Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 60 trang
Dung lượng: 802 KB

Giới thiệu nội dung

Nghiên Cứu Mạng Nơ Ron Nhân Tạo Và Ứng Dụng Vào Dự Báo Lạm Phát

Tác giả: Trần Thị Hà

Lĩnh vực: Công nghệ Thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung nghiên cứu về mạng nơ ron nhân tạo và ứng dụng của nó trong việc dự báo lạm phát kinh tế. Tầm quan trọng của việc dự báo lạm phát trong ổn định kinh tế vĩ mô và phát triển quốc gia được nhấn mạnh. Tài liệu giới thiệu các khái niệm cơ bản về dự báo, các phương pháp dự báo kinh tế truyền thống như mô hình kinh tế lượng, mô hình chuỗi thời gian, cũng như các phương pháp dựa trên học máy. Đặc biệt, luận văn đi sâu vào phân tích mạng nơ ron nhân tạo, cấu trúc, cách thức hoạt động và các thuật toán học liên quan. Cuối cùng, tài liệu trình bày việc xây dựng một ứng dụng sử dụng mô hình mạng nơ ron để dự báo lạm phát, bao gồm phân tích kiến trúc hệ thống, lựa chọn công nghệ và kết quả thử nghiệm.

Mục lục chi tiết:

  • MỤC LỤC
  • LỜI CAM ĐOAN
  • DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT
  • DANH MỤC HÌNH VẼ
  • DANH MỤC BẢNG BIỂU
  • PHẦN MỞ ĐẦU
  • CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO
    • 1.1 GIỚI THIỆU
      • 1.1.1 Khái niệm về dự báo
      • 1.1.2 Dự báo kinh tế
        • 1.1.2.1 Phân loại dự báo kinh tế
        • 1.1.2.2 Mô hình bài toán dự báo kinh tế
        • 1.1.2.3 Một số mô hình dự báo
    • 1.2 CÁC PHƯƠNG PHÁP SỬ DỤNG TRONG DỰ BÁO KINH TẾ
      • 1.2.1 Dự báo kinh tế sử dụng mô hình kinh tế lượng
        • 1.2.1.1 Mô hình hồi quy
        • 1.2.1.2 Mô hình chuỗi thời gian
      • 1.2.2 Dự báo kinh tế bằng cách tiếp cận mô hình học máy
        • 1.2.2.1 Khái niệm
        • 1.2.2.2 Mô hình dự báo dựa trên học máy
        • 1.2.2.3 Mạng nơ ron
        • 1.2.2.4 Naïve Bayes
        • 1.2.2.5 K-láng giềng gần nhất (K-NN)
    • 1.3 PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ DỰ BÁO
  • CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON TRONG DỰ BÁO LẠM PHÁT KINH TẾ
    • 2.1 MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO
      • 2.1.1 Định nghĩa mạng Nơron nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN)
      • 2.1.2 Các tính chất của mạng Nơron
      • 2.1.3 Cấu trúc mạng nơ – ron
        • 2.1.3.1 Đơn vị xử lý perceptron
        • 2.1.3.2 Tiến trình học của mạng nơ ron
        • 2.1.3.3 Mạng nơ ron nhiều lớp
        • 2.1.3.4 Phương pháp học trên mạng nơ ron
        • 2.1.3.5 Học tham số
        • 2.1.3.6 Học giám sát với thuật toán lan truyền ngược
        • 2.1.3.7 Thuật toán lan truyền ngược
    • 2.2 LẠM PHÁT KINH TẾ
      • 2.2.1 Khái niệm lạm phát
      • 2.2.2 Phân loại lạm phát
      • 2.2.3 Các phương pháp tính lạm phát
    • 2.3 ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON TRONG DỰ BÁO LẠM PHÁT
      • 2.3.1 Các nghiên cứu liên quan
      • 2.3.2 Phân tích các nhân tố ảnh hưởng
      • 2.3.3 Xây dựng mô hình mạng nơ ron dự báo lạm phát
    • 2.4 KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
  • CHƯƠNG 3: PHÁT TRIỂN ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON TRONG DỰ BÁO LẠM PHÁT KINH TẾ
    • 3.1 PHÂN TÍCH KIẾN TRÚC TỔNG QUÁT CỦA HỆ THỐNG
      • 3.1.1 Yêu cầu của hệ thống
      • 3.1.2 Các chức năng cơ bản của hệ thống
    • 3.2 GIẢI PHÁP CÔNG NGHỆ VÀ NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH
      • 3.2.1 Hệ quản trị CSDL Microsoft SQL Server 2012
      • 3.2.2 Microsoft .Net
        • 3.2.2.1 Kiến trúc của Microsoft .NET
        • 3.2.2.2 Microsoft .NET Framework
      • 3.2.3 Ngôn ngữ lập trình C#
    • 3.3 KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM
      • 3.3.1 Nguồn dữ liệu sử dụng
      • 3.3.2 Dữ liệu dùng cho thử nghiệm
      • 3.3.3 Kết quả thử nghiệm
    • 3.4 MỘT SỐ GIAO DIỆN CỦA HỆ THỐNG
    • 3.5 KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
  • KẾT LUẬN
  • TÀI LIỆU THAM KHẢO