Đồ án tốt nghiệp - Tìm hiểu mô hình RNN kết hợp KNN và bài toán dự báo trên chuỗi thời gian

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
o0o

NGUYỄN Ý - 20133117
ĐINH QUANG THẮNG - 20133089

Đề tài:

TÌM HIỂU MÔ HÌNH RNN KẾT HỢP
KNN VÀ BÀI TOÁN DỰ BÁO TRÊN
CHUỖI THỜI GIAN

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP
NGÀNH KỸ THUẬT DỮ LIỆU

GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
TS. Nguyễn Thành Sơn
KHÓA 2020 - 2024

ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM

CỘNG HOÀ 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: Nguyễn Ý

MSSV: 20133117

Họ và tên Sinh viên 2: Đinh Quang Thắng

MSSV: 20133089

Ngành: Kỹ thuật dữ liệu
Tên đề tài: TÌM HIỂU MÔ HÌNH RNN KẾT HỢP KNN VÀ BÀI TOÁN DỰ BÁO TRÊN CHUỖI
THỜI GIAN
Họ và tên giáo viên hướng dẫn: TS. Nguyễn Thành Sơn
NHẬN XÉT
1. Về nội dung đề tài khối lượng thực hiện:
………………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………………………
2. Ưu điểm:
………………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………………………
3. Khuyết 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 HOÀ 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: Nguyễn Ý

MSSV: 20133117

Họ và tên Sinh viên 2: Đinh Quang Thắng

MSSV: 20133089

Ngành: Kỹ thuật dữ liệu
Tên đề tài: TÌM HIỂU MÔ HÌNH RNN KẾT HỢP KNN VÀ BÀI TOÁN DỰ BÁO TRÊN CHUỖI
THỜI GIAN
Họ và tên giáo viên hướng dẫn:
NHẬN XÉT
1. Về nội dung đề tài khối lượng thực hiện:
………………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………………………
2. Ưu điểm:
………………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………………………
3. Khuyết điểm
………………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………………………
Tp. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2024
Giáo viên phản biện
(Ký &amp ghi rõ họ tên)

LỜI CAM ĐOAN
Tiểu luận này là công trình nghiên cứu của chúng em, được thực hiện dưới sự hướng
dẫn khoa học của thầy Nguyễn Thành Sơn. Các số liệu, những kết luận nghiên cứu
và sản phẩm được tạo ra bởi chúng em được trình bày trong khóa luận này là trung
thực.
Chúng em xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về lời cam đoan này.
Sinh viên thực hiện

Sinh viên thực hiện

(Ký và ghi rõ họ tên)

(Ký và ghi rõ họ tên)

Nguyễn Ý

Đinh Quang Thắng

LỜI CẢM ƠN
Mặc dù một kỳ tiểu luận chuyên ngành đã kế
...

...

[8]

Brownlee, J. (2019, 08 12). A Tour of Machine Learning Algorithms,
machinelearningmastery,. Retrieved from machinelearningmastery:
https://machinelearningmastery.com/a-tour-of-machine-learning-algorithms/

[9]

Gupta, A. (2023, 09 13). A Comprehensive Guide on Optimizers in Deep
Learning,
.
Retrieved
from
analyticsvidhya:
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/10/a-comprehensive-guide-ondeep-learning-optimizers/

[10]

Gupta, D. (2019, 06 25). 25 Must Know Terms &amp concepts for Beginners in
Deep
Learning,.
Retrieved
from
analyticsvidhya:
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/05/25-must-know-termsconcepts-for-beginners-in-deep-learning/

[11]

itnavi. (2021, 05 13). Tổng quan về Neural Network(mạng Nơ Ron nhân tạo)
là gì?,. Retrieved from itnavi: https://itnavi.com.vn/blog/neural-network-lagi/

k-fold cross-validation. (n.d.). Retrieved from
https://trituenhantao.io/kien-thuc/gioi-thieu-ve-k-fold-

68

[12]

Keim, R. (2019, 11 17). How to Use a Simple Perceptron Neural Network
Example to Classify Data,. Retrieved from allaboutcircuits:
https://www.allaboutcircuits.com/technical-articles/how-to-performclassification-using-a-neural-network-a-simple-perceptron-example/

[13]

NguyenThiHop. (2019, 07 16). KNN (K-Nearest Neighbors). Retrieved
from VIBLO: https://viblo.asia/p/knn-k-nearest-neighbors-1-djeZ14ejKWz

[14]

NguyenTruongLong. (2019, 08 05). Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural
Network),.
Retrieved
from
NguyenTruongLong:
https://nguyentruonglong.net/ly-thuyet-ve-mang-no-ron-nhan-tao-artificialneural-network-ann.html

[15]

Nttuan8. (2021, 03 21). Bài 3: Neural network,. Retrieved from
https://nttuan8.com/bai-3-neural-network-2/

[16]

Phạm, H. (2024, 02 29). Machine learning là gì? Deep learning là gì? Sự khác
biệt giữa AI, machine learning và deep learning. Retrieved from
Quantrimang: https://quantrimang.com/lang-cong-nghe/su-khac-biet-giua-aihoc-may-va-hoc-sau-157948

[17]

Van, C. P. (2021, 08 05). GRU - Mạng Neural hồi tiếp với nút có cổng,.
Retrieved from VIBLO: https://viblo.asia/p/gru-mang-neural-hoi-tiep-voinut-co-cong-3P0lPGevZox

[18]

Van, C. P. (2021, 05 08). GRU - Mạng Neural hồi tiếp với nút có cổng,.
Retrieved from Viblo: https://viblo.asia/p/gru-mang-neural-hoi-tiep-voi-nutco-cong-3P0lPGevZox

[19]

Y. W. Q. L. T. W. C. L. Z. a. S. W. X. Wang, R. A. (2015). Prediction of the
stress relaxation property of diene rubber composites by artificial neural
network approaches.

69