Luận án Tiến sĩ Toán học: Cải tiến phương pháp học máy trong chuỗi thời gian và ứng dụng

Cải tiến phương pháp học máy trong chuỗi thời gian và ứng dụng

Tác giả: Nguyễn Quang Đạt

Lĩnh vực: Toán học

Nội dung tài liệu:

Luận án tập trung nghiên cứu và đề xuất các mô hình học máy mới nhằm nâng cao độ chính xác cho việc dự báo chuỗi thời gian. Luận án phân tích các mô hình truyền thống, chỉ ra những hạn chế và đề xuất hướng giải quyết. Các phương pháp mới được đề xuất bao gồm phương pháp lai (hybrid model) và phương pháp máy học trực tuyến (online learning). Các mô hình mới được xây dựng dựa trên các thuật toán này, đồng thời kết hợp cả hai phương pháp để tạo ra mô hình phức tạp và hiệu quả hơn. Nghiên cứu thực hành các mô hình trên các bộ dữ liệu công khai và thực tế để chứng minh độ chính xác được tăng lên, so sánh với các mô hình truyền thống. Luận án cũng đưa ra các hướng phát triển khả thi cho nghiên cứu.

Mục lục chi tiết:

• Lời cảm ơn
• Mục lục
• Danh mục các ký hiệu, các chữ viết tắt
• Danh mục các hình vẽ
• Danh mục các bảng biểu
• Giới thiệu đề tài
• Chương 1: Một số mô hình truyền thống trong dự báo chuỗi thời gian
• Chương 2: Mô hình học trực tuyến
• Chương 3: Mô hình lai
• Chương 4: Mô hình lai máy học trực tuyến
• Kết luận
• Danh mục các công trình khoa học đã công bố của luận án
• Tài liệu tham khảo