TAILIEUCHUNG - Nghiên cứu phương pháp xử lý tín hiệu số hỗ trợ dự báo dữ liệu cho ngành tài nguyên môi trường

Bài viết Nghiên cứu phương pháp xử lý tín hiệu số hỗ trợ dự báo dữ liệu cho ngành tài nguyên môi trường phân tích và đề xuất sử dụng mạng nơron MLP. Các phương pháp xử lý tín hiệu số nêu trên sẽ hỗ trợ cho việc chỉnh biên dữ liệu trong quá khứ và dự báo dữ liệu trong tương lai cho một số lĩnh vực của ngành tài nguyên môi trường với một sai số cho phép. | NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ TÍN HIỆU SỐ HỖ TRỢ DỰ BÁO DỮ LIỆU CHO NGÀNH TÀI NGUYÊN MÔI TRƯỜNG Trần Cảnh Dương Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội Tóm tắt Hiện nay ngành tài nguyên môi trường có rất nhiều công cụ và phần mềm dự báo hiện đại tuy nhiên dữ liệu tại một số lĩnh vực còn thiếu đặc biệt trong thời gian trước. Nội dung bài báo đề cập đến việc phân tích lập trình trong phương pháp nội suy hai chiều nội suy ba chiều và phương pháp làm nhẵn tín hiệu. Khi sử dụng phương pháp bình phương sai phân bé nhất ta xác định được hàm số từ các điểm đo rời rạc. Nội dung bài báo bao gồm việc phân tích và đề xuất sử dụng mạng nơron MLP. Các phương pháp xử lý tín hiệu số nêu trên sẽ hỗ trợ cho việc chỉnh biên dữ liệu trong quá khứ và dự báo dữ liệu trong tương lai cho một số lĩnh vực của ngành tài nguyên môi trường với một sai số cho phép. Từ khóa Dự báo dữ liệu Làm nhẵn tín hiệu Mạng nơron MLP Ngoại suy Nội suy Trọng số Xử lý tín hiệu số Sai số cho phép. Abstract Research for data signal processing methods supporting data forecast for resources and enviromental field Nowadays the field of natural resources and environment has a lot of modern forecasting tools and software. However data in some areas is still lacking especially in the previous period. The content of the article deals with the analysis and programming in two-dimensional interpolation three-dimensional interpolation and signal smoothing method. When using the method of least squares we can determine the function from discrete measurement points. The result includes the analysis and proposal of using the MLP neural network. The above- mentioned digital signal processing methods will support the correction of past data and forecast data in the future for some areas of the natural resources and environment field with an allowed error. Keywords Forecast data Smooth the signal Neural network MLP Multiplayer Perceptron Extrapolaion Interpolation Weight Process digital signal Allowed error. 1. Đặt vấn đề

• Môi trường
• Dự báo dữ liệu
• Làm nhẵn tín hiệu
• Mạng nơron
• Xử lý tín hiệu số
• Sai số cho phép
• Luận văn Thạc sĩ khoa học
• Mạng nơron truyền thẳng
• Ứng dụng dự báo dữ liệu
• Mô hình tính toán
• Chương trình dự báo dữ liệu
• Quy trình dự báo
• Dự liệu dự báo kinh doanh
• Mô hình dự báo
• Dự báo kinh doanh
• Hoạch định hệ thống
• Hoạch định ngân sách
• Bài giảng Phân tích dữ liệu và dự báo kinh tế
• Phân tích dữ liệu và dự báo kinh tế
• Dự báo kinh tế
• Phương pháp thống kê hồi quy
• Mô hình hóa dự báo giá cổ phiếu
• Dự báo giá cổ phiếu
• Ngữ cảnh dữ liệu số chiều cao
• Dữ liệu số chiều cao
• Mô hình ARCH
• Mô hình hóa dự báo tài chính
• Chương trình dự báo doanh thu
• Xây dựng chương trình dự báo
• Dự báo doanh thu bán hàng
• Dự báo doanh thu bán hàng cho siêu thị
• Phân tích dữ liệu dự báo kinh tế
• Phân tích dữ liệu
• Quá trình ra quyết định kinh doanh
• Phương pháp san bằng mũ
• Kiểm chứng dữ liệu
• Nhiệt muối
• Vùng biển miền Trung
• Dự báo nhiệt muối
• Dự báo ngư trường
• Giám sát hoạt động nghề cá
• Xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu
• Hệ thống phân tích dữ liệu
• Dữ liệu và dự báo
• Doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam
• Kiểm định dữ liệu
• Bài toán dự báo dữ liệu chuỗi thời gian
• Cơ sở dữ liệu Cophieu68
• Cơ sở dữ liệu doanh nghiệp
• Hệ suy luận ANFIS
• Cấu trúc dữ liệu
• Bộ dữ liệu C3S
• Mô hình dự báo lượng mưa
• Biến đổi khí hậu
• Dữ liệu dự báo động lực mùa
• Sản phẩm ECMWF
• Bài giảng Dự báo
• Phương pháp dự báo đơn giản
• Phương pháp phân tích chuỗi thời gian
• Phân tích chuỗi thời gian
• Phương pháp làm mịn dữ liệu
• Bài giảng Dự báo trong kinh doanh
• Dự báo trong kinh doanh
• Dự báo bằng phương pháp Box Jenkins
• Dữ liệu chuỗi thời gian
• Mô hình Box Jenkins (ARIMA)
• Hệ số tương quan
• Dự báo chính xác dịch cúm toàn cầu
• Dịch cúm toàn cầu
• Mô hình thống kê
• Thống kê sử dụng dữ liệu lớn
• Dữ liệu lớn của Google
• Xây dựng mô hình ARGO
• Dữ liệu dịch cúm của CDC
• Bài giảng Thống kê và phân tích dữ liệu
• Thống kê dữ liệu
• Phương pháp dự báo
• Phương pháp làm trơn
• Mô hình dự báo kinh tế
• Dự báo kinh tế vĩ mô
• Kỹ thuật giảm chiều dữ liệu
• Kinh tế vĩ mô của Việt Nam
• Chỉ số kinh tế vĩ mô
• Mô hình dự báo phụ tải ngắn hạn
• Dự báo phụ tải ngắn hạn
• Phương pháp xử lý dữ liệu nhóm
• Vận hành hệ thống điện
• Quản lý hệ thống điện
• Phương pháp dự báo kinh tế
• dự báo các mô hình
• dự báo với các cấu trúc dữ liệu khác nhau
• ứng dụng của phương pháp dự báo
• ứng dụng trong kinh tế
• tài chính và tiếp thị