Tài liệu Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng

  • Số trang: 86 |
  • Loại file: PDF |
  • Lượt xem: 101 |
  • Lượt tải: 0
nhattuvisu

Đã đăng 27127 tài liệu

Mô tả:

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ----------  ---------- PHẠM MINH HOÀNG MẠNG NƠRON VÀ ỨNG DỤNG DỰ BÁO CHỈ SỐ TIÊU DÙNG Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học PGS.TS. ĐOÀN VĂN BAN Thái Nguyên - 2010 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn MỤC LỤC MỞ ĐẦU ....................................................................................................... 4 CHƢƠNG I: BÀI TOÁN DỰ BÁO CHỈ SỐ TIÊU DÙNG ........................ 7 1.1. Giới thiệu chung............................................................................................ 7 1.2. Khái niệm giá tiêu dùng ................................................................................ 8 1.3. Chỉ số tiêu dùng ............................................................................................ 8 1.4 Phương pháp tính chỉ số giá tiêu dùng ............................................................ 9 1.5. Quy trình thực hiện dự báo .......................................................................... 13 1.6. Đánh giá hiệu quả của mô hình dự báo [10] ................................................ 16 1.7. Phương pháp dự báo với mạng nơron .......................................................... 17 1.8. Kết luận ...................................................................................................... 18 CHƢƠNG 2: MẠNG NƠRON NHÂN TẠOVÀ MẠNG NƠRON MỜ .. 20 2.1. Mạng nơron nhân tạo .................................................................................. 20 2.1.1. Giới thiệu ............................................................................................. 20 2.1.2. Các nơron sinh học và bộ não con người .............................................. 20 2.1.3. Mô hình mạng nơron nhân tạo .............................................................. 26 2.1.4. Phân loại cấu trúc mạng nơron nhân tạo ............................................... 29 2.1.5. Các hình thức học của mạng nơron ....................................................... 31 2.1.6. Một số phương pháp huấn luyện mạng nơron nhân tạo ......................... 33 2.2. Tập mờ........................................................................................................ 39 2.2.1. Giới thiệu ............................................................................................. 39 2.2.2. Khái niệm tập mờ ................................................................................. 40 2.2.3. Các phép toán trên tập mờ .................................................................... 43 2.2.4. Hệ thống suy luận mờ ........................................................................... 48 2.3. Mạng nơron mờ .......................................................................................... 49 2.3.1. Lý do kết hợp giữa mạng nơron với lý thuyết mờ ................................. 49 2.3.3. Một số phương pháp mờ hoá mạng nơron ............................................. 51 2.4. Mạng nơron nhân tạo mờ và bài toán dự báo ............................................... 52 2.4.1. Thuật toán lan truyền ngược ................................................................. 52 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 2.4.2 Một số cải tiến của thuật toán lan truyền ngược ..................................... 55 2.5. Kết luận ...................................................................................................... 69 CHƢƠNG 3: ỨNG DỤNG DỰ BÁO CHỈ SỐ TIÊU DÙNG ................... 71 3.1. Đặt vấn đề ................................................................................................... 71 3.2. Môi trường cài đặt ....................................................................................... 71 3.3. Xử lý dữ liệu ............................................................................................... 71 3.4. Thuật toán la truyền ngược giải bài toán dự báo .......................................... 73 3.4.1. Mô hình của bài toán dự báo chỉ số giá tiêu dùng ................................. 73 3.4.2. Các bước trong thuật toán lan truyền ngược .......................................... 73 3.5. Xây dựng chương trình ............................................................................... 74 3.5.1. Giao diện và các chức năng của chương trình ....................................... 74 3.5.2. Một số kết quả khi chạy thử nghiệm chương trình ................................ 78 KẾT LUẬN ................................................................................................. 81 TÀI LIỆU THAM KHẢO.......................................................................... 82 PHỤ LỤC.................................................................................................... 84 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -3- MỞ ĐẦU I- Đặt vấn đề: 1. Giới thiệu tổng quan về đề tài Trong luận văn này trình bày Mạng nơron (mạng nơron nhân tạo và mạng nơron nhân tạo mờ), các bài toán dự báo, ứng dụng các bài toán dự báo dự báo chỉ số tiêu dùng. 2. Lý do chọn đề tài Hiện nay cùng với sự phát triển mạnh mẽ về mọi mặt của các nước trên thế giới thì tình hình lạm phát và khủng hoảng kinh tế là những vấn đề mà hầu hết các quốc gia đều gặp phải, đặc biệt trong hai năm trở lại đây toàn nhân loại cùng phải chèo lái để vượt qua khủng hoảng kinh tế toàn cầu. Giá cả, dịch vụ hàng hóa luôn biến động theo thời gian, tuy nhiên nếu giá cả thay đổi quá nhanh nó sẽ ảnh hưởng lớn đến nền kinh tế, đẩy đất nước lâm vào tình trạng khủng hoảng. Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) là chỉ tiêu kinh tế quan trọng phản ánh mức độ lạm phát của nền kinh tế, nó đo lường sự biến động của giá tiêu dùng. Sự tăng giảm của chỉ số tiêu dùng liên quan nhiều yếu tố trực tiếp và gián tiếp như: lượng hàng hóa dịch vụ được sản xuất, cung cấp ra thị trường, giá thành sản xuất, sức mua của dân, …. CPI quan trọng như vậy nhưng vấn đề tính toán nó thì không hề đơn giản. Nó đòi hỏi sự đầu tư đúng đắn của các doanh nghiệp, các địa phương và các quốc gia để sao cho có thể thu được các kết quả chính xác từ đó đưa ra những quyết sách cho việc điều chỉnh nền kinh tế phát triển bền vững. Và hơn nữa, nếu có thể dự báo trước được chỉ số tiêu dùng thì chắc chắn những người cần đến nó sẽ chủ động hơn và có thể đưa ra những phương án và quyết sách phù hợp giúp giảm thiểu tình trạng khủng hoảng kinh tế trong nước, trên thế giới. Vì thế việc dự báo đúng đắn diễn biến của chỉ số tiêu dùng là việc cần thiết. Bài toán dự báo là bài toán khó, độ phức tạp tính toán lớn. Tuy nhiên do sự cần thiết bài toán này mà các quốc gia, các tổ chức khoa học, … đã đầu tư nghiên cứu giải quyết. Có nhiều phương pháp dự báo được sử dụng trong các mô hình dự Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -4- báo khác nhau. Mỗi phương pháp đều có ưu điểm, nhược điểm riêng. Ứng dụng mạng nơron nhân tạo trong các mô hình dự báo cũng đã được thử nghiệm. Trong khuôn khổ luận văn thạc sỹ, tôi chọn đề tài nghiên cứu: “Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng”. II- Nội dung nghiên cứu 1. Mục tiêu nghiên cứu và tính cấp thiết của đề tài Đề tài nghiên cứu về mạng nơron, và ứng dụng mô hình dự báo để đưa ra dự báo về chỉ số tiêu dùng. Tính cấp thiết của đề tài: Tình trạng lạm phát và khủng hoảng kinh tế xảy ra toàn cầu, do đó nếu có thể dự báo trước được chỉ số tiêu dùng thì chắc chắn những người cần đến nó sẽ chủ động hơn và có thể đưa ra những phương án phù hợp giúp giảm thiểu tình trạng khủng hoảng kinh tế trong nước và trên thế giới. 2. Phạm vi nghiên cứu và ứng dụng - Bài toán dự báo. - Mạng nơron nhân tạo. - Mô hình dự báo. - Mô hình dự báo mờ với ứng dụng của mạng nơron nhân tạo. - Dự báo chỉ số tiêu dùng 3. Ý nghĩa khoa học - Nghiên cứu tổng quan về các phương pháp dự báo và dự báo mờ với dư liệu vào không đầy đủ, không chính xác. - Nghiên cứu các mạng nơron nhân tạo, mạng nơron nhân tạo mờ. - Nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo mờ với ứng dụng mạng nơron nhân tạo. - Ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng CPI. 4. Phƣơng pháp nghiên cứu - Quan sát, điều tra, thu thập dữ liệu cần cho bài toán dự báo. - Nghiên cứu tài liệu, tổng hợp các kết quả của các nhà nghiên cứu liên quan đến lĩnh vực nghiên cứu. - Thực nghiêm, tham khảo ý kiến tư vấn từ các chuyên gia. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -5- 5. Các kết quả dự kiến đạt đƣợc - Giới thiệu tổng quan về chỉ số tiêu dùng, bài toán dự báo chỉ số tiêu dùng. - Trình bày Mạng nơron, các mô hình dự báo. - Cài đặt thử nghiệm chương trình dự báo chỉ số tiêu dùng. III - Bố cục luận văn Luận văn được trình bày trong 3 chương, có phần mở đầu, phần kết luận, phần mục lục, phần tài liệu tham khảo. Các nội dung cơ bản của luận văn được trình bày theo cấu trúc như sau: Chƣơng 1: Bài toán dự báo chỉ số tiêu dùng Khái quát về chỉ số tiêu dùng, phương pháp để tính chỉ số tiêu dùng, quy trình thực hiện dự báo chỉ số tiêu dùng. Qua đó đánh giá tính hiệu quả của mô hình dự báo. Giới thiệu về phương pháp dự báo sử dụng mạng nơron. Chƣơng 2: Mạng nơron nhân tạo và mạng nơron nhân tạo mờ Mạng nơron nhân tạo, mô hình mạng nơron nhân tạo, cấu trúc mạng nơron nhân tạo với các nơron sinh học. Các hình thức học của mạng nơron và phương pháp huấn luyện mạng nơron. Khái niệm về tập mờ, mạng nơron mờ. Mạng nơron nhân tạo mờ với bài toán dự báo. Sử dụng thuật toán Lan truyền ngược để giải bài toán dự báo. Chƣơng 3: Ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng Chỉ số tiêu dùng là một trong những thông số phản ánh tình trạng lạm phát của một quốc gia. Việc đưa ra giải pháp để dự báo được chỉ số tiêu dùng là rất quan trọng. Thiết lập cơ sở dữ liệu đầu vào, sử dụng thuật toán lan truyền để giải bài toán dự báo. Các form chính của chương trình, quy trình cài đặt, phân tích đánh giá kết quả đặt được và độ chính xác của thuật toán và chương trình cài đặt so với thực tế. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -6- CHƢƠNG I: BÀI TOÁN DỰ BÁO CHỈ SỐ TIÊU DÙNG 1.1. Giới thiệu chung Chỉ số tiêu dùng là một chỉ tiêu kinh tế quan trọng, thường được sử dụng trong phân tích kinh tế, đánh giá tình hình lạm phát, quan hệ cung cầu, là cơ sở tham khảo cho việc điều chỉnh lãi suất ngân hàng, tiên lương, tính toán điều chỉnh tiền công trong các hợp đồng sản xuất kinh doanh, … Dự báo là một phát biểu về tương lai, mỗi phát biểu như vậy có một cơ sở chắn chắn nhất định. Các dự báo được xây dựng bằng nhiều phương pháp, kiểm chứng qua hệ thống biểu thức đánh giá. Dự báo chỉ số tiêu dùng là một bái toán đã được tìm hiểu từ lâu. Tuy nhiên, ở Việt Nam việc dự bó chỉ số giá tiêu dùng cho đến nay mới chỉ là những hình thức dự báo dựa vào việc thống kê số liệu, dựa vào những nhận đình biến động kinh tế trước đó, cũng như những quy luật đã có trong năm mà chưa có một phương pháp cụ thể nào. Những lợi ích to lớn mang lại nếu ta dự báo được tương đối chính xác chỉ số giá tiêu dùng, đó là: - Căn cứ vào những số liệu về giá tiêu dùng mà mỗi quốc gia tính toán được tình hình diễn biến kinh tế của nước mình góp phần kìm chế lạm phát, thúc đẩy nền kinh tế đất nước ngày càng phát triển. - Mỗi doanh nghiệp căn cứ vào số liệu dự báo chỉ số tiêu dùng, có thể điều chỉnh quy mô sản xuất, giá hàng hoá của mình cho phù hợp cũng như tình toán được giá nhân công hợp lý với mức chi tiêu của công nhân. - Với mỗi người dân số liệu dự báo về chỉ số tiêu dùng giúp họ có thể tính toán, điều chỉnh được mức chi tiêu của mình cho phù hợp. Mạng Nơron nhân tạo là một mô hình mô phỏng hoạt động của các nơron sinh học, nó có khả năng học và từ đó có thể ứng dụng nó để giải quyết các bài toán dự báo. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -7- 1.2. Khái niệm giá tiêu dùng Giá tiêu dùng là giá mà người tiêu dùng mua hàng hoá hoặc chi trả cho các dịch vụ trực tiếp cho đời sống hàng ngày. Giá tiêu dùng được biểu diện bằng giá bán lẻ hàng hoá trên thị trường và giá phục vụ sinh hoạt đời sống, không bao gồm đất đai, giá hàng hoá bán cho sản xuất và các công việc có tính chất sản xuất kinh doanh. Để tính chỉ số giá tiêu dùng thì cần phải thi thập giá của các mặt hàng và các dịch vụ đại diện, phổ biến tiêu dùng của dân cư theo danh mục xác định - thường goi là “rổ” hàng hoá, dịch vụ. 1.3. Chỉ số tiêu dùng Chỉ số tiêu dùng (CPI) là một trong những chỉ tiêu kinh tế được Chính phủ, các cơ quan hữu quan, các tổ chức quốc tế và nhiều đối tượng khác quan tâm. CPI là một chỉ tiêu không thể thiếu trong phân tích các hoạt động kinh tế như để loại trừ yếu tố giá hoặc tính trượt giá trong khi so sánh các chỉ tiêu tổng hợp liên quan. CPI cũng là cơ sở để Chính phủ ban hành hoặc điều chỉnh các chính sách tài chính, tiền tệ, lãi suất ngân hàng,… Chỉ số giá tiêu dùng là chỉ tiêu tương đối phản ánh xu hướng và mức độ biến động giá của “rổ” hàng hoá, dịch vụ tiêu dùng đại diện nói trên, khi giá của các mặt hàng, nhóm hàng trong “rổ” có thay đổi. Chỉ số giá tiêu dùng là số tương đối so sánh mức độ biến động giá của các mặt hàng đại diện trong kỳ báo cáo so với kỳ gốc. Giá của rổ hàng hoá của kỳ gốc được quy định là 100 và giá của các kỳ khác được biểu diện bằng tỷ lệ phần trăm so với giá kỳ gốc. Ví dụ: Tháng 4/2003 so với tháng 3/2003, giá của toàn bộ các mặt hàng trong danh mục đại diện tăng 0,2% thì Chỉ số giá là 100,2%. Hiện nay, Chỉ số giá tiêu dùng được tính hàng tháng, cho 3 gốc: Tháng trước, cùng kỳ năm trước và 12 tháng năm trước. Cần chú ý là Chỉ số giá tiêu dùng không phản ánh mức giá mà đo lường mức độ biến động giá giữa hai khoảng thời gian. Ví dụ: Chỉ số giá tháng 4/2003 so với tháng 3/2003 của nhóm hàng “Thiết bị đồ dùng gia đình” là 100,5% và Chỉ số giá Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -8- nhóm hàng “Dược phẩm, Y tế” là 101,3% không có nghĩa là “hàng y tế” đắt hơn “thiết bị đồ dùng gia đình” mà chỉ là: so với tháng 3, giá các mặt hàng y tế tăng mạnh hơn giá các mặt hàng thiết bị đồ dùng gia đình. Như vậy, Chỉ số giá tiêu dùng chính là một chỉ tiêu thống kê phản ánh xu hướng và mức độ biến động giá cả chung của một số lượng cố định các loại hàng hoá dịch vụ đã được chọn đại diện cho tiêu dùng, phục vụ cho đời sống bình thường của người dân. CPI được sử dụng như đại diện cho thông số về lạm phát ở nhiều quốc gia, ở Việt Nam, CPI được Tổng cục thống kê bắt đầu tính toán và sử dụng CPI để phản ánh mức độ tăng giá tiêu dùng chung từ năm 1998 (trước 1998 sử dụng chỉ số giá bán lẻ - RPI). Từ đó đến nay, số lượng và quyền số các mặt hàng trong rổ hàng hoá để tính CPI được cập nhật và mở rộng 5 năm một lần, thời điểm được chọn làm năm gốc cũng thay đổi theo Năm gốc: +/ 1995 (296 mặt hàng) +/ 2000 (390 mặt hàng) +/ 2005 (494 mặt hàng). Các mặt hàng trong rổ hàng hoá CPI điển được phân chia thành các nhóm, chi tiết theo các cấp: +/ Cấp1: 10 nhóm +/ Cấp 2: 32 nhóm +/ Cấp 3: 86 nhóm +/ Cấp 4: 237 nhóm Do đó, hiện nay số liệu CPI của Việt Nam được chia làm 3 giai đoạn: 19982000, 2001-2005, 2006-nay. 1.4 Phƣơng pháp tính chỉ số giá tiêu dùng Chỉ số giá tiêu dùng được tính từ giá bán lẻ hàng hoá và giá dịch vụ tiêu dùng (rổ hàng hoá và dịch vụ đại diện) với quyền số là cơ cấu chi tiêu của các hộ gia đình. CPI của nước ta đã và đang được tính cho cả nước, 8 vùng kinh tế và 64 tỉnh, thành phố trực thuộc Trung ương. Một thành phần quan trọng để tính CPI là quyền Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -9- số. Quyền số tính chỉ số giá tiêu dùng được sử dụng cố định trong 5 năm và tính cho năm gốc so sánh (đồng nhất với năm cập nhật danh mục mặt hàng, dịch vụ đại diện). Trong thời kỳ 2006-2010 năm gốc so sánh là năm 2005, do đó giá kỳ gốc theo danh mục mặt hàng, dịch vụ đại diện mới, quyền số để tính chỉ số giá tiêu dùng đều phải là số liệu của năm 2005. Quyền số năm 2005 được tổng hợp từ kết quả cuộc điều tra mức sống dân cư năm 2004 của Tổng cục Thống kê. Ngoài ra, năm 2005 Tổng cục Thống kê đã tiến hành điều tra mẫu bổ sung tại 10 tỉnh, thành phố để phân chia các nhóm chi tiêu nhỏ hơn theo yêu cầu tính chỉ số giá tiêu dùng. Trong điều kiện về vật chất, kỹ thuật, nguồn kinh phí hiện nay và cũng phù hợp với phương pháp của nhiều nước, Chỉ số giá tiêu dùng ở nước ta được tính theo công thức Laspeyres - với quyền số và giá kỳ gốc là năm 2005 và sẽ cố định khoảng 5 năm [8]. +/ Công thức tổng quát như sau (Công thức Laspeyres): n I t 0 p q t i 0 i  pit     W *  0   pi   pi0 qi0 i 1 i 1 n n 0 i (1.1) i 1 Trong đó: I t 0 : Chỉ số giá tiêu dùng trong kỳ báo cáo t so với kỳ gốc 0; Pi t : Giá mặt hàng i trong kỳ báo cáo t; Pi 0 : Giá mặt hàng i trong kỳ gốc; qi0 : Khối lượng của mặt hàng i trong kỳ gốc; Wi0 : Quyền số cố định năm 2005; Và W  0 i pi0 qi0 n p q i 1 0 0 i i Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -10- Công thức (1.1) tính CPI dài hạn (kỳ báo cáo so với kỳ gốc). Công thức này đã được áp dụng nhiều năm và có nhiều ưu điểm như cách tính dễ hiểu, ngắn gọn nhưng cũng có một số nhược điểm khi giải quyết vấn đề chọn mặt hàng mới thay thế mặt hàng cũ không còn bán trên thị trường, hàng thời vụ hoặc hàng thay đổi chất lượng do mọi so sánh đều phải thông quan một kỳ gốc đã chọn (ví dụ kỳ gốc 2000, kỳ gốc 2005, …). Để khắc phục những nhược điểm trên, hiện nay CPI được tính theo công thức Laspeyres chuyển đổi - hay phương pháp so sánh với kỳ gốc ngắn hạn. Công thức này hoàn toàn tương thích với công thức Laspeyres gốc. Dạng tổng quát như sau: I t 0 n  Wi t 1 i 1  pit  *  t 1   pi  (1.2) Trong đó: Wi t 1  pit 1   Wi *  0   pi  0 Chú ý: Điểm mới trong công thức (1.2) là thay cho việc tính chỉ số cá thể mặt hàng kỳ báo cáo so trực tiếp với kỳ gốc bằng việc tính chỉ số cá thể mặt hàng kỳ báo cáo so với kỳ trước sau đó nhân với chỉ số cá thể mặt hàng đó ở kỳ trước so với năm gốc. pit pi1 pi2 pit 1 pit  * * ... * t 2 * t 1 pi0 pi0 pi1 pi pi Đẳng thức trên có thể viết như sau: I tpi0  I tpi10 * I tpit 1 (1.3) Trong đó: I tpi0 : Là chỉ số cá thể mặt hàng i tháng báo cáo so với kỳ gốc 0; I tpi10 : Là chỉ số cá thể mặt hàng i tháng trước tháng báo cáo so với kỳ gốc 0; I tpit 1 : Là chỉ số cá thể mặt hàng i tháng báo cáo so với tháng trước; Công thức (1.2) có thể viết như sau: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -11- n I t 0  Wi 0 * I tpi10 * I tpit 1 (1.4) i 1 Trong đó: I t 0 : Là chỉ số giá tiêu dùng tháng báo cáo t so với kỳ gốc 0; I tpit 1 : Là chỉ số cá thể mặt hàng i tháng báo cáo so với tháng trước; I tpi10 : Là chỉ số cá thể mặt hàng i tháng trước tháng báo cáo so với kỳ gốc 0; Wi 0 : Quyền số cố định năm 2005. Để tính Chỉ số giá tiêu dùng/tháng cần thực hiện các bƣớc sau đây:  Lập bảng giá kỳ gốc (năm 2005).  Lập bảng quyền số cố định kỳ gốc (năm 2005).  Thu thập giá bán lẻ của các mặt hàng và dịch vụ đại diện.  Tính giá bình quân hàng tháng theo từng khu vực (thành thị, nông thôn) của các tỉnh thành phố.  Tính chỉ số giá cấp tỉnh/thành phố theo từng khu vực thành thị, nông thôn và chung cả tỉnh.  Tính chỉ số giá cả nước theo từng khu vực thành thị, nông thôn và chung cả nước. - Tính chỉ số giá các vùng kinh tế: Tính CPI khu vực nông thôn và thành thị của các vùng (8 vùng) từ báo cáo CPI khu vực nông thôn và thành thị của các tỉnh trong vùng, sau đó tính CPI vùng chung cho cả hai khu vực (8 vùng). - Tính chỉ số giá cả nƣớc: Tính CPI khu vực nông thôn và thành thị cả nước từ CPI khu vực nông thôn và thành thị của 8 vùng, sau đó tính chỉ số giá chung cả nước từ chỉ số giá của hai khu vực. Công thức tổng quát như sau: m IVt 0  I k 1 t 0 k *W0k (1.5) m W0k k 1 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -12- Trong đó: IVt 0 0 : Là chỉ số giá cả nước kỳ báo cáo so với kỳ gốc; IVt 1 0 : Là chỉ số giá vùng 1 kỳ báo cáo so với kỳ gốc; IVt 2 0 : Là chỉ số giá vùng 2 kỳ báo cáo so với kỳ gốc; I kt 0 : Là chỉ số kỳ báo cáo của tỉnh k so với kỳ gốc; k: Là tỉnh tham gia tính chỉ số, m là sô tỉnh tham gia tính chỉ số giá; W0k : Là quyền số cố định của tỉnh k. Lưu ý: Cấp tỉnh, thành phố tính CPI từ giá bình quân hàng tháng. Cấp vùng và cả nước tính CPI từ chỉ số gia của các địa phương, không tính trực tiếp từ giá bình quân vùng hoặc cả nước. 1.5. Quy trình thực hiện dự báo Dự báo là một quá trình khá phức tạp, về cơ bản nó sẽ được tiến hành theo các bước như sơ đồ sau (hình 1.1) [8]: Bắt đầu 1. Lập kế hoạch 2. Chuẩn bị dữ liệu 3. Lựa chọn mô hình dự báo 4. Tiến hành dự báo 5. Trình bày kết quả dự báo 6. Theo dõi kết quả dự báo Kết thúc Hình 1.1: Quy trình dự báo Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -13- Bƣớc 1: Lập kế hoạch Khâu đầu tiên trong quy trình dự báo là lập kế hoạch. Khi lập kế hoạch thì việc trước tiên là xác định mục tiêu. Xác định mục tiêu là xác định xem kết quả dự báo sẽ được sử dụng như thế nào. Mục tiêu chung của dự báo là để lập kế hoạch và có những quyết định hành động hợp lý. Mục tiêu của dự báo Chỉ số giá tiêu dùng là giúp chính phủ, các doanh nghiệp và các cá nhân có được tầm nhìn và quyết sách hợp lý trong việc đề ra các định hướng phát triển đất nước, trong kinh doanh và trong chi tiêu cho cuộc sống hàng ngày. Khi các mục tiêu tổng quát đã rõ, ta phải xác định xem cần phải dự báo những thông tin gì. Trong khuôn khổ luận văn này, nội dung dự báo ở đây là các thông số về Chỉ số giá tiêu dùng bao gồm: Lương thực, thực phẩm; Đồ ướng và thuốc lá; May mặc, giầy dép, mũ nón; Nhà ở và vật liêu xây dựng; Thiết bị và đồ dùng gia đình; Dược phẩm, y tế; Phương tiện đi lại, bưu điện; Giáo dục; Văn hoá, thể thao, giải trí; Hàng hoá và dịch vụ khác; Chỉ số giá vàng; Chỉ số giá đô la Mỹ. Cũng nằm trong bước lập kế hoạch, ta cần xác định khoảng thời gian dự báo là gì. Với bài toán dự báo Chỉ số giá tiêu dùng, ta tiến hành dự báo Chỉ số giá tiêu dùng của tháng sau tháng hiện tại. Ta cũng có thể dự báo chỉ số giá tiêu dùng của quý kế tiếp hoặc dự báo chỉ số giá tiêu dùng của năm tiếp. Bƣớc 2: Thu thập dự liệu Bước tiếp theo trong quy trình dự báo là thu thập số liệu. Hình dưới mô tả từng bước trong quá trình thu thập số liệu: Số liệu từ các nguồn dư liệu Thu thập, phân loại và xử lý số liệu Dữ liệu đầu vào Hình 1.2: Quá trình thu thập số liệu. Dữ liệu có thể thu thập từ các nguồn dữ liệu. Sau đó dữ liệu này có thể tổng hợp và phân loại nếu đó là các dữ liệu có các đặc trưng cho từng ứng dụng [6]. Tiếp theo, dữ liệu được xử lý để làm đầu vào cho bộ phận dự báo. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -14- Bƣớc 3: Lựa chọn mô hình dự báo Việc quyết định xem mô hình dự báo nào là thích hợp liên quan đến nhiều yếu tố: Dữ liệu đầu vào, các yêu cầu về thời gian, yêu cầu về kết quả đầu ra, tài nguyên sẵn có, … Tuy nhiên, quy trình lựa chọn mô hình dự báo có thể được mô ta như hình 1.3. Chiến lược dự báo: - Tiền định (Deterministic): Dựa trên mối quan hệ mật thiết giữa hiện tại và tương lai. Các mô hình Time Series thích hợp với chiến lược này. - Triệu chứng (Symptomatic): Dựa trên những dấu hiệu hiện tại để dự báo cho tương lai. - Hệ thống (Systematic): Dựa trên ý tưởng cho rằng xu hướng phát triển trong tương lai sẽ tuân thủ theo một quy tắc nào đó, chẳng hạn các lý thuyết về kinh tế - xã hội. Dữ liệu sẵn có và điều kiện môi trường Chiến lược dự báo Nhận định và đánh giá chung Tính chất chung của mô hình Lớp các mô hình sơ bộ Vấn đề dự báo cụ thể Yêu cầu về thời gian Các tổ chức dự báo hiện thời Yêu cầu về kết quả đầu ra Tài nguyên Tập các mô hình sơ bộ được chọn Các điều kiện đầu vào Các mô hình đƣợc chọn lựa Hình 1.3: Qua trình lựa chọn mô hình dự báo. Bƣớc 4: Tiến hành dự báo Sau khi đã lập xong kế hoạch dự báo, chuẩn bị đầy đủ dữ liệu dự báo cũng như lựa chọn được mô hình dự báo phù hợp ta tiến hành dự báo dựa trên dữ liệu và mô hình dự báo đã chọn. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -15- Bƣớc 5: Trình bày kết quả dự báo Khi dự báo thành công thì công việc tiếp theo là tìm cách trình bày kết quả dự báo đó một cách hợp lý. Có nhiều cách trình bày kết quả dự báo như: Có thể thông qua bảng biểu, đồ thị hay hình ảnh minh họa, có thể trình bày ở dạng viết hoặc dạng nói, trình bày tại một vị trí hay trên các phương tiện thông tin đại chúng, … Dù bằng cách này hay cách khác thì những kết quả dự báo phải đảm bảo ngắn ngọn, rõ ràng, thể hiện được sự tin cậy của dự báo và phải bằng ngôn ngữ mà người nghe hiểu được. Bƣớc 6: Theo dõi kết quả dự báo Khi đã thu được kết quả dự báo thì cần phải theo dõi sự đáng tin cậy của kết quả dự báo này. Muốn làm được điều đó cần tính độ lệch giữa giá trị dự báo với giá trị thực và phải thống nhất được sự sai lệch trong phạm vi cho phép. Độ sai lệch giữa kết quả dự báo và số liệu thực là bao nhiêu thì phụ thuộc vào sự thống nhất giữa người sử dụng và người xây dựng chương trình dự báo. Đây là công việc rất quan trọng khi tiến hàng xây dựng bài toán dự báo. 1.6. Đánh giá hiệu quả của mô hình dự báo [10] Một mô hình có thể khớp rất tốt với các số liệu quá khứ. Tuy nhiên, khi số liệu dự báo thật so sánh với số liệu tương lai mà không được dùng cho việc khớp để lấy tham số thì kết quả rất khác nhau. Vì thế, việc so sánh các giá trị dự báo với dữ liệu thật sẽ cho hiệu quả của mô hình và kết quả dự báo. Thường chúng ta không thể đợi cho đến khi có số liệu tương lai để so sánh, đánh giá dự báo. Cách tốt nhất là bỏ lại một số dữ liệu cuối cùng của chuỗi dữ liệu. Giả sử có một chuỗi dữ liệu: Y1,Y2,…..,YT+1,…..YT+m; trong đó m là số dữ liệu cuối sẽ được để dành và T dữ liệu còn lại được đưa vào mô hình để dự báo. Thông thường dự báo trước một bước (one step ahead) được so sánh với giá trị thực. Sai số dự báo trước một bước sẽ là: eT t  YT t  YT t 1 với t = 1, 2, 3, … (1.6) Trung bình sai sô: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -16- ME  1 m  et t m 1 (1.7) Tổng sai số bình phương trung bình: MSE  1 m 2  eT t m 1 (1.8) MSE là giá trị phỏng đoán của  2 dựa trên T số liệu đầu tiên sẽ được tính: 1 T 2    et T  p t 1 2 (1.9) Trong đó P là tham số được dự đoán trong mô hình. Thống kê phân bố Fisher với mức tự do là m và T-p sẽ là: F  MSE  2 (1.10) Nếu F lớn, khi đó sai số về dự báo sẽ lớn hơn tại thời điểm cuối của chuỗi dự báo. Sai số bình phương tổng (Sum Square Error: SSE) m SSE   eT2t (1.11) t 1 R2, độ khớp của dự báo: R2  1  n * SSE n yi2   yi  (1.12) 2 R2 là hệ số khớp của dữ liệu. Nếu R2 = 1 thì ta có mô hình khớp tuyệt đối. Đối với mỗi dự báo, giá trị R2 càng gần càng tốt. 1.7. Phƣơng pháp dự báo với mạng nơron Bài toán dự báo có nhiều phương pháp giải quyết khác nhau, không có phương pháp nào tốt nhất cho mọi bài toán. Mỗi phương pháp dự báo đều có ưu điểm và nhược điểm riêng, vì thế việc lựa chọn phương pháp nào để thực hiện tuỳ thuộc vào từng bài toán cụ thể. Đối với bài toán dự báo Chỉ số giá tiêu dùng, luận văn này nghiên cứu phương pháp dựa trên mạng nơron. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -17- Về lý thuyết, các mạng nơron và các hệ thống mờ là các hệ thống tương đương theo nghĩa chúng có khả năng chuyển đổi được. Tuy nhiên trong thực tế, mỗi hệ thống lại có những ưu nhược điểm riêng. Mạng nơron là các bộ xấp xỉ đa năng, chúng có lợi điểm so với các cách tiếp cận truyền thống là không yêu cầu dữ liệu đầy đủ. Mạng nơron thích hợp với những bài toán ở đó các mối quan hệ giữa dữ liệu rất biến động không tuyến tính, hay sự độc lập các biến, ... Tóm lại, mạng nơron có những ưu điểm sau: Có thể xấp xỉ một hệ phi tuyến động với độ chính xác bất kỳ; có khả năng miễn nhiễu và khả năng dung sai cao, chẳng hạn mạng có thể nhận các dữ liệu bị sai lệch hoặc không đầy đủ mà vẫn hoạt động được; có khả năng thích ứng, mạng có thể học và điều chỉnh trong quá trình hoạt động, đây là điểm đáng chú ý nhất của mạng nơron trong ứng dụng dự báo, đặc điểm này của mạng cho phép ta hi vọng xây dựng được một hệ có thể học tập để nâng cao khả năng phân tích và dự báo trong khi hoạt động. Ngoài ra, mạng nơron còn có khả năng tổng quát hoá tốt phần lớn mạng. 1.8. Kết luận Với những ước muốn biết trước điều gì sẽ xảy ra trong tương lai của con người để có những biện pháp xử lý, ứng phó thích hợp nhằm tránh được những khó khăn, rủi ro và vượt qua những khó khăn đó, bài toán dự báo là bài toán rất quan trọng. Đối với mỗi quốc gia, sự pháp triển kinh tế của họ gắn liền với cuộc sống tương lai. Kinh tế chậm phát triển thậm trí suy thoát hay khủng hoảng sẽ dẫn tới sự tụt hậu, khó khăn và trì trệ trong cuộc sống. Nhằm chống lại những khó khăn và làm giảm nguy cơ lạm phát cũng như sự khủng hoảng của các nền kinh tế thì bài toán nhận biết hay dự báo trước chỉ số giá tiêu dùng là bài toán vô cùng quan trọng. Để giải quyết bài toán dự báo có nhiều phương pháp khác nhau đã được sử dụng. Tuy nhiên, với những thế mạnh của mạng nơron thì phương pháp ứng dụng mạng nơron trong dự báo thể hiện nhiều ưu điểm. Hơn nữa, khi ứng dụng mạng nơron để dự báo người ta còn có thể kết hợp nó với lôgic mờ trong qua trình xử lý dữ liệu nhằm mang lại kết quả dự báo chính xác hơn. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -18- Trong khuôn khổ luận văn này, hướng ứng dụng mạng nơron và mạng nơron mờ cho mô hình dự báo được thể hiện và có ứng dụng cụ thể cho việc dự báo Chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam theo tháng, theo quý và theo năm. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -19- CHƢƠNG 2: MẠNG NƠRON NHÂN TẠO VÀ MẠNG NƠRON MỜ 2.1. Mạng nơron nhân tạo 2.1.1. Giới thiệu Với những đặc điểm ưu việt đã được chứng minh của bộ não con người thì việc nghiên cứu nó, mà cụ thể là tế bào thần kinh (nơron) là ước muốn từ lâu của nhân loại. Từ đó, các nhà khoa học đã không ngừng nghiên cứu và tìm hiểu về mạng nơron. Lý thuyết về mạng nơron đã hình thành và đang phát triển, đặc biệt là nghiên cứu các ứng dụng của chúng. Ở Việt nam, mạng nơron được chú ý nghiên cứu từ những năm 1980, nó đi vào ứng dụng trong các lĩnh vực tin học, điện tử viễn thông, đo lường điều khiển,... Một số chíp nơron đã được sử dụng trong kỹ thuật lọc và một số ứng dụng khác. Mạng nơron nhân tạo có khả năng giải quyết nhiều bài toán mà con người có thể giải quyết được, ví dụ như nhận dạng, dự báo, chuẩn đoán bệnh, nghiên cứu khách hàng, kiểm tra độ tin cậy của máy móc, quản lý rủi ro và hỗ trợ việc ra quyết định,... Để có thể bắt chước được sự thông minh của con người, vấn đề đặt ra là phải xây dựng được các mô hình tính toán mô phỏng được các hoạt động của bộ não người. Mạng nơron là một mô hình như vậy. Như vậy, cơ sở xây dựng mạng nơron nhân tạo chính là cố gắng mô phỏng lại các quá trình diễn ra trong các nơron sinh học nên trước khi tìm hiểu về mạng nơron nhân tạo chúng ta tìm hiểu cơ chế hoạt động của nơron sinh học. 2.1.2. Các nơron sinh học và bộ não con ngƣời 2.1.2.1. Nơron sinh học Nơron sinh học có nhiều dạng khác nhau như dạng hình tháp, dạng tổ ong, dạng rễ cây. Tuy khác nhau về hình dạng, nhưng chúng có cấu trúc và nguyên lý hoạt động chung. Một tế bào nơron gồm bốn phần như hình vẽ 2.1 dưới đây Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -20-
- Xem thêm -