KỸ THUẬT DỰ BÁO

Tìm thấy 10,000 tài liệu liên quan tới từ khóa "KỸ THUẬT DỰ BÁO":

Dự báo nhu cầu sử dụng mạng Nơ-ron nhân tạo dựa trên các phương pháp học khác nhau: phân tích so sánh

DỰ BÁO NHU CẦU SỬ DỤNG MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO DỰA TRÊN CÁC PHƯƠNG PHÁP HỌC KHÁC NHAU: PHÂN TÍCH SO SÁNH

Để đạt được lợi thế cạnh tranh thương mại trong một môi trường kinh doanh thay đổi liên tục, dự báo nhu cầu là rất quan trọng cho một tổ chức để đưa ra quyết định đúng về sản xuất và quản lý hàng tồn kho. Mục tiêu của nghiên cứu này là để đề xuất một kỹ thuật dự báo được mô hình hóa bằng các phương pháp thông minh nhân tạo sử dụng các mạng nơron nhân tạo. Hiệu quả của phương pháp đề xuất cho vấn đề dự báo nhu cầu được đã chứng minh bằng cách sử dụng dữ liệu thực tế từ một công ty đang hoạt động trong công nghiệp van sản xuất tại Mumbai. Một phân tích so sánh các phương pháp đào tạo khác nhau của mạng lưới thần kinh được đưa sử dụng các kết quả thu được từ mô hình dự báo nhu cầu
Xem thêm

11 Đọc thêm

dự báo số lượt khách quốc tế đến Việt Nam (dự báo kinh tế)

DỰ BÁO SỐ LƯỢT KHÁCH QUỐC TẾ ĐẾN VIỆT NAM (DỰ BÁO KINH TẾ)

dự báo số lượt khách quốc tế đến Việt Nam, kết quả được thực hiện trên phần mềm Eview bằng các phương pháp: phân tích, Arima. Dành cho các bạn viết luận văn, bài tập nhóm, chuyên đề về dự báo kinh tế. Các công ty du lịch ngoài việc đề ra chính sách phát triển, đổi mới loại hình kinh doanh, tăng sức canh tranh. Cần phải dự báo số lượt khách trong từng thời kỳ, hiểu rõ sự biến động trong từng giai đoạn nhầm phân tích và có những chiến lược phù hợp hơn để phát triển ngành du lịch nói riêng và dịch vụ nói chung. Hiểu được sự cần thiết của dự báo số lượt khách du lịch lên sự phát triển ngành dịch vụ nhóm đã chọn đề tài “Dự báo số lượt khách quốc tế đến Việt Nam từ tháng 042015 đến tháng 092015” để có cái nhìn tổng quát hơn thực trạng cũng như dự báo trong thời gian sắp tới của du lịch Việt Nam
Xem thêm

28 Đọc thêm

DỰ BÁO DỰA TRÊN CHUỖI THỜI GIAN MỜ

DỰ BÁO DỰA TRÊN CHUỖI THỜI GIAN MỜ

Có rất nhiều mô hình toán học cho dự báo xu hướng và chu kì. Việc lựachọn một mô hình thích hợp cho một ứng dụng cụ thể phụ thuộc vào dữ liệulịch sử. Nghiên cứu về dữ liệu lịch sử được gọi là “phân tích dữ liệu thămdò”. Mục đích của nó là để xác định hướng và chu kì trong dữ liệu để lựachọn mô hình dự báo thích họp.Mô hình toán học phổ biến nhất yêu càu nhiều dạng khác nhau củaphương pháp làm nhẵn trọng số. Một loại mô hình khác được biết đến là phépphân tách. Kĩ thuật này phân tách một cách toán học các dữ liệu mang tínhlịch sử thành xu hướng, thời vụ và các phần tử ngẫu nhiên. Một quy trìnhđược biết đến là “sự phân tích điểm ngoặt” được sử dụng để dự báo. Các môhình ARIMA ví dụ như bộ lọc thích ứng, hay phân tích Box-Jenkins xây dựnglên lớp thứ ba của các mô hình toán học trong khi hồi quy tuyến tính đơn giảnhay sự vẽ theo các điểm của đường cong là lớp thứ tư.Đặc điểm chung của các mô hình toán học này là dữ liệu mang tính lichsử là tiêu chuẩn duy nhất để tạo nên một dự báo. Người ta có thể nghĩ rằng20nếu hai người cùng sử dụng một mô hình trên cùng một dữ liệu thì dự báo sẽgiống nhau nhưng không phải thế. Các mô hình toán học cần đến các hằng sốlàm nhẵn, các hệ số và các tham số khác được quyết định bởi người dự báo.Việc lựa chọn các tham số này quyết định rất nhiều đến kết quả dự báo.Ngày nay nhiều người không muốn sử dụng các phương pháp ngoại suytoán học. Makridakis (một trong những chuyên gia dự báo số lượng) chỉ rarằng dự báo phán quyết tốt hơn các mô hình dự báo toán học, tuy nhiên trongnhiều ứng dụng, dự báo được thực hiện bởi các máy tính là thích họp hơn. Vídụ, các công ty sản xuất lớn thường dự báo mức độ tài sản kiểm kê của hàngnghìn mục mỗi tháng. Dự báo phán quyết sẽ không thích hợp cho những loạiứng dụng như thế này.
Xem thêm

55 Đọc thêm

DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ VỚI KHOẢNG GIẢI NGHĨA TỐI ƯU (LV THẠC SĨ)

DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ VỚI KHOẢNG GIẢI NGHĨA TỐI ƯU (LV THẠC SĨ)

DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ VỚI KHOẢNG GIẢI NGHĨA TỐI ƯU (LV THẠC SĨ)DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ VỚI KHOẢNG GIẢI NGHĨA TỐI ƯU (LV THẠC SĨ)DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ VỚI KHOẢNG GIẢI NGHĨA TỐI ƯU (LV THẠC SĨ)DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ VỚI KHOẢNG GIẢI NGHĨA TỐI ƯU (LV THẠC SĨ)DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ VỚI KHOẢNG GIẢI NGHĨA TỐI ƯU (LV THẠC SĨ)DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ VỚI KHOẢNG GIẢI NGHĨA TỐI ƯU (LV THẠC SĨ)DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ VỚI KHOẢNG GIẢI NGHĨA TỐI ƯU (LV THẠC SĨ)DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ VỚI KHOẢNG GIẢI NGHĨA TỐI ƯU (LV THẠC SĨ)DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ VỚI KHOẢNG GIẢI NGHĨA TỐI ƯU (LV THẠC SĨ)DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ VỚI KHOẢNG GIẢI NGHĨA TỐI ƯU (LV THẠC SĨ)DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ VỚI KHOẢNG GIẢI NGHĨA TỐI ƯU (LV THẠC SĨ)
Xem thêm

Đọc thêm

Dự báo nhu cầu và khả năng cung ứng nguồn nhân lực. Liên hệ thực tế tại một doanh nghiệp” – Công ty cổ phần Media Mart

