi : Giá trị quan sát tại mẫu dữ liệu thứ i n: chiều dài chuỗi dự đoán 1.2 Dự báo dữ liệu chuỗi thời gian 1.2.1 Giới thiệu Để thực hiện bài toán dự báo tuyển sinh, việc lựa chọn các mô hình dự báo dựa trên dự báo số liệu chuỗi thời gian được cho là phù hợp hơn cả. Vì vậy, phần này của chương sẽ tập trung phân tích một số phương pháp dự báo chuỗi thời gian cơ bản để làm căn cứ lựa chọn thiết kế hệ thống dự báo tuyển sinh. Phương pháp dự báo theo dãy số thời gian được xây dựng trên một giả thiết về sự tồn tại và lưu lại các nhân tố quyết định đại lượng dự báo từ quá khứ đến tương lai. Trong phương pháp này đại lượng cần dự báo được xác định trên cơ sở phân tích chuỗi các số liệu thống kê được trong quá khứ.
10 Như vậy thực chất của phương pháp dự báo theo dãy số thời gian là kéo dài quy luật phát triển của đối tượng dự báo đã có trong quá khứ và hiện tại sang tương lai với giả thiết quy luật đó vẫn còn phát huy tác dụng. Các yếu tố đặc trưng của dãy số theo thời gian gồm: - Tính xu hướng: Tính xu hướng của dòng nhu cầu thể hiện sự thay đổi của các dữ liệu theo thời gian (tăng, giảm...) - Tính mùa vụ: Thể hiện sự dao động hay biến đổi dữ liệu theo thời gian được lặp đi lặp lại theo những chu kỳ đều đặn do sự tác động của một hay nhiều nhân tố môi trường xung quanh như tập quán sinh hoạt, hoạt động kinh tế xã hội... Ví dụ: Nhu cầu dịch vụ bưu chính viễn thông không đồng đều theo các tháng trong năm. - Biến đổi có chu kỳ: Chu kỳ là yếu tố lặp đi lặp lại sau một giai đoạn thời gian. Ví dụ: Chu kỳ sinh học, chu kỳ phục hồi kinh tế... - Biến đổi ngẫu nhiên: Biến đổi ngẫu nhiên là sự dao động của dòng nhu cầu do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra, không có quy luật. Hình 1.2.Phân loại các phương pháp dự báo chuỗi thời gian 1.2.2 Một số phương pháp dự báo chuỗi thời gian Các mô hình dựa báo chuỗi thời gian được mô tả trong Hình 1.2. Trong thời điểm ban đầu, việc giải bài toán dự báo chuỗi thời gian, dự báo được thực hiện bằng phương pháp làm trơn và ngoại suy chuỗi dữ liệu thời gian thông qua việc làm khớp
11 toàn cục (global fit) trên miền thời gian. Sau này, phương pháp nói trên được thay thế bởi sự xuất hiện các mô hình chuỗi thời gian tuyến tính (linear) với các đặc điểm tích cực dễ hiểu để phân tích dữ liệu và rất dễ để thực hiện. Điểm chưa tốt là chúng làm việc không hiệu quả với các chuỗi thời gian phi tuyến (non-linear). Do vậy, nhờ có những tiến bộ trong học máy, các mô hình phi tuyến dần được nghiên cứu và áp dụng đối với các chuỗi thời gian phi tuyến tính, với mức độ phức tạp cao 1.2.2.1 Một số phương pháp dự báo chuỗi thời gian đơn giản  Phương pháp trung bình giản đơn (Simple Average) Phương pháp trung bình giản đơn là phương pháp dự báo trên cơ sở lấy trung bình của các dữ liệu đã qua, trong đó các nhu cầu của các giai đoạn trước đều có trọng số như nhau, nó được thể hiện bằng công thức: 1 n Ft   X t i n i 1 (1.3) Trong đó: Ft - Nhu cầu dự báo cho thời điểm t X t i - Giá trị thực ở thời điểm t-i n- Số thời điểm quan sát Phương pháp này san bằng được tất cả mọi sự biến động ngẫu nhiên của đại lượng dự báo, vì vậy nó là mô hình dự báo rất kém nhạy bén với sự biến động của đại lượng dự báo. Phương pháp này phù hợp với đại lượng dự báo đều, ổn định, sai số sẽ rất lớn nếu ta gặp đại lượng dự báo có tính chất thời vụ hoặc đại lượng dự báo có tính xu hướng.  Phương pháp trung bình động Trong trường hợp khi nhu cầu có sự biến động, trong đó thời gian gần nhất có ảnh hưởng nhiều nhất đến kết quả dự báo, thời gian càng xa thì ảnh hưởng càng nhỏ ta dùng phương pháp trung bình động sẽ thích hợp hơn. Phương pháp trung bình động dùng kết quả trên cơ sở thay đổi liên tục khoảng thời gian trước đây cho dự báo giai đoạn tiếp theo: