Nghiên cứu một số phương pháp dự báo điều độ hệ thống điện

BӜ GIÁO DӨC VÀ ĈÀO TҤO
ĈҤI HӐC ĈÀ NҸNG
NGUYӈN ANH TUYÊN
NGHIÊN CӬU MӜT SӔ PHѬѪNG PHÁP DӴ BÁO
ĈIӄU ĈӜ Hӊ THӔNG ĈIӊN
LUҰN VĂN THҤC SƬ KӺ THUҰT
Ĉà Nҹng - Năm 2004
2
BӜ GIÁO DӨC VÀ ĈÀO TҤO
ĈҤI HӐC ĈÀ NҸNG
NGUYӈN ANH TUYÊN
NGHIÊN CӬU MӜT SӔ PHѬѪNG PHÁP DӴ BÁO
ĈIӄU ĈӜ Hӊ THӔNG ĈIӊN
Chuyên ngành: Mҥng và HӋ thӕng ÿiӋn
Mã sӕ: 60.52.50
LUҰN VĂN THҤC SƬ KӺ THUҰT
Ngѭӡi hѭӟng dүn khoa hӑc: PGS-TS TĂNG THIÊN TѬ
Ĉà Nҹng - Năm 2004
3
LӠI CAM ĈOAN
Tôi xin cam ÿoan ÿây là công trình nghiên cӭu cӫa riêng tôi.
Các sӕ liӋu, kӃt quҧ nêu trong luұn văn là trung thӵc và chѭa tӯng ÿѭӧc
ai công bӕ trong bҩt kǤ công trình nào khác.
NGUYӈN ANH TUYÊN
4
Xin trân trԄng gԤi ¶Ӷn
ThӞy giáo hчԒng dӢn:
PGS-TS T©ng Thiên Tч
Các thӞy giáo phӚn biӾn
Quý thӞy cô /Әi hԄc /à NӬng
Các ¶Ԋng nghiӾp tӘi TrчԔng Trung hԄc /iӾn 3, /iӾn lԨc /à

NӬng, Trung tâm /iӸu ¶Ԑ HӾ thԈng ¶iӾn MiӸn Trung
LԔi cӚm хn chân thành nhӜt vӸ sԨ hԎ trԚ và nhԦng ý kiӶn ¶óng
góp quý báu trong suԈt quá trình thԨc hiӾn ¶Ӹ tài.
5
MӨC LӨC
Lӡi cam ÿoan
MӢĈҪU
Chѭѫng 1. TӘNG QUAN Vӄ DӴ BÁO PHӨ TҦI ĈIӄU ĈӜ
1.1 Các yӃu tӕҧnh hѭӣng ÿӃn phө tҧi
1.2 Ĉһc tính cӫa ÿӗ thӏ phө tҧi
1.3 Mӝt sӕ mô hình dӵ báo phө tҧi ÿiӅu ÿӝ thông dөng
Chѭѫng 2. MҤNG NѪRON TRONG DӴ BÁO PHӨ TҦI
2.1 Tәng quan vӅ mҥng nѫron nhân tҥo
2.2 Mӝt sӕ mô hình mҥng nѫron
2.3 Trình tӵ thiӃt kӃ mҥng nѫron ӭng dөng
2.4 Ӭng dөng mҥng nѫron trong dӵ báo phө tҧi
Chѭѫng 3. DӴ BÁO PHӨ TҦI LӞN NHҨT, NHӒ NHҨT VÀ TRUNG
BÌNH TRONG NGÀY
3.1 Dӵ báo công suҩt lӟn nhҩt, nhӓ nhҩt và trung bình trong ngày bҵng mô
hình mҥng nѫron.
3.1.1 Lӵa chӑn mô hình
3.1.2 Sai sӕÿánh giá
3.1.3 KӃt quҧ dӵ báo theo cách dӵ báo cho mӝt ngày kӃ tiӃp
3.1.4 KӃt quҧ dӵ báo theo cách dӵ báo cho mӝt sӕ ngày kӃ tiӃp.
3.2 Dӵ báo công suҩt lӟn nhҩt, nhӓ nhҩt và trung bình trong ngày bҵng mô
hình tѭѫng quan.
3.2.1 Lӵa chӑn mô hình
3.2.2 KӃt quҧ dӵ báo theo cách dӵ báo cho mӝt ngày kӃ tiӃp
3.2.3 KӃt quҧ dӵ báo theo cách dӵ báo cho 1 sӕ ngày kӃ tiӃp
3.3 Tóm lѭӧc

Chѭѫng 4. DӴ BÁO CÔNG SUҨT TӮNG GIӠ TRONG NGÀY
Trang
1
4
4
5
8
15
15
21
27
28
30
30
30
34
34
40
43
43
45
47
49
52
6
4.1 Dӵ báo công suҩt tӯng giӡ trong ngày bҵng mô hình mҥng nѫron.
4.1.1 Lӵa chӑn cҩu trúc mô hình
4.1.2 Dӵ báo cho mӝt giӡ kӃ tiӃp
4.1.2.1 Dӵ báo không sӱ dөng dӳ liӋu nhiӋt ÿӝ
4.1.2.2 Dӵ báo có sӱ dөng dӳ liӋu nhiӋt ÿӝ

4.1.3 Dӵ báo cho 24 giӡ kӃ tiӃp
4.2 Dӵ báo công suҩt mӛi giӡ trong ngày bҵng mô hình tѭѫng quan.
4.2.1 Lӵa chӑn mô hình
4.2.2 Dӵ báo cho giӡ kӃ tiӃp
4.2.3 Dӵ báo cho 24 giӡ kӃ tiӃp
4.3 Sӱ dөng các mҥng nѫron riêng biӋt cho mӛi giӡ trong ngày
4.4 Tóm lѭӧc
KӂT LUҰN
TÀI LIӊU THAM KHҦO
PHӨ LӨC
Phө lөc A: Các chѭѫng trình tính toán
Phө lөc B: KӃt quҧ dӵ báo
Phө lөc C: Sӕ liӋu phө tҧi và nhiӋt ÿӝ
52
52
58
58
61
64
66
66
70
72
73
75
79
82
83
83
111

124
7
MӢĈҪU
1. Ĉһt vҩn ÿӅ
Dӵ báo là mӝt vҩn ÿӅ vӕn ÿѭӧc quan tâm tӯ rҩt lâu do sӵ cҫn thiӃt cӫa nó.
Trong rҩt nhiӅu ngành kinh tӃ quӕc dân, nhiӅu lƭnh vӵc xã hӝi, dӵ báo ÿóng vai trò
quan trӑng trong viӋc hoҥch ÿӏnh chiӃn lѭӧc phát triӇn. Ĉӕi vӟi ngành ÿiӋn, tác
dөng cӫa công tác dӵ báo càng có ý nghƭa quan trӑng. NӃu dӵ báo quá thӯa so vӟi
nhu cҫu sӱ dөng thì hұu quҧ là phҧi xây dӵng nguӗn và lѭӟi lӟn hѫn mӭc cҫn thiӃt
dүn ÿӃn tăng vӕn ÿҫu tѭ. Ngѭӧc lҥi nӃu dӵ báo phө tҧi quá thҩp so vӟi nhu cҫu thì
sӁ không ÿáp ӭng ÿӫ yêu cҫu cӫa các hӝ tiêu thөÿiӋn và làm thiӋt hҥi rҩt lӟn ÿӃn
nӅn kinh tӃ quӕc dân.
Trong hӋ thӕng ÿiӋn, ngoài các loҥi dӵ báo có tҫm dӵ báo tӯ vài năm ÿӃn vài
chөc năm nhҵm phөc vө mөc ÿích hoҥch ÿӏnh kӃ hoҥch chiӃn lѭӧc phát triӇn cӫa
ngành ÿiӋn còn có dӵ báo ÿiӅu ÿӝ, tҫm dӵ báo khoҧng vài giӡ, vài ngày, vài tuҫn lӉ
ÿӇ phөc vө cho công tác vұn hành hӋ thӕng ÿiӋn. Thӏ trѭӡng ÿiӋn sӁÿѭӧc mӣ trong
thӡi gian sҳp tӟi càng làm tăng thêm tính cҩp thiӃt và quan trӑng cӫa viӋc dӵ báo
ÿiӅu ÿӝ.
Trong thӡi gian gҫn ÿây, dӵ báo ÿiӅu ÿӝ là mӝt trong nhӳng lƭnh vӵc ÿѭӧc
quan tâm nghiên cӭu trong ngành hӋ thӕng ÿiӋn. Mӝt lý do là khoa hӑc hiӋn nay có
nhӳng sáng kiӃn ÿã mang nhӳng cách tiӃp cұn mӟi ÿӇ giҧi quyӃt vҩn ÿӅ dӵ báo. Sӵ
phát triӇn trong công nghӋ máy tính ÿã mӣ rӝng nhӳng khҧ năng cho viӋc thӵc hiӋn
bài toán dӵ báo ÿiӅu ÿӝ. Có nhiӅu chѭѫng trình tính toán dӵ báo ÿã ÿѭӧc nghiên
cӭu và xây dӵng thành các thӫ tөc dӵ báo trên máy tính. Phҫn lӟn báo cáo mӟi ÿây
vӅ dӵ báo ÿiӅu ÿӝ thѭӡng có cách tiӃp cұn dӵa vào kӻ thuұt mҥng Nѫron, nhiӅu
nghiên cӭu ÿã cho nhӳng kӃt quҧ tӕt.
Bӣi vұy, sӱ dөng kӻ thuұt mҥng nѫron ÿӇ dӵ báo phө tҧi ÿiӅu ÿӝ và phân
tích so sánh nhӳng mô hình dӵ báo ÿiӅu ÿӝ khác nhau là ÿiӅu cҫn thiӃt và ÿѭӧc
nghiên cӭu trong ÿӅ tài này.
8