DỰ BÁO NHU CẦU VÀ KHẢ NĂNG CUNG ỨNG NGUỒN NHÂN LỰC. LIÊN HỆ THỰC TẾ TẠI MỘT DOANH NGHIỆP” – CÔNG TY CỔ PHẦN MEDIA MART

Dự báo nhu cầu và khả năng cung ứng nguồn nhân lực. Liên hệ thực tế tại một doanh nghiệp” – Công ty cổ phần Media Mart . Bán lẻ là một ngành đang rất phát triển trong nững năm gần đây. Trong đó nhu cầu cung cấp về các mặt hàng điện tử, điện lạnh, điện dân dụng,.. ngày càng cao. Cạnh tranh gay gắt do sự xuất hiện của nhiều tập đoàn bán lẻ lớn, nhỏ. Vì vậy đặt ra vấn đề về sự phát triển năng lực cạnh tranh cốt lõi của mỗi doanh nghiệp. Trước các cơ hội về hội nhập kinh tế thế giới, nguồn nhân lực đóng vai trò vô cùng quan trọng. Công ty cổ phần Media Mart Việt Nam mới thành lập từ năm 2008 nhưng đã phát triển một cách nhanh chóng, hoạt động trong lĩnh vực bán lẻ lĩnh vực mà được coi là phát triển nhất hiện nay. Trong quá trình thành lập và phát triển đã có rất nhiều các nhân viên giỏi đã và đang làm việc cho công ty, trương thành từ chính hoạt động kinh doanh của công ty, vấn đề về nguồn nhân lực công ty rất được coi trọng. Để đáp ứng cho chiến lược kinh doanh sắp tới của công ty mình thì vấn đề dự báo nhân lực được chú trọng cả về số lượng, chất lượng và cơ cấu. Từ đó công ty cổ phần Media Mart đã dự báo nhu cầu nhân lực cho các vị trí và khả năng cung ứng nguồn nhân lực cả về nội bộ lẫn thị trường. Để hiểu rõ hơn vấn đề này thì Nhóm 5 đã nghiên cứu đề tài: “Dự báo nhu cầu và khả năng cung ứng nguồn nhân lực. Liên hệ thực tế tại một doanh nghiệp” – Công ty cổ phần Media Mart CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ DỰ BÁO NHU CẦU VÀ KHẢ NĂNG CUNG ỨNG NGUỒN NHÂN LỰC1.1. Một số khái niệm liên quanCó rất nhiều cách hiểu khác nhau về khái niệm “Nguồn nhân lực” Theo Liên hợp quốc: ”Nguồn nhân lực là trình độ lành nghề, là kiến thức và năng lực của toàn bộ cuộc sống con người hiện có thực tế, hoặc tiềm năng để phát triển kinh tếxã hội trong một cộng đồng” Theo các nhà khoa học tham gia chương trình KX07: “Nguồn nhân lực cần được hiểu là số dân và chất lượng con người, bao gồm cả thể chất và tinh thần, sức khỏe và trí tuệ, năng lực, phẩm chất và đạo đức của người lao động” Theo giáo trình “Nguồn nhân lực” của Nhà xuất bản Lao động xã hội: “Nguồn nhân lực bao gồm toàn bộ dân cư có khả năng lao động, không phân biệt người đó đang được phân bố vào ngành nghề, lĩnh vực, khu vực nào và có thể coi đây là nguồn nhân lực xã hội” Từ những khái niệm trên của “Nguồn nhân lực”, có thể định nghĩa khái niệm “Nguồn nhân lực thư viện” như sau: Nguồn nhân lực thư viện là nguồn lực con người có trình độ, kiến thức, năng lực hoặc tiềm năng tham gia hoạt động thư viện để duy trì và phát triển lĩnh vực này.1.2.Dự báo nhu cầu nhân lực1.2.1. Mục đích và cơ sở của dự báo nhu cầu nhân lựcVấn đề dự báo nhu cầu nguồn nhân lực của doanh nghiệp thường áp dụng cho các mục tiêu, kế hoạch dài hạn và được thực hiện trên cơ sở của các dự báo về:+ Khối lượng công việc cần thiết phải thực hiện.+ Trình độ trang bị kỹ thuật và khả năng thay đổi về công nghệ kỹ thuật.+ Sự thay đổi về tổ chức hành chính làm nâng cao năng suất lao động như: áp dụng nhóm chất lượng, nhóm tự quản, luân phiên thay đổi công việc, làm phong phú nội dung công việc, thay đổi cơ cấu tổ chức, v.v…+ Cơ cấu ngành nghề theo yêu cầu của côngviệc.+ Khả năng nâng cao chất lượng nhân viên.+ Tỷ lệ nghỉ việc trong nhân viên.+ Yêu cầu nâng cao chất lượng sản phẩm, dịch vụ.+ Khả năng tài chính của doanh nghiệp để có thể thu hút lao động lành nghề trên thì trường lao động.Các tổ chức có thể sử dụng các phương pháp định lượng hoặc phương pháp định tính để dự báo nhu cầu nhân viên1.2.2. Phương pháp dự báo nhu cầu nhân lực1.2.2.1. Phương pháp định lượngPhương pháp định lượng theo lao động hao phíCách xác định: nhu cầu về số lượng nhân lực cho năm kế hoạch được xác định dựa vào các căn cứ như tổng lượng lao động hao phí để hoàn thành số lượng sản phẩm, hoặc khối lượng công việc, nhiệm vụ của năm kế hoạch, quỹ thời gian làm việc bình quân của một lao động năm kế hoạch, hệ số tăng năng suất lao động dự tính năm kế hoạch.Công thức: D=(∑_(i=1)n▒〖t_i 〖SL〗_i 〗)(T_n K_m )Trong đó: D: Cầu lao động năm kế hoạch của tổ chức (người)〖 t〗_i: Lượng lao động hao phí để sản xuất một đơn vị sản phẩm i (giờ mức)〖 SL〗_i: Tổng số sản phẩm I cần sản xuất năm kế hoạchT_n: Quỹ thời gian làm việc bình quân của một lao động năm kế hoạch (giờngười)K_m: Hệ số tăng năng suất lao động dự tính năm kế hoạchn: Số loại sản phẩm cần sản xuất năm kế hoạchVD: Tên sản phẩmABCDKế hoạch cần sản xuất2000330026003900Lượng lao động hao phí cho một đơn vị sản phẩm 1.51.31.21.1Tổng lượng lao động hao phí để sản phẩm300042903120429014700Dự tính: năng suất lao động đạt 100%: K_m= 1Quỹ thời gian lao động bình quân của lao động: T_n = 200 ngày x 8 giờ = 1600 giờVậy nhu cầu nhân lực là: D= 14700 : 1600 : 1 = 9 (người)Để xác định lực lượng lao động hao phí cho một đơn vị sản phẩm, ta phải dựa vào mức lao động ( tùy mức thời gian hao phí cho từng công việc, theo từng nghề). Phương pháp này áp dụng để dự đoán cầu nhân lực cho những công việc, những sản phẩm xác định được hao phí lao động cần thiết tức là có mức lao động làm căn cứ khoa học, thường là cơ khí, dệt may… để tính được hao phí lao động cho một đơn vị sản phẩm phải thực hiện tính toán cho từng bước công việc nên tốn thời gian và phức tạp. Nhưng ưu điểm của phương pháp này là mang lại kết quả khá chính xácPhương pháp tính theo năng suất lao độngNhu cầu về số lượng nhân lực cho năm kế hoạch được xác định bằng kết quả của phép chia tổng sản lượng cho năng suất lao động theo công thức: D=QWTrong đó: D là nhu cầu nhân lực năm kế hoạch Q là tổng sản lượng năm kế hoạch W là năng suất lao động của một người lao động năm kế hoạchPhương pháp tính theo cầu nhân lực từng đơn vịNgười quản lý ở từng đơn vị (phân xưởng, phòng, ban) dựa vào mục tiêu của đơn vị xác định khối lượng công việc cần phải hoàn thành cho thời kỳ kế hoạch dự đoán cần bao nhiêu nhân lực hoàn thành khối lượng công việc đó. Cầu nhân lực của tổ chức trong thời kỳ kế hoạch sẽ được tổng hợp từ cầu nhân lực của từng đơn vịVD: Căn cứ vào định hướng phát triển kinh tế xã hội của thành phố 20162020, tổng hợp khảo sát nhu cầu nhân lực của các doanh nghiệp và ứng dụng các phương pháp phân tích dự báo nhu cầu nhân lực; dự kiến năm 2016 toàn thành phố HCM có nhu cầu 270.000 chỗ làm việc, trong đó có khoảng 130.000 chỗ làm việc mới. Nhu cầu tuyển dụng tập trung ở những ngành nghề như: Công nghệ thông tin, Cơ khí, Vận tải – Kho bãi xuất nhập khẩu, Dệt May – Giày da, Dịch vụ du lịch – Nhà hàng khách sạn, Tài chính – Tín dụng – Ngân hàng, Y tế chăm sóc sức khỏe, Giáo dục đào tạo, Biên phiên dịch…Bảng : Nhân lực phân theo khu vực kinh tế năm 2016TổngĐơn vị2016Người4.128.749Nông, lâm, ngư nghiệpNgười91.245%2,21Công nghiệp xây dựngNgười1.355.881%32,84Dịch vụNgười2.681.623%64,95
Xem thêm

29 Đọc thêm

Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội

Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội

Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội Nghiên cứu hiệu chỉnh mối quan hệ giữa các mô hình tính toán và dự báo sự lan truyền chất ô nhiễm trong môi trường không khí ở Hà Nội
Xem thêm

Đọc thêm

Ứng dụng lọc Kalman mở rộng (EKF) trong điều khiển dự báo cho một lớp đối tượng phi tuyến (tt)

Ứng dụng lọc Kalman mở rộng (EKF) trong điều khiển dự báo cho một lớp đối tượng phi tuyến (tt)

