TAILIEUCHUNG - Một giải pháp tối ưu hóa đa bầy đàn cho bài toán dự báo chuỗi thời gian

Bài viết giới thiệu một phương pháp tối ưu hóa đa bầy đàn tiếp cận đa mục tiêu được gọi là MSWE thực nghiệm với dữ liệu chuỗi thời gian là tỷ giá tiền tệ. Thuật toán đề xuất đã sử dụng hai mục tiêu và thực hiện theo hai pha. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIV về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR TP. HCM ngày 23-24 12 2021 DOI MỘT GIẢI PHÁP TỐI ƯU HÓA ĐA BẦY ĐÀN CHO BÀI TOÁN DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN Đinh Thị Thu Hương1 Vũ Văn Trường2 1 Đại học Sài Gòn 2 Đại học Kỹ thuật Lê Quý Đôn huongdtt@ truongvv@ TÓM TẮT Hiện nay các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực tính toán tiến hóa đã có nhiều phiên bản mở rộng cho thuật toán tối ưu hóa bầy đàn PSO đa mục tiêu. Những nghiên cứu ban đầu của tác giả và cộng sự về giải pháp tối ưu bầy đàn đa mục tiêu có kết hợp kĩ thuật học cộng đồng cho bài toán dự báo đã thu được những kết quả tốt hơn đáng kể so với phương pháp tối ưu bầy đàn đơn mục tiêu và tối ưu bầy đàn đa mục tiêu. Bài báo giới thiệu một phương pháp tối ưu hóa đa bầy đàn tiếp cận đa mục tiêu được gọi là MSWE thực nghiệm với dữ liệu chuỗi thời gian là tỷ giá tiền tệ. Thuật toán đề xuất đã sử dụng hai mục tiêu và thực hiện theo hai pha. Hai mục tiêu được chọn là độ chính xác dự báo với dữ liệu huấn luyện và dữ liệu xác thực. Còn hai pha thực hiện bao gồm Pha thứ nhất sử dụng thuật toán tối ưu hóa đa bầy đàn đa mục tiêu để tìm ra một tập các cá thể tốt nhất đặt tên là tập những cá thể tốt nhất - bestArchieve và pha thứ hai sẽ tiến hành lựa chọn các các thể từ tập các cá thể tốt nhất đó đóng vai trò là các bộ học yếu trong thuật toán học cộng đồng để tính toán cho ra kết quả dự đoán cuối cùng. Dữ liệu được dùng cho thực nghiệm của nghiên cứu là sáu tập tỷ giá tiền tệ khác nhau. Thông qua các kết quả thực nghiệm và đối sánh với các thuật toán khác đã thể hiện thuật toán đề xuất đạt được kết quả tốt và ổn định hơn trên cùng các bộ dữ liệu. Từ khóa Time series forecasting PSO Multi-objective PSO Ensemble learning Dominated. I. GIỚI THIỆU Trong những năm gần đây bài toán dự báo nói chung và dự báo tỷ giá tiền tệ nói riêng đã trở thành một chủ đề phổ biến thu hút nhiều nhà khoa học trên thế giới. Trải qua quãng thời gian phát triển đã .

• Cơ sở dữ liệu
• Máy vectơ hỗ trợ
• Giải pháp tối ưu hóa đa bầy đàn
• Bài toán dự báo chuỗi thời gian
• Dự báo tỷ giá tiền tệ
• Thuật toán đơn mục tiêu PSO
• Phát hiện xâm nhập
• Ứng dụng máy vectơ hỗ trợ
• Bất thường trong ngữ cảnh
• Hệ thống SCADA
• Máy học Support Vector Machine
• Máy vec tơ hỗ trợ
• Phương pháp máy vec tơ hỗ trợ
• Phân loại thư rác
• SVM tuyến tính
• Kỹ thuật SVM
• Dầm H khoét lỗ tròn
• Tải trọng tới hạn đàn hồi
• Dầm thép H bản bụng khoét lỗ tròn
• Tải trọng ổn định đàn hồi
• Bài giảng Học máy
• Học máy
• Phương pháp học có giám sát
• Support vector machine
• Tính toán mức lề
• Dữ liệu phân tách được tuyền tính
• Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Mặt siêu phẳng phân tách
• Lý thuyết tối ưu có ràng buộc
• Bản đồ nhạy cảm trượt lở
• Phương pháp tỷ số tần suất
• Phương pháp học máy
• Trượt lở khu vực Lào Cai
• Phân tích cảm xúc câu
• Trí tuệ nhân tạo
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Mạng nơron nhiều tầng
• Nhận dạng cảm xúc
• Cảm biến y sinh
• Mạng Nơ ron tích chập
• Máy học vectơ hỗ trợ
• Cơ sở học máy
• Tạp chí Kinh tế và Phát triển
• Phát hiện gian lận thẻ tín dụng
• Mạng nơ ron nhân tạo
• Chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng
• Hệ thống giao thông thông minh
• Biển báo giao thông đường bộ
• Đặc trưng HOG
• Mạng nơron nhân tạo
• Phân loại câu hỏi kiểu what
• Phân loại câu hỏi
• Hệ thống hỏi đáp
• Mẫu câu hỏi
• Máy hỗ trợ vectơ
• Nguyên tắc phân loại câu hỏi
• Tạp chí Nghiên cứu khoa học
• Mô hình lai
• Độ ẩm lớn nhất
• Nhỏ nhất trong ngày
• Mô hình trí tuệ nhân tạo
• Sự hóa lỏng đất
• Mô hình voting