2. Mөc ÿích nghiên cӭu
ĈӅ tài nghiên cӭu viӋc ӭng dөng nhӳng mô hình mҥng nѫron khác nhau ÿӇ
dӵ báo ÿiӅu ÿӝ. Các mô hình dӵ báo ÿѭӧc chia thành hai loҥi: mô hình dӵ báo phө
tҧi lӟn nhҩt, nhӓ nhҩt, phө tҧi trung bình trong ngày và mô hình dӵ báo phө tҧi cӫa
tӯng giӡ trong ngày. Trong mӛi mô hình có 2 cách tiӃp cұn ÿӇ thӵc hiӋn dӵ báo.
Mӝt cách là dӵ báo phө tҧi cho mӝt lҫn kӃ tiӃp, cách khác là dӵ báo phө tҧi cho
nhiӅu lҫn kӃ tiӃp. Sӕ liӋu ÿӇ thӵc hiӋn dӵ báo và kiӇm tra mӭc ÿӝ chính xác cӫa dӵ
báo dӵa trên dӳ liӋu phө tҧi tiêu thө cӫa toàn bӝ thành phӕĈà Nҹng trong thӡi gian
tӯ tháng 1 năm 2003 ÿӃn tháng 2 năm 2004.
Ngoài mô hình dӵ báo sӱ dөng mҥng nѫron nhân tҥo, ÿӅ tài còn nghiên cӭu
phѭѫng pháp dӵ báo theo mô hình tѭѫng quan mà hӋ sӕ mô hình dӵ báo ÿѭӧc xác
ÿӏnh theo phѭѫng pháp bình phѭѫng cӵc tiӇu. KӃt quҧ dӵ báo theo các phѭѫng pháp
này dùng ÿӇ ÿӕi chӭng vӟi kӃt quҧ dӵ báo theo mô hình sӱ dөng mҥng nѫron.
Mөc tiêu là ÿѭa ra các mô hình dӵ báo khác nhau ÿӇ so sánh chӑn ÿѭӧc mӝt
mô hình dӵ báo thích hӧp nhҩt và xây dӵng thành thӫ tөc dӵ báo trên máy tính.
3. Cҩu trúc luұn văn
Ngoài phҫn mӣÿҫu và kӃt luұn, luұn văn có bӕ cөc gӗm 4 chѭѫng.
Chѭѫng 1: Tәng quan vӅ dӵ báo ÿiӅu ÿӝ.
Chѭѫng này sӁ trình bày nhӳng thuӝc tính cӫa ÿӗ thӏ phө tҧi, nhӳng yӃu tӕ
khác nhau ҧnh hѭӣng ÿӃn phө tҧi và mӝt sӕ phѭѫng pháp dӵ báo phө tҧi truyӅn
thӕng.
Chѭѫng 2: Mҥng nѫron nhân tҥo và ӭng dөng trong dӵ báo phө tҧi.
Chѭѫng này sӁ trình bày vӅ nѫron nhân tҥo, mҥng nѫron nhân tҥo và ý tѭӣng
cѫ bҧn trong viӋc áp dөng mҥng nѫron nhân tҥo ÿӇ dӵ báo phө tҧi ÿiӅu ÿӝ.
Chѭѫng 3: Dӵ báo công suҩt lӟn nhҩt, nhӓ nhҩt và trung bình trong
ngày.
Chѭѫng này trình bày viӋc xây dӵng và các kӃt quҧ dӵ báo bҵng mô hình
mҥng nѫron và mô hình tѭѫng quan ÿӇ dӵ báo công suҩt lӟn nhҩt, nhӓ nhҩt và trung
9
bình cӫa mӝt ngày. Dӵ báo ÿѭӧc thӵc hiӋn theo hai cách: dӵ báo cho phө tҧi cӫa

mӝt ngày kӃ tiӃp và dӵ báo cho phө tҧi cӫa mӝt sӕ ngày kӃ tiӃp. NhiӅu mô hình vӟi
cҩu trúc mҥng khác nhau ÿѭӧc xây dӵng ÿӇ so sánh chӑn mô hình có kӃt quҧ dӵ báo
tin cұy nhҩt. Tҩt cҧ các mô hình dӵ báo ÿӅu ÿѭӧc xây dӵng thành các thӫ tөc tính
toán trên máy tính và ÿѭӧc thӵc hiӋn trên môi trѭӡng tính toán kӻ thuұt Matlab.
Chѭѫng 4: Dӵ báo phө tҧi tӯng giӡ trong ngày (dӵ báo biӇu ÿӗ phө tҧi
ngày)
Chѭѫng này trình bày viӋc xây dӵng và các kӃt quҧ dӵ báo bҵng mӝt mҥng
nѫron chung ÿӇ dӵ báo ÿӗ thӏ phө tҧi ngày ÿêm, tӭc là dӵ báo công suҩt cӫa toàn bӝ
24 giӡ trong mӝt ngày. CNJng thӵc hiӋn theo hai cách: dӵ báo cho mӝt giӡ kӃ tiӃp và
dӵ báo cho nhiӅu giӡ kӃ tiӃp. NhiӅu mô hình vӟi cҩu trúc mҥng khác nhau ÿѭӧc xây
dӵng ÿӇ so sánh chӑn mô hình có kӃt quҧ dӵ báo tin cұy nhҩt. Các mô hình dӵ báo
bҵng mҥng nѫron riêng cho tӯng giӡ và mô hình dӵ báo theo phѭѫng pháp tѭѫng
quan cNJng ÿѭӧc xây dӵng ÿӇ so sánh kӃt quҧ dӵ báo vӟi mô hình sӱ dөng mҥng
nѫron.
10
Chѭѫng mӝt
TӘNG QUAN Vӄ DӴ BÁO PHӨ TҦI ĈIӄU ĈӜ
1.1 Các yӃu tӕҧnh hѭӣng ÿӃn phө tҧi
Mӝt lѭӟi ÿiӋn bao gӗm nhiӅu loҥi hӝ tiêu thө khác nhau. Phҫn lӟn ÿiӋn năng
ÿѭӧc tiêu thө bӣi các phө tҧi công nghiӋp, phҫn khác là các loҥi phө tҧi sinh hoҥt
dân dөng, nông nghiӋp
Phө tҧi công nghiӋp thѭӡng khá әn ÿӏnh và dӉ dàng ÿánh giá phҫn thay ÿәi
cӫa nó trên dӵa trên sӵ thay ÿәi cӫa mӭc ÿӝ sҧn xuҩt. Tuy nhiên, cNJng có mӝt sӕ
yӃu tӕ khách quan có thӇ dүn ÿӃn sӵ không chҳc chҳn trong nhӳng dӵ báo. Ĉó là
khҧ năng xҧy ra nhӳng sӵ kiӋn bҩt ngӡ, nhѭ nhӳng sӵ cӕ máy dүn ÿӃn ÿình ÿӕn sҧn
xuҩt làm rӕi loҥn mӭc tiêu thөÿiӋn mà không thӇÿoán trѭӟc ÿѭӧc.
Ĉӕi vӟi hӝ tiêu thө sinh hoҥt dân dөng, nhӳng yӃu tӕҧnh hѭӣng ÿӃn phө tҧi
rҩt nhiӅu và khó xác ÿӏnh. Mӛi ngѭӡi có cách sinh hoҥt riêng cӫa mình và thói quen
cӫa con ngѭӡi liên quan ÿӃn các quyӃt ÿӏnh sӱ dөng ÿiӋn. NhiӅu yӃu tӕ hành vi và
yӃu tӕ xã hӝi có thӇ xác ÿӏnh ҧnh hѭӣng lӟn ÿӃn mӭc sӱ dөng ÿiӋn. Ví dө, nhӳng sӵ

kiӋn lӟn trong năm, nhӳng kǤ nghӍ, thұm chí nhӳng chѭѫng trình Tivi cNJng ҧnh
hѭӣng ÿӃn mӭc sӱ dөng ÿiӋn. Thӡi tiӃt là mӝt yӃu tӕ quan trӑng khi khách hàng sӱ
dөng ÿiӋn cho mөc ÿích sѭӣi ҩm hoһc làm mát.
Thông thѭӡng, trong công tác dӵ báo nhu cҫu ÿiӋn năng thѭӡng thӵc hiӋn dӵ
báo cho mӝt hӋ thӕng hoһc mӝt khu vӵc sӱ dөng ÿiӋn lӟn. Ví dө dӵ báo phө tҧi cho
mӝt ĈiӋn lӵc TӍnh hoһc cho mӝt Công ty ÿiӋn lӵc MiӅn hoһc cho cҧ mӝt quӕc gia.
Vӟi cách thӵc hiӋn dӵ báo nhѭ vұy sӁ làm giҧm bӟt sӕ yӃu tӕ ngүu nhiên ҧnh hѭӣng
ÿӃn phө tҧi dӵ báo. Ĉây cNJng là cách tiӃp cұn trong luұn văn này, luұn văn sӁ
nghiên cӭu dӵ báo ÿiӅu ÿӝ cho phө tҧi tәng cӫa thành phӕĈà Nҹng.
Vӟi cách tiӃp cұn nhѭ vұy, các yӃu tӕ có ҧnh hѭӣng quan trӑng ÿӃn phө tҧi
gӗm:
- Trong yӃu tӕҧnh hѭӣng dài hҥn, nhӳng yӃu tӕ nhѭ dân sӕ và các yӃu tӕ
kinh tӃ nhѭ tӕc ÿӝ tăng trѭӣng kinh tӃ, tәng thu nhұp quӕc dân, tәng sҧn lѭӧng công
11
nghiӋp ÿóng vai trò quan trӑng nhҩt trong viӋc xác ÿӏnh nhu cҫu ÿiӋn năng. Dӵ
báo ÿiӅu ÿӝ có tҫm dӵ báo tӯ vài giӡÿӃn vài ngày nên sӁ không ÿѭa vào xem xét
các yӃu tӕҧnh hѭӣng dài hҥn.
- Trong yӃu tӕҧnh hѭӣng ngҳn hҥn, thӡi tiӃt là yӃu tӕ gây ra sӵ biӃn ÿәi lӟn
ÿӃn phө tҧi ÿiӋn. YӃu tӕ thӡi tiӃt bao gӗm cҧ nhiӋt ÿӝ, tӕc ÿӝ gió, nҳng, mѭa
Trong các yӃu tӕÿó thì nhiӋt ÿӝ ÿѭӧc xem là yӃu tӕ có ҧnh hѭӣng nhiӅu nhҩt ÿӃn
phө tҧi.
- Thӡi gian là yӃu tӕ quan trӑng bӣi ҧnh hѭӣng cӫa mùa trong năm và thói
quen cӫa chu kǤ sinh hoҥt (Nhӏp ÿiӋu hàng ngày và hàng tuҫn, ngày lӉ).
Nhӳng yӃu tӕ khác gây ra nhӳng sӵ rӕi loҥn ÿӃn phө tҧi có thӇÿѭӧc xem
nhѭ nhӳng yӃu tӕ ngүu nhiên. Nhӳng yӃu tӕ này thѭӡng nhӓ và ҧnh hѭӣng ÿӃn các
phө tҧi riêng lҿ.
Khi kӃt hӧp tҩt cҧ các hӝ tiêu thө vào trong mӝt phө tҧi tәng thì các yӃu tӕ
ҧnh hѭӣng riêng lҿ không còn quan trӑng và sӵ dӵ báo dӵa vào phҫn lӟn các hành
vi ÿã qua cӫa phө tҧi. ĈiӅu này có nghƭa thӡi gian và hành vi ÿã qua cӫa phө tҧi trӣ
thành yӃu tӕÿóng vai trò quan trӑng nhҩt trong công tác dӵ báo ÿiӅu ÿӝ. Trong

phҫn tiӃp theo sӁ khҧo sát sӵ thay ÿәi ÿӗ thӏ phө tҧi cӫa mӝt hӝ tiêu thө cө thӇ là
ĈiӋn lӵc Ĉà Nҹng.
1.2 Ĉһc tính cӫa ÿӗ thӏ phө tҧi
Các dӳ liӋu vӅ phө tҧi tәng tӯng giӡ cӫa thành phӕĈà Nҹng ÿѭӧc sӱ dөng
trong luұn văn này. Phҥm vi dӳ liӋu là tӯ 30 tháng 1 năm 2003 tӟi 29 tháng 2 năm
2004, nhѭ vұy chiӅu dài cӫa tұp hӧp dӳ liӋu là khoҧng 13 tháng. ĈӇ có mӝt thӱ
nghiӋm kӻ lѭӥng hѫn, có thӇ tăng thêm chiӅu dài cӫa tұp dӳ liӋu, tuy nhiên ÿiӅu này
không dӉ thӵc hiӋn. Bӣi sӕ liӋu vӅ công suҩt tӯng giӡ trong ngày tҥi các Công ty
ĈiӋn lӵc ӣ ViӋt Nam chѭa ÿѭӧc yêu cҫu phҧi lѭu trӳ trong thӡi gian dài. Khi khҧo
sát thӵc tӃ tҥi ĈiӋn lӵc Ĉà Nҹng dӳ liӋu này chӍÿѭӧc lѭu trӳ trong thӡi gian tӯ
tháng 1/2003 ÿӃn nay. Hѫn nӳa, các mô hình dӵ báo trong luұn văn này ÿӅ nghӏ sӱ
12
dөng sӕ liӋu phө tҧi trong khoҧng thӡi gian mӝt năm ÿӇ ѭӟc lѭӧng tham sӕ mô hình
dӵ báo nên dӳ liӋu thu thұp ÿѭӧc nhѭ trên là ÿáp ӭng ÿѭӧc yêu cҫu.
Ĉӗ thӏ phө tҧi trong cҧ mӝt năm cӫa thành phӕĈà Nҹng tӯ ngày 30/1/2003
ÿӃn 29/1/2004 ÿѭӧc biӇu diӉn trong hình 1.1 và ÿӗ thӏ phө tҧi cӫa 3 tuҫn tӯ thӭ hai
23/6/2003 ÿӃn chӫ nhұt 13/7/2003 ÿѭӧc biӇu diӉn ӣ hình 1.2.
Hình 1.1: Ĉӗ thӏ phө tҧi tәng tӯng giӡ cӫa thành phӕĈà Nҹng trong thӡi gian 1 năm
tӯ 30/1/2003 ÿӃn 29/1/2004.
Hình 1.2: Ĉӗ thӏ phө tҧi 3 tuҫn tӯ thӭ hai ngày 23/6 ÿӃn chӫ nhұt ngày13/7/2003
Khuynh hѭӟng phө tҧi thay ÿәi theo mùa có thӇ dӉ dàng ÿѭӧc nhìn thҩy.
Trong mùa nҳng (tӯ tháng 5 ÿӃn tháng 9), công suҩt trung bình gҩp gҫn 1,5 lҫn so
13
vӟi công suҩt trung bình cӫa mùa mѭa. Ngoài tính chu kǤ theo thӡi gian là năm
ÿѭӧc nhìn thҩy tӯ hình 1.1, ÿӗ thӏ phө tҧi còn có tính chu kǤ theo ngày, tuҫn. ĈiӅu
này ÿѭӧc nhìn thҩy trong hình 1.2. Các ÿӍnh phө tҧi xuҩt hiӋn sau khoҧng 24, 48, 72
giӡ thӇ hiӋn nhӏp ÿiӋu ngày, và nhӳng ÿӍnh xuҩt hiӋn lһp lҥi cӭ sau khoҧng 168 giӡ
có nghƭa nhӏp ÿiӋu hàng tuҫn tӗn tҥi.
Nhӏp ÿiӋu hàng tuҫn bҳt nguӗn tӯ ngày làm viӋc - ngày nghӍ cuӕi tuҫn ÿѭӧc
tuân theo bӣi ÿa sӕ ngѭӡi. Vào nhӳng ngày làm viӋc hoҥt ÿӝng xã hӝi ӣ mӭc cao

hѫn vào nhӳng Thӭ bҧy và nhӳng Chӫ nhұt, và bӣi vұy phө tҧi cNJng cao hѫn. Trong
hình 1.2 là ÿӗ thӏ phө tҧi cӫa ba tuҫn liên tiӃp. Mӛi tuҫn bҳt ÿҫu vӟi năm mүu ÿѭӡng
cong khá tѭѫng tӵ, ÿó là nhӳng ÿѭӡng cong phө tҧi tӯ Thӭ hai ÿӃn Thӭ sáu. TiӃp
theo là hai mүu khác có hình dáng cNJng tѭѫng tӵ nhѭng giá trӏ xuӕng thҩp ÿó là
ÿѭӡng cong phө tҧi cӫa ngày Thӭ bҧy và Chӫ nhұt. ĈiӅu này ÿѭӧc lһp lҥi cho các
tuҫn kӃ tiӃp.
Hình 1.3 : Ĉӗ thӏ phө tҧi cӫa bӕn thӭ Tѭ vào các ngày 2/4/2003; 25/6/2003;
17/9/2003 và ngày 29/10/2003.
14
Nhӏp ÿiӋu phө tҧi hàng ngày hình thành do hành vi trùng hӧp cӫa nhiӅu
ngѭӡi trong ngày. Trong mӝt ngày, nhiӅu hoҥt ÿӝng gҫn nhѭÿӗng thӡi cӫa phҫn lӟn
mӑi ngѭӡi (thӡi gian làm viӋc, giӡăn trѭa, xem Tivi, giӡ ngӫ vào ban ÿêm v.v ) và
vì thӃ tӗn tҥi các giӡ cao ÿiӇm, giӡ thҩp ÿiӇm cӫa ÿӗ thӏ phө tҧi ngày. Trong hình
1.3 là ÿӗ thӏ phө tҧi cӫa nhӳng ngày thӭ tѭ tҥi nhӳng khoҧng thӡi gian khác nhau
cӫa mӝt năm. Tӯ hình 1.3 cho thҩy trong ngày tӗn tҥi 2 giӡ cao ÿiӇm là cao ÿiӇm
sáng vào khoҧng 9h-11h, cao ÿiӇm chiӅu vào khoҧng 18h-20h, thҩp ÿiӇm ÿêm vào
khoҧng 4h-5h sáng và ÿӗ thӏ phө tҧi cӫa 4 ngày thӭ tѭ khác nhau trong năm có dáng
ÿiӋu gҫn giӕng nhau chӭng tӓ phө tҧi thay ÿәi có tính chu kǤ theo ngày.
Nhѭÿѭӧc nhìn thҩy trong hình 1.2, có nhӳng sӵ khác nhau vӅ phө tҧi giӳa
nhӳng ngày trong mӝt tuҫn. Bӣi vұy, trong dӵ báo ÿiӅu ÿӝ, các ngày thѭӡng ÿѭӧc
xӃp vào trong vài “kiӇu ngày” khác nhau. Nhӳng ngày thӭ bҧy và nhӳng Chӫ nhұt
thѭӡng có phө tҧi thҩp hѫn nhӳng ngày làm viӋc. Thѭӡng nhӳng ngày thӭ hai và
nhӳng thӭ sáu cNJng ÿѭӧc phân ra khác nhӳng ngày làm viӋc bình thѭӡng, bӣi vì sӵ
gҫn gөi vӟi ngày cuӕi tuҫn có thӇ có mӝt hiӋu ӭng nhҽÿӃn phө tҧi. Ngoài ra còn có
nhӳng ngày ÿһc biӋt (nhӳng ngày nghӍ lӉ, tӃt ), ÿôi khi chúng ÿѭӧc phân loҥi trong
cùng phҥm trù vӟi nhӳng Chӫ nhұt.
Trong luұn văn này, viӋc phân loҥi nhӳng ngày sӁÿѭӧc sӱ dөng trong tҩt cҧ
các mô hình dӵ báo. Các ngày trong tuҫn ÿѭӧc xӃp vào 5 kiӇu:
1) Thӭ hai; 2)Thӭ ba - thӭ sáu; 3) Thӭ bҧy; 4) Chӫ nhұt và 5) Ngày lӉ, tӃt.
1.3 Mӝt sӕ mô hình dӵ báo phө tҧi ÿiӅu ÿӝ thông thѭӡng:

1.3.1 Dӵ báo phө tҧi ÿiӅu ÿӝ theo mô hình xӱ lý ý kiӃn chuyên gia:
NӃu gӑi x(t) là phө tҧi cӫa hӋ thӕng tҥi thӡi ÿiӇm t, ÿӕi vӟi dӵ báo phө tҧi
ÿiӅu ÿӝ theo mô hình xӱ lý ý kiӃn chuyên gia có thӇ viӃt:
x(t) = x
1
(t) + x
2
(t) + x
3
(t) + K(t) (1-1)
Trong ÿó x
1
(t) là phө tҧi hoàn toàn do yêu cҫu ÿӝt xuҩt cӫa các hӝ, x
2
(t) là
phө tҧi tӕi thiӇu yêu cҫu luôn ÿѭӧc ÿáp ӭng, x
3
(t) là phө tҧi mang tính chҩt ngүu
nhiên có tính xác suҩt và cuӕi cùng K (t) là phҫn sai sӕ cӫa mô hình.
15
Theo mô hình (1-1), khi tiӃn hành dӵ báo hҵng giӡ, hҵng ngày v.v , ngѭӡi
làm công tác ÿiӅu ÿӝ, do kinh nghiӋm nghӅ nghiӋp ÿã nҳm chҳc ÿѭӧc x
2
(t), và do
ÿѭӧc thông báo kӏp thӡi nhӳng yêu cҫu phө tҧi ÿӝt xuҩt biӃt ÿѭӧc x
1
(t) và cuӕi
cùng, dùng các phѭѫng pháp xӱ lý thӕng kê các sӕ liӋu quá khӭ, kӃt hӧp vӟi các
kinh nghiӋm ÿӇ dӵ báo x
3

(t) và tӯÿó xây dӵng ÿѭӧc toàn bӝ biӇu ÿӗ dӵ báo phө tҧi.
Mô hình này thích hӧp vӟi nhӳng ngѭӡi làm công tác ÿiӅu ÿӝ nhiӅu kinh nghiӋm.
1.3.2 Dӵ báo phө tҧi ÿiӅu ÿӝ bҵng mô hình tѭѫng quan
Sӱ dөng phѭѫng pháp tѭѫng quan ÿӇ dӵ báo phө tҧi ÿiӅu ÿӝ hӋ thӕng ÿiӋn,
trong ÿó các hӋ sӕ cӫa mô hình ÿѭӧc xác ÿӏnh theo phѭѫng pháp bình phѭѫng tӕi
thiӇu.
1.3.2.1 Xây dӵng mô hình tѭѫng quan:
Các mô hình tѭѫng quan dӵ báo phө tҧi ÿiӅu ÿӝ ÿѭӧc xây dӵng trên cѫ sӣ
hàm tuyӃn tính bұc nhҩt, dҥng phѭѫng trình ÿa biӃn:
y
i
= a
1
x
i1
+ a
2
x
i2
+ + a
m
x
im
+ a
0
(1-2)
Trong ÿó:
y
i
Giá trӏ phө tҧi dӵ báo, là biӃn phө thuӝc.