Ứng dụng lọc Kalman mở rộng (EKF) trong điều khiển dự báo cho một lớp đối tượng phi tuyến (tt)Ứng dụng lọc Kalman mở rộng (EKF) trong điều khiển dự báo cho một lớp đối tượng phi tuyến (tt)Ứng dụng lọc Kalman mở rộng (EKF) trong điều khiển dự báo cho một lớp đối tượng phi tuyến (tt)Ứng dụng lọc Kalman mở rộng (EKF) trong điều khiển dự báo cho một lớp đối tượng phi tuyến (tt)Ứng dụng lọc Kalman mở rộng (EKF) trong điều khiển dự báo cho một lớp đối tượng phi tuyến (tt)Ứng dụng lọc Kalman mở rộng (EKF) trong điều khiển dự báo cho một lớp đối tượng phi tuyến (tt)Ứng dụng lọc Kalman mở rộng (EKF) trong điều khiển dự báo cho một lớp đối tượng phi tuyến (tt)Ứng dụng lọc Kalman mở rộng (EKF) trong điều khiển dự báo cho một lớp đối tượng phi tuyến (tt)Ứng dụng lọc Kalman mở rộng (EKF) trong điều khiển dự báo cho một lớp đối tượng phi tuyến (tt)Ứng dụng lọc Kalman mở rộng (EKF) trong điều khiển dự báo cho một lớp đối tượng phi tuyến (tt)Ứng dụng lọc Kalman mở rộng (EKF) trong điều khiển dự báo cho một lớp đối tượng phi tuyến (tt)
Xem thêm

Đọc thêm

Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo sản lượng tiêu thụ điện năng của tỉnh Bắc Giang (LV thạc sĩ))

Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo sản lượng tiêu thụ điện năng của tỉnh Bắc Giang (LV thạc sĩ))

Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo sản lượng tiêu thụ điện năng của tỉnh Bắc Giang (LV thạc sĩ))Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo sản lượng tiêu thụ điện năng của tỉnh Bắc Giang (LV thạc sĩ))Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo sản lượng tiêu thụ điện năng của tỉnh Bắc Giang (LV thạc sĩ))Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo sản lượng tiêu thụ điện năng của tỉnh Bắc Giang (LV thạc sĩ))Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo sản lượng tiêu thụ điện năng của tỉnh Bắc Giang (LV thạc sĩ))Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo sản lượng tiêu thụ điện năng của tỉnh Bắc Giang (LV thạc sĩ))Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo sản lượng tiêu thụ điện năng của tỉnh Bắc Giang (LV thạc sĩ))Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo sản lượng tiêu thụ điện năng của tỉnh Bắc Giang (LV thạc sĩ))Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo sản lượng tiêu thụ điện năng của tỉnh Bắc Giang (LV thạc sĩ))Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo sản lượng tiêu thụ điện năng của tỉnh Bắc Giang (LV thạc sĩ))Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo sản lượng tiêu thụ điện năng của tỉnh Bắc Giang (LV thạc sĩ))Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo sản lượng tiêu thụ điện năng của tỉnh Bắc Giang (LV thạc sĩ))
Xem thêm

Đọc thêm

“CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO GIẢN ĐƠN” cẩm nang và báo cáo

“CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO GIẢN ĐƠN” CẨM NANG VÀ BÁO CÁO

I, Phương pháp mô hình dự báo thô: 1, Mô hình dự báo thô giản dơn: Bước 1: Khởi động chương trình Excel và nhập dữ liệu Bước 2 :Thay thế dữ liệu dự báo (t+1) bằng giá trị thực t ((Y_(t+1) ) ̂=〖 Y〗_t) Bước 3: Hoàn tất các dữ liệu và dự báo 2, Mô hình dự báo thô điều chỉnh: Bước 1: : Khởi động chương trình Excel và nhập dữ liệu Bước 2: Tính giá trị dự báo theo công thức Y ̂t+1 =〖 Y〗_t+ (Y_tY_(t1)) Bước 3: Hoàn tất các dữ liệu và dự báo. Qua mỗi phương pháp ta đều có thể xác định được U( hệ số không ngang bằng Theil’s U) và dựa vào đó có thể biết được cách sử dụng mô hình nào tốt hơn. II, Phương pháp mô hình dự báo trung bình: 1, Mô hình trung bình giản đơn: Bước 1: Khởi động Excel và nhập dữ liệu Bước 2: Tạo giá trị dự báo đầu tiên ((Y_2 ) ̂) bằng ô B2 Bước 3: Tạo giá trị dự báo thứ hai ((Y_3 ) ̂) theo công thức: Y ̂t+1 = (tY ̂_(t+1)+ Y_(t+1))(t+1) Bước 4: Copy công thức cho các giá trị dự báo còn lại => Ta có được các thước đo độ chính xác của mô hình. 2, Mô hình trung bình di động: Bước 1: Khởi động Crystal Ball Bước 2: Mở tập tin cần phân tích Bước 3: Chọn cột dữ liệu cần phân tích. Bước 4: Vào thanh công cụ “Crystal Ball” => chọn công cụ “Predictor” Bước 5: Nhập dữ liệu “Input Data”, chọn “ Top row has headers” và “ Data in columns”=> Next Bước 6: Khai báo đặc điểm “Data attributes” tùy vào dữ liệu=> Next
Xem thêm

2 Đọc thêm

Thiết lập 1 chương trình marketing cụ thể cho mặt hàng đồng thời có những dự báo về ngân sách, kim ngạch xuất khẩu, lợi nhuận thu được tại Tổng công ty thương mại Hà Nội

THIẾT LẬP 1 CHƯƠNG TRÌNH MARKETING CỤ THỂ CHO MẶT HÀNG ĐỒNG THỜI CÓ NHỮNG DỰ BÁO VỀ NGÂN SÁCH, KIM NGẠCH XUẤT KHẨU, LỢI NHUẬN THU ĐƯỢC TẠI TỔNG CÔNG TY THƯƠNG MẠI HÀ NỘI

Thiết lập 1 chương trình marketing cụ thể cho mặt hàng đồng thời có những dự báo về ngân sách, kim ngạch xuất khẩu, lợi nhuận thu được tại Tổng công ty thương mại Hà Nội Thiết lập 1 chương trình marketing cụ thể cho mặt hàng đồng thời có những dự báo về ngân sách, kim ngạch xuất khẩu, lợi nhuận thu được tại Tổng công ty thương mại Hà Nội Thiết lập 1 chương trình marketing cụ thể cho mặt hàng đồng thời có những dự báo về ngân sách, kim ngạch xuất khẩu, lợi nhuận thu được tại Tổng công ty thương mại Hà Nội Thiết lập 1 chương trình marketing cụ thể cho mặt hàng đồng thời có những dự báo về ngân sách, kim ngạch xuất khẩu, lợi nhuận thu được tại Tổng công ty thương mại Hà Nội Thiết lập 1 chương trình marketing cụ thể cho mặt hàng đồng thời có những dự báo về ngân sách, kim ngạch xuất khẩu, lợi nhuận thu được tại Tổng công ty thương mại Hà Nội Thiết lập 1 chương trình marketing cụ thể cho mặt hàng đồng thời có những dự báo về ngân sách, kim ngạch xuất khẩu, lợi nhuận thu được tại Tổng công ty thương mại Hà Nội Thiết lập 1 chương trình marketing cụ thể cho mặt hàng đồng thời có những dự báo về ngân sách, kim ngạch xuất khẩu, lợi nhuận thu được tại Tổng công ty thương mại Hà Nội Thiết lập 1 chương trình marketing cụ thể cho mặt hàng đồng thời có những dự báo về ngân sách, kim ngạch xuất khẩu, lợi nhuận thu được tại Tổng công ty thương mại Hà Nội Thiết lập 1 chương trình marketing cụ thể cho mặt hàng đồng thời có những dự báo về ngân sách, kim ngạch xuất khẩu, lợi nhuận thu được tại Tổng công ty thương mại Hà Nội Thiết lập 1 chương trình marketing cụ thể cho mặt hàng đồng thời có những dự báo về ngân sách, kim ngạch xuất khẩu, lợi nhuận thu được tại Tổng công ty thương mại Hà Nội Thiết lập 1 chương trình marketing cụ thể cho mặt hàng đồng thời có những dự báo về ngân sách, kim ngạch xuất khẩu, lợi nhuận thu được tại Tổng công ty thương mại Hà Nội
Xem thêm

16 Đọc thêm

THỬ NGHIỆM DỰ BÁO SỐ LƯỢNG BÃO ĐỔ BỘ VÀO VIỆT NAM BẰNG PHƯƠNG PHÁP HỔI QUY TUYẾN TÍNH TỪNG BƯỚC

THỬ NGHIỆM DỰ BÁO SỐ LƯỢNG BÃO ĐỔ BỘ VÀO VIỆT NAM BẰNG PHƯƠNG PHÁP HỔI QUY TUYẾN TÍNH TỪNG BƯỚC

MỤC LỤCBẢNG CÁC TỪ VIẾT TẮT5DANH MỤC HÌNH VẼ6DANH MỤC BẢNG BIỂU7MỞ ĐẦU1CHƯƠNG I:TỔNG QUAN VỀ SỰ HÌNH THÀNH VÀ PHÁT TRIỂN CỦA XOÁY THUẬN NHIỆT ĐỚI21.1 Tổng quan về xoáy thuận nhiệt đới21.1.1Khái niệm xoáy thuận nhiệt đới21.1.2Sự hình thành31.1.3 Cấu trúc cơ bản của một cơn bão41.2 Tổng quan về quá trình phát triển và hoạt động của XTNĐ91.2.1Các giai đoạn phát triển và đặc trưng91.2.2Xem xét hoạt động của bão trong 40 năm qua101.2.3Sự di chuyển của bão131.3 Tổng quan các nghiên cứu về sự hình thành xoáy thuận nhiệt đới.141.3.1Những nghiên cứu trong nước141.4. ENSO và mối quan hệ với XTNĐ171.4.1 Khái niệm về Enso171.4.2 Mối quan hệ giữa Enso và bão18CHƯƠNG 2: CƠ SỞ SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU212.1 Cơ sở số liệu:212.1.1Đối tượng dự báo:212.1.2Nhân tố dự báo:212.2Phương pháp nghiên cứu:212.2.1 Đặt vấn đề222.2.3. Hệ số tương quan bội của phương trình dự báo:272.2.4 Kiểm nghiệm đánh giá phương tình dự báo:27CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ DỰ BÁO SỐ LƯỢNG BÃO BẰNG PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY TUYẾN TÍNH TỪNG BƯỚC303.1. Xây dựng phương trình dự báo trên chuỗi số liệu lịch sử:303.1.1: Cách tổ chức file số liệu303.2.2 Xây dựng phương trình dự báo.333.2. Kiểm nghiệm, đánh giá phương trình dự báo trên chuỗi dữ liệu sử dụng để xây dựng phương trình dự báo:343.3. Thử nghiệm dự báo trên chuỗi số liệu độc lập:36KẾT LUẬN38TÀI LIỆU THAM KHẢO39
Xem thêm

45 Đọc thêm

PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO ĐỘ LÚN CÔNG TRÌNH DỰA VÀO CHUỖI SỐ LIỆU TRẮC ĐỊA

PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO ĐỘ LÚN CÔNG TRÌNH DỰA VÀO CHUỖI SỐ LIỆU TRẮC ĐỊA

Trong thực tế, chúng ta mối chỉ quan tâm tới công tác đo lún công trình mà chưa qua tâm tới vấn đề dự báo lún. Dự báo lún công trình giúp cho những nhà quản lý có kế hoạch duy tu, bảo dưỡng công trình, ngăn chặn những hậu quả xấu có thể xảy ra đối với công trình…Vì thế công tác dự báo độ lún công trình có ý nghĩa xã hội và kinh tế hết sức sâu sắc Nhận thức được tầm quan trọng của công tác dự báo độ lún công trình nên khi được giao làm đồ án tốt nghiệp em đã chọn đề tài: “phương pháp dự báo độ lún công trình dựa vào chuỗi số liệu trắc địa”. Nội dung của đồ án được trình bày trong ba chương: Chương 1: Tổng quan về chuyển dịch và biến dạng công trình Chương 2:Quan trắc độ lún công trình bằng phương pháp trắc địa Chương 3: Dự báo độ lún công trình theo số Liệu trắc địa.
Xem thêm

78 Đọc thêm

Dự báo dòng tiền từ hoạt động kinh doanh của các công ty phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

DỰ BÁO DÒNG TIỀN TỪ HOẠT ĐỘNG KINH DOANH CỦA CÁC CÔNG TY PHI TÀI CHÍNH NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM.

Những đóng góp mới của luận án về mặt lý luận: Luận án đã cung cấp bằng chứng ủng hộ nhận định của Chuẩn mực Kế toán Việt Nam số 24 “Báo cáo lưu chuyển tiền tệ” (VAS 24) về việc sử dụng kết hợp thông tin dòng tiền và các thông tin kế toán khác giúp ích cho người sử dụng dự đoán được dòng tiền từ HĐKD trong tương lai. Luận án đã xác định các thông tin kế toán có ích là các thông tin kế toán theo cơ sở dồn tích bao gồm: chi phí khấu hao tài sản cố định, số chênh lệch cuối kỳ và đầu kỳ của các khoản phải thu, hàng tồn kho và các khoản phải trả. Những đóng góp mới của luận án về mặt thực tiễn: Ở Việt Nam hiện nay, phương pháp dự báo dòng tiền phổ biến là theo kế hoạch hoạt động và theo tỷ lệ phần trăm doanh thu. Những phương pháp này phải dựa trên tài liệu nội bộ của doanh nghiệp và thường bị tác động bởi các suy đoán chủ quan của người làm dự báo. Để giúp cho các đối tượng bên ngoài có thể dự báo chính xác dòng tiền khi không có các thông tin nội bộ, Luận án này đã xây dựng và kiểm định các mô hình dự báo như mô hình lợi nhuận, mô hình dòng tiền, mô hình các thành phần dồn tích gộp chung, mô hình các thành phần dồn tích cụ thể và mô hình tỷ suất dòng tiền. Các mô hình dự báo của Luận án được xây dựng và kiểm định dựa trên các thông tin kế toán được công bố trên Báo cáo tài chính của các công ty phi tài chính niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM thông qua phân tích hồi quy OLS, REM và FEM. Luận án đã đi đến kết luận mô hình hồi quy nhân tố ảnh hưởng cố định (FEM) là mô hình phù hợp trong dự báo dòng tiền từ HĐKD. Kết quả hồi quy FEM cho thấy các mô hình dự báo mà Luận án đã xây dựng đều có khả năng đáng kể trong dự báo dòng tiền từ hoạt động kinh doanh cho các công ty phi tài chính niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM. Khả năng dự báo của các mô hình này khác nhau (giá trị hệ số R2 tương ứng của các mô hình từ 51% tới 93%) trong đó mô hình dòng tiền kết hợp với các thành phần dồn tích cụ thể có khả năng dự báo cao nhất. Vì vậy, các nhà đầu tư, các nhà quản trị doanh nghiệp có thể áp dụng các mô hình dự báo của Luận án này trong dự báo dòng tiền từ hoạt động kinh doanh của mỗi doanh nghiệp trước khi đưa ra các quyết định kinh tế.
Xem thêm

219 Đọc thêm

Luận văn Toán ứng dụng: Các Phương Pháp Dự Báo Kinh Tế

Luận văn Toán ứng dụng: Các Phương Pháp Dự Báo Kinh Tế

Bài luận văn Toán ứng dụng bao gồm 67 trang, bản đẹp, dễ dàng chỉnh sửa và tách trang làm tài liệu tham khảo. ỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ...................................................................................................... i LỜI CẢM ƠN ........................................................................................................... ii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT..................................................................... iii DANH MỤC BẢNG ................................................................................................ iv DANH MỤC HÌNH...................................................................................................v MỤC LỤC..................................................................................................................1 LỜI MỞ ĐẦU ............................................................................................................3 CHƯƠNG 1................................................................................................................5 TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO KINH TẾ VÀ THỰC TRẠNG NGÀNH DU LỊCH VIỆT NAM TRONG GIAI ĐOẠN 2011 2015 .....................................................5 1.1 Tổng quan về dự báo kinh tế .............................................................................5 1.1.1 Khái niệm ....................................................................................................5 1.1.2 Ý nghĩa ........................................................................................................5 1.1.3 Các loại dự báo ............................................................................................6 1.2 Thực trạng ngành du lịch của Việt Nam từ năm 2011 2015 và ý nghĩa của việc dự báo số lượng khách du lịch đến Việt Nam..................................................7 1.3 Nguồn số liệu ...................................................................................................10 1.4 Tính chất của số liệu ........................................................................................11 1.4.1 Tính xu hướng ...........................................................................................11 1.4.2 Tính mùa vụ...............................................................................................13 1.4.3 Kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu........................................................16 CHƯƠNG 2..............................................................................................................18 CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO...........................................................................18 2.1 Phương pháp dự báo định tính.........................................................................18 2.1.1 Lấy ý kiến của ban điều hành ....................................................................18 2.1.2 Lấy ý kiến của người bán hàng .................................................................18 2.1.3 Điều tra người tiêu dùng............................................................................19 2.1.4 Phương pháp chuyên gia ...........................................................................19 2.2 Phương pháp dự báo định lượng......................................................................19 2.2.1 Phương pháp trung bình di động ...............................................................21 2.2.2 Phương pháp trung bình di động có trọng số ............................................24 2.2.3 Phương pháp san mũ đơn giản (một tham số)...........................................26 2.2.4 Phương pháp san mũ kép ..........................................................................31 2.2.5 Phương pháp san mũ Holt – Winters (mô hình nhân)...............................35 2.2.6 Phương pháp san mũ Holt – Winters (mô hình cộng)...............................41 2.2.7 Phương pháp san mũ Holt – Winters không mùa vụ ................................46 2.3 Giới thiệu phần mềm Eviews...........................................................................50 2.4 Tổng hợp kết quả dự báo .................................................................................56 2.4.1 Tổng hợp đánh giá sai số và lựa chọn mô hình .........................................56 2.4.2 Tổng hợp đánh giá sai số và lựa chọn mô hình dựa trên kết quả của phần mềm Eviews 8.0 .................................................................................................56 KẾT LUẬN ..............................................................................................................58 DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO .....................................................59 LỜI MỞ ĐẦU Lý do chọn đề tài Trong nền kinh tế hiện đại dự báo càng lúc càng đóng vai trò quan trọng trong việc sản suất và kinh doanh. Thông qua dự báo doanh nghiệp có thể chủ động được lượng tiền cần thiết cho tháng, quý, năm tới dựa trên kết quả dự báo sản lượng tương ứng trong khoản thời gian đó. Khi tiến hành dự báo ta căn cứ vào số liệu trong quá khứ và hiện tại để xác định xu hướng vận động của các hiện tượng trong tương lai. Dự báo chính xác sẽ giúp doanh nghiệp hạn chế được rủi ro kinh doanh thua lỗ nói riêng và toàn bộ nền kinh tế nói chung, mang lại lợi nhuận cao nhất cho doanh nghiệp, không những vậy khi dự báo chính xác còn giúp nhà nước hoạch định được các chính sách phát triển kinh tế trong tương lai để mang lại hiệu quả tối ưu. Từ những năm 1950 đến nay các lý thuyết về dự báo với các phương pháp luận được hình thành và phát triển có hệ thống. Song song đó sự bùng nổ của công nghệ thông tin mà điển hình là sự ra đời của máy tính đã giúp con người mô phỏng được nhiều hiện tượng về kinh tế, xã hội, thời tiết…Từ đó dự báo trở thành một công việc không thể thiếu trong mọi hoạt động của những nhà làm kinh tế. Dự báo sẽ giúp con người đưa ra được những quyết định chính xác trong từng thời điểm. Mục đích nghiên cứu Trong thực tế đã hình thành nhiều phương pháp dự báo như: bình quân đơn giản (Simple Moving Average),đường trung bình di động theo trọng số (Weighted Moving Average), phương pháp san mũ (Exponential Smoothing), phương pháp san mũ kép (Double Exponential Smoothing), phương pháp san mũ theo mùa (Winter’s Exponential Smoothing). Trong khóa luận trên chúng ta sẽ xem xét ứng với bộ số liệu về lượng khách nước ngoài đến Việt Nam thì phương pháp dự báo nào sẽ cho kết quả khả quan nhất.
Xem thêm

Đọc thêm

BÁO CÁO THẢO LUẬN: Dự báo doanh thuần thu của Công ty cổ phần Dầu thực vật Tường An

BÁO CÁO THẢO LUẬN: DỰ BÁO DOANH THUẦN THU CỦA CÔNG TY CỔ PHẦN DẦU THỰC VẬT TƯỜNG AN

Dự báo ra đời từ rất sớm. Khi các nhà quản trị lên kế hoạch, trong hiện tại họ xác định định hướng tương lai cho hoạt động họ sẽ thực hiện. Bước đầu tiên trong hoạch định này chính là dự báo hay là ước lượng nhu cầu tương lai cho sản phẩm, dịch vụ và các nguồn lực cần thiết để phục vụ sản xuất sản phẩm đó. Dự báo là một khoa học và nghệ thuật tiên đoán những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai, trên cơ sở phân tích khoa học về các dữ liệu đã thu thập được. Khi tiến hành dự báo cần căn cứ vào việc thu thập, xử lý số liệu trong quá khứ và hiện tại để xác định xu hướng vận động của các hiện tượng trong tương lai nhờ vào một số mô hình toán học (Định lượng). Tuy nhiên dự báo cũng có thể là một dự đoán chủ quan hoặc trực giác về tương lai (Định tính) và để dự báo định tính được chính xác hơn, người ta cố loại trừ những tính chủ quan của người dự báo. Dù định nghĩa có sự khác biệt nào đó, nhưng đều thống nhất về cơ bản là dự báo bàn về tương lai, nói về tương lai. Dự báo trước hết là một thuộc tính không thể thiếu của tư duy của con người, con người luôn luôn nghĩ đến ngày mai, hướng về tương lai. Trong thời đại công nghệ thông tin và toàn cầu hóa, dự báo lại đóng vai trò quan trọng hơn khi nhu cầu về thông tin thị trường, tình hình phát triển tại thời điểm nào đó trong tương lai càng cao. Dự báo được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, mỗi lĩnh vực có một yêu cầu về dự báo riêng nên phương pháp dự báo được sử dụng cũng khác nhau. Ngày nay dự báo là một nhu cầu không thể thiếu trong mọi hoạt động kinh tế- xã hội, trong mọi lĩnh vực, mọi ngành. Với đề tài :“ Tìm 1 ví dụ thực tế, thực hiện dự báo bằng các phương pháp san mũ và so sánh giữa các phương pháp này để lựa chọn ra phương pháp phù hợp” nhóm 4 đã chọn “ Dự báo doanh thuần thu của Công ty cổ phần Dầu thực vật Tường An”.
Xem thêm

29 Đọc thêm

Xây dựng thuật toán và sơ đồ khối của chương trình dự báo động đất theo mô hình thống kê (luan van thac si)

Xây dựng thuật toán và sơ đồ khối của chương trình dự báo động đất theo mô hình thống kê (luan van thac si)

Xây dựng thuật toán và sơ đồ khối của chương trình dự báo động đất theo mô hình thống kê (luan van thac si) Xây dựng thuật toán và sơ đồ khối của chương trình dự báo động đất theo mô hình thống kê (luan van thac si) Xây dựng thuật toán và sơ đồ khối của chương trình dự báo động đất theo mô hình thống kê (luan van thac si) Xây dựng thuật toán và sơ đồ khối của chương trình dự báo động đất theo mô hình thống kê (luan van thac si) Xây dựng thuật toán và sơ đồ khối của chương trình dự báo động đất theo mô hình thống kê (luan van thac si) Xây dựng thuật toán và sơ đồ khối của chương trình dự báo động đất theo mô hình thống kê (luan van thac si) Xây dựng thuật toán và sơ đồ khối của chương trình dự báo động đất theo mô hình thống kê (luan van thac si) Xây dựng thuật toán và sơ đồ khối của chương trình dự báo động đất theo mô hình thống kê (luan van thac si)
Xem thêm

Đọc thêm

Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo mực nước hồ thủy điện Thác Bà (LV thạc sĩ)

Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo mực nước hồ thủy điện Thác Bà (LV thạc sĩ)

Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo mực nước hồ thủy điện Thác Bà (LV thạc sĩ)Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo mực nước hồ thủy điện Thác Bà (LV thạc sĩ)Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo mực nước hồ thủy điện Thác Bà (LV thạc sĩ)Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo mực nước hồ thủy điện Thác Bà (LV thạc sĩ)Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo mực nước hồ thủy điện Thác Bà (LV thạc sĩ)Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo mực nước hồ thủy điện Thác Bà (LV thạc sĩ)Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo mực nước hồ thủy điện Thác Bà (LV thạc sĩ)Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo mực nước hồ thủy điện Thác Bà (LV thạc sĩ)Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo mực nước hồ thủy điện Thác Bà (LV thạc sĩ)Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo mực nước hồ thủy điện Thác Bà (LV thạc sĩ)Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo mực nước hồ thủy điện Thác Bà (LV thạc sĩ)
Xem thêm

Đọc thêm

Một số xu hướng chuyển đổi kỹ thuật số hàng đầu trong năm 2020

Một số xu hướng chuyển đổi kỹ thuật số hàng đầu trong năm 2020

Trong vài năm gần đây, hầu hết các cuộc thảo luận về xu hướng chuyển đổi kỹ thuật số đều xoay quanh Cloud, Edge computing, Internet of Thing (IoT), Augmented Reality (AR)..., tạo cảm giác lặp đi lặp lại, không có gì mới mẻ. Tuy nhiên, trên nền tảng những công nghệ cốt lõi này, dự báo trong năm 2020 thế giới sẽ đề cập nhiều hơn đến một lớp các công nghệ mới (5G, Artificial Intelligence - AI, phân tích dữ liệu chuyên sâu…) của xu hướng đầy tiềm năng này. Trên cơ sở những phân tích của Công ty phân tích công nghệ Futurum Research (Hoa Kỳ) được đăng tải trên Tạp chí Forbes (tháng 7/2019), bài viết cung cấp cho độc giả một cái nhìn tổng quan về những xu hướng công nghệ được dự báo sẽ trở thành tiêu điểm của quá trình chuyển đổi kỹ thuật số trong năm 2020.
Xem thêm

Đọc thêm

Ngoại suy trong phân tích dự báo và ứng dụng (LV thạc sĩ)

Ngoại suy trong phân tích dự báo và ứng dụng (LV thạc sĩ)

Ngoại suy trong phân tích dự báo và ứng dụng (LV thạc sĩ)Ngoại suy trong phân tích dự báo và ứng dụng (LV thạc sĩ)Ngoại suy trong phân tích dự báo và ứng dụng (LV thạc sĩ)Ngoại suy trong phân tích dự báo và ứng dụng (LV thạc sĩ)Ngoại suy trong phân tích dự báo và ứng dụng (LV thạc sĩ)Ngoại suy trong phân tích dự báo và ứng dụng (LV thạc sĩ)Ngoại suy trong phân tích dự báo và ứng dụng (LV thạc sĩ)Ngoại suy trong phân tích dự báo và ứng dụng (LV thạc sĩ)Ngoại suy trong phân tích dự báo và ứng dụng (LV thạc sĩ)Ngoại suy trong phân tích dự báo và ứng dụng (LV thạc sĩ)Ngoại suy trong phân tích dự báo và ứng dụng (LV thạc sĩ)Ngoại suy trong phân tích dự báo và ứng dụng (LV thạc sĩ)Ngoại suy trong phân tích dự báo và ứng dụng (LV thạc sĩ)Ngoại suy trong phân tích dự báo và ứng dụng (LV thạc sĩ)Ngoại suy trong phân tích dự báo và ứng dụng (LV thạc sĩ)
Xem thêm

Đọc thêm

Dự báo xu hướng thuật toán seo 2015

DỰ BÁO XU HƯỚNG THUẬT TOÁN SEO 2015

Dự báo xu hướng thuật toán seo 2015Dự báo xu hướng thuật toán seo 2015Dự báo xu hướng thuật toán seo 2015Dự báo xu hướng thuật toán seo 2015Dự báo xu hướng thuật toán seo 2015Dự báo xu hướng thuật toán seo 2015Dự báo xu hướng thuật toán seo 2015Dự báo xu hướng thuật toán seo 2015Dự báo xu hướng thuật toán seo 2015Dự báo xu hướng thuật toán seo 2015Dự báo xu hướng thuật toán seo 2015

26 Đọc thêm

Cùng chủ đề