Phân tích bài toán chuỗi thời gian và dự đoán độ ẩm không khí với Arima : Khoá luận tốt nghiệp
Năm xuất bản
2024
Tác giả
Từ, Thanh Vy
Nhan đề tạp chí
ISSN
Nhan đề tập
Nhà xuất bản
Trường Đại học Nguyễn Tất Thành (Khoa Công nghệ thông tin)
Tóm tắt
Nghiên cứu và kết hợp ARIMA với mô hình học máy (như cây quyết định, hồi quy tuyến tính, mạng nơ-ron) để cải thiện dự báo độ ẩm. ARIMA là mô hình thống kê hiệu quả trong việc dự báo chuỗi thời gian với tính chất chu kỳ và xu hướng, sử dụng dữ liệu quá khứ để đưa ra dự đoán. Mô hình học máy, đặc biệt là học sâu, có khả năng nhận diện các đặc trưng phức tạp trong dữ liệu lớn, nhưng yêu cầu tài nguyên tính toán cao. Sự kết hợp giữa ARIMA và các mô hình học máy có thể mang lại kết quả dự báo chính xác hơn. Qua đó, đánh giá và so sánh các phương pháp này nhằm nâng cao chính xác trong dự báo, ứng dụng trong nông nghiệp, y tế và khí tượng học; phân tích chuỗi thời gian và dự đoán độ ẩm không khí với ARIMA, dự đoán các yếu tố thời tiết cơ bản.
Mô tả
69 tr.
Từ khóa chủ đề
Chuỗi thời gian , Không khí , Độ ẩm