Luận án Tiến sĩ Hệ thống thông tin: Nghiên cứu phương pháp giảm chiều biến dựa trên hàm nhân và ứng dụng trong bài toán dự báo kim ngạch xuất khẩu

Tác giả: Nguyễn Minh Hải

Lĩnh vực: Hệ thống Thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận án này tập trung nghiên cứu đề xuất phương pháp giảm chiều biến hiệu quả trên các tập dữ liệu chuỗi thời gian lớn, khắc phục những hạn chế của các phương pháp hiện có. Nghiên cứu đề xuất phương pháp giảm chiều biến dựa trên hàm nhân, được gọi tắt là KTPCA, có khả năng áp dụng cho cả các tập dữ liệu xấp xỉ và không xấp xỉ siêu phẳng. Hiệu suất của phương pháp KTPCA, đo bằng sai số dự báo bình phương trung bình chuẩn (RMSE), được đánh giá là tương đương hoặc vượt trội so với các phương pháp PCA, SPCA, RSPCA, và ROBSPCA. Luận án cũng đề xuất thuật toán dự báo có và không có điều kiện sử dụng phương pháp KTPCA#, áp dụng cho dự báo kim ngạch xuất khẩu. Các kết quả nghiên cứu cho thấy tiềm năng ứng dụng của phương pháp trong dự báo các chỉ tiêu kinh tế – tài chính trên tập dữ liệu lớn.

Mục lục chi tiết:

• MỞ ĐẦU
• CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO TRÊN TẬP DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN LỚN
• CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP GIẢM CHIỀU BIẾN DỰA VÀO THỦ THUẬT HÀM NHÂN
• CHƯƠNG 3. DỰ BÁO TRÊN TẬP DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN LỚN SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP GIẢM CHIỀU DỰA VÀO THỦ THUẬT HÀM NHÂN
• KẾT LUẬN
• DANH MỤC CÁC NGHIÊN CỨU CỦA TÁC GIẢ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC