TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
????????????????????

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

DỰ BÁO DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN
BẰNG LAI GHÉP 2 MÔ HÌNH HỌC SÂU

GVHD: TS. Nguyễn Thành Sơn
Môn học: Khóa Luận Tốt Nghiệp
Nhóm thực hiện: Nhóm 06
Thành viên:
Lê Tuấn Nghĩa

20133072

Vũ Xuân Huy

20133048

TP. Hồ Chí Minh, Tháng 07 năm 2024

ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA CNTT

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

*******

*********

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
Họ và tên Sinh viên 1: Lê Tuấn Nghĩa

MSSV: 20133072

Họ và tên Sinh viên 2: Vũ Xuân Huy

MSSV: 20133048

Ngành: Kỹ thuật dữ liệu.
Tên đề tài: DỰ BÁO DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN BẰNG LAI GHÉP 2 MÔ HÌNH HỌC
SÂU.
Họ và tên Giáo viên hướng dẫn: TS.Nguyễn Thành Sơn.
NHẬN XÉT:
1. Về nội dung thực hiện:
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
2. Ưu điểm:
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
3. Khuyết điểm:
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
4. Đề nghị cho bảo vệ hay không?
5. Đánh giá loại:
6. Điểm:
Tp. Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 2024
Giáo viên hướng dẫn
(Ký &amp ghi rõ họ tên)

ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA CNTT

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

*******

*********

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN
Họ và tên Sinh viên 1: Lê Tuấn Nghĩa

MSSV: 20133072

Họ và tên Sinh viên 2: Vũ Xuân Huy

MSSV: 20133048

Ngành: Kỹ thuật dữ liệu
Tên đề tài: DỰ BÁO DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN BẰNG LAI GHÉP 2 MÔ HÌNH HỌC
SÂU.
Họ và tên Giáo viên phản biện: Th.S Lê Thị Minh Châu
NHẬN XÉT:
1. Về nội dung thực hiện:
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
2. Ưu điểm:
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
3. Khuyết điểm:
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
4. Đề nghị cho bảo vệ hay không?
5. Đánh giá loại:
6. Điểm:
Tp. Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 2024
Giáo viên phản biện
(Ký &amp ghi rõ họ tên)

LỜI CẢM ƠN
Nhóm chúng em xin chân thành biết ơn quý Thầy Cô đã luôn giúp đỡ, theo dõi và
hướng dẫn nhóm trong suốt quá trình thực hiện đề tài.
Đầu tiên, chúng em xin gửi lời cảm ơn đến Ban giám hiệu trường Đại học Sư phạm
Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh. Nhờ nhà trường mà nhóm chúng em có được một môi
trường học tập chất
...

...
/ch10lvl1sec63/convol
utional-neural-networks-for-time-series-foreing
[13] – Chung Pham Van, “Kỹ thuật out (Bỏ học) trong Deep Learning”, 23/5/2021,
https://viblo.asia/p/ky-thuat-out-bo-hoc-trong-deep-learning-XL6lAd8BZek
81

[14] - Nguyen Thanh Huyen, “Recurrent Neural Network: Từ RNN đến LSTM”,
24/6/2021,

https://viblo.asia/p/recurrent-neural-network-tu-rnn-den-lstm-

gGJ597z1ZX2
[15] – “Advantages and Disadvantages of Convolutional Neural Network”,
https://aspiringyouths.com/advantages-disadvantages/convolutional-neuralnetwork/#google_vignette
[16] – Zoumana Keita, “An Introduction to Convolutional Neural Networks (CNNs)”,
https://www.datacamp.com/tutorial/introduction-to-convolutional-neural-networkscnns
[17] – Debasish Kalita, “An Overview on Long Short Term Memory (LSTM)”, 24 Mar,
2022,

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2022/03/an-overview-on-long-short-

term-memory-lstm/
[18] – Kaushik Das, “HOW RECURRENT NEURAL NETWORK (RNN) WORKS”,
https://dataaspirant.com/how-recurrent-neural-network-rnn-works/
[19] – Debasish Kalita,“ What is Recurrent Neural Networks (RNN)?”, 29 May, 2024,
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2022/03/a-brief-overview-of-recurrent-neuralnetworks-rnn/
[20] – Cho, K., Van Merriënboer, B., Gulcehre, C., Bahdanau, D., Bougares, F.,
Schwenk, H., &amp Bengio, Y., “Learning Phrase Representations using RNN EncoderDecoder

for

Statistical

Machine

Translation”,

3

Sep

2014,

https://arxiv.org/abs/1406.1078
[21] – Junyoung Chung, “Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on
Sequence Modeling”, 11 Dec 2014, https://arxiv.org/abs/1412.3555
[22] – Shipra Saxena,“Introduction to Gated Recurrent Unit (GRU)”, 02 Jun, 2024,
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/03/introduction-to-gated-recurrent-unitgru/
[23] – Chung Pham Van, “GRU - Mạng Neural hồi tiếp với nút có cổng”, 05/08/2021,
https://viblo.asia/p/gru-mang-neural-hoi-tiep-voi-nut-co-cong-3P0lPGevZox
[24] – Fachrizal Aksan và Yang Li và Vishnu Suresh và Przemysław Janik , “CNNLSTM vs. LSTM-CNN to Predict Power Flow Direction: A Case Study of the High82

Voltage Subnet of Northeast Germany”, 12/1/2023,

https://www.mdpi.com/1424-

8220/23/2/901
[25] – Trần Văn Duy và Trần Công Trường, “Ứng Dụng Dự Báo Giá Chứng Khoán
Bằng Mô Hình Lai Ghép Giữa Bộ Phân Lớp Đa Thức Và Mô Hình Học Sâu”, 5/2023.
[26] – “Combining k-nearest neighbors-based method and neural network for time
series prediction”, Nguyen Thanh Son và Duong Tuan Anh

83