x
i
: Giá trӏ phө tҧi cӫa các giӡ trѭӟc giӡ dӵ báo, là các biӃn ÿӝc lұp.
a
i
: Các tham sӕ hӗi quy cӫa mô hình ÿѭӧc xác ÿӏnh theo phѭѫng pháp bình
phѭѫng tӕi thiӇu.
Có thӇ xây dӵng mӝt sӕ mô hình tѭѫng quan nhѭ sau:
+ Mô hình tѭѫng quan vӟi phө tҧi giӡ trѭӟc:
y
i
= a
1
x
i-1
+ a
0
(1-3)
+ Mô hình tѭѫng quan vӟi phө tҧi ngày trѭӟc:
y
i
= a
2
x
i-24
+ a
0
(1-4)
+ Mô hình tѭѫng quan vӟi phө tҧi tuҫn trѭӟc:
y

i
= a
3
x
i-168
+ a
0
(1-5)
+ Mô hình nhiӅu tѭѫng quan :
y
i
= a
1
x
i-1
+ a
2
x
i-24
+ a
3
x
i-168
+ a
0
(1-6)
16
Trong ÿó:
x
i-1

: giá trӏ phө tҧi giӡ i-1 (trѭӟc giӡ dӵ báo 1 giӡ)
x
i-24
: giá trӏ phө tҧi giӡ i-24 ( trѭӟc giӡ dӵ báo ÿúng 1 ngày)
x
i-168
: giá trӏ phө tҧi giӡ i-168 (trѭӟc giӡ dӵ báo 1 tuҫn)
a
0
, a
1
, a
2
, a
3
: các hӋ sӕ cӫa mô hình.
1.3.2.2 Xác ÿӏnh các hӋ sӕ cӫa các mô hình dӵ báo:
Các hàm tѭѫng quan (1-2), (1-3), (1- 4), (1-5) và (1- 6) ÿѭӧc xây dӵng trên
cѫ sӣ hàm tuyӃn tính bұc nhҩt. Vì vұy có thӇ xác ÿӏnh các hӋ sӕ hӗi quy theo
phѭѫng pháp bình phѭѫng cӵc tiӇu bҵng phép tính ma trұn.
Trѭӟc hӃt chúng ta ÿѭa vào các ký hiӋu ma trұn nhѭ sau:
Gӑi véc tѫ thông sӕ chѭa biӃt là A=(a
j
) ; j=1, 2, , m ; vӟi m là sӕ biӃn ÿӝc
lұp cӫa mô hình.
Véc tѫ biӃn phө thuӝc : Y= (y
i
); i=1, 2, , n; vӟi n là sӕ quan sát.
Ma trұn biӃn ÿӝc lұp: X=(x
ij

) ; i=1, 2, ,n; j=1,2, ,m; quy mô ma trұn xác
ÿӏnh theo sӕ quan sát n và sӕ biӃn m.
Nhѭ vұy các mô hình (1-2), (1-3), (1- 4), (1-5) và (1-6) có thӇ viӃt lҥi dѭӟi
dҥng ma trұn: Y = XA
Gӑi e là ÿӝ lӋch giӳa giá trӏ thӵc và giá trӏ nҵm trên ÿѭӡng hӗi quy:
Y
ˆ
Ye 
Tәng bình phѭѫng ÿӝ lӋch ÿѭӧc xác ÿӏnh nhѭ sau:
XA'X'AXA'YY'X'AY'Y)XAY()'XAY(e'eeQ
n
1i
2
i
 
¦

Vì A’X’Y = Y’XA
Nên Q=Y’Y - 2A’X’Y + A’X’A
Cҫn xác ÿӏnh A ÿӇ Q cӵc tiӇu. Muӕn thӃ lҩy ÿҥo hàm cӫa Q theo A và cho
bҵng không:
0A)XX(2YX2
A
Q

c

c

w

w
17
Do ÿó: A = (X’X)
-1
X’Y (1-7)
Ӣÿây dҩu ’ là ký hiӋu ma trұn chuyӇn vӏ, dҩu -1 là ký hiӋu cӫa phép nghӏch
ÿҧo ma trұn. