Tìm hiểu bài toán dự báo chuỗi thời gian trong tương lai sử dụng mô hình Neural Network và Deep Learning

Abstract

Dự báo chuỗi thời gian trong tương là một bài toán đã và đang được ứng dụng rất nhiều trên thế giới vào những năm gần đây. Từ nhiệt độ, độ ẩm, lượng mưa, giá cổ phiếu, Bitcoin ….v.v đã được áp dụng dự báo chuỗi thời gian cho tương lai bởi các dữ liệu có sẵn của quá khứ, hay những dữ liệu có thời gian bất thường. Dự đoán chuỗi thời gian cho tương lai aps dụng Machine Learning đã giúp rất nhiều cho doanh nghiệp về thị trường chứng khoán.. hay về dự báo thời tiết có tỉ lệ chính xác cao. Việc ứng dụng mô hình Neural Network cho bài toán này đã và đang được các nhà nghiên cứu khoa học hay những doanh nghiệp công nghệ triển khai nghiên cứu những mô hình cho ra những kết quả tốt nhất và áp dụng vào thực tế. Việc dùng mô hình Neural Network giúp cho việc dự báo cho bài toán có độ chính xác cao hơn khi dùng Machine Learning. Đề tài trên sẽ giúp mọi người hiểu về bài toán dự đoán chuỗi thời gian cho tương lai sử dụng mô hình Neural Network là hai mô hình mạng Long Short Term Memory Network và Multi-layer Perceptron. Cụ thể phần báo cáo dưới sẽ nói rõ mô hình mạng với bộ dữ liệu “Water-Spring-Amiata” dự đoán nhiệt độ của Fiora trong bộ dữ liệu đó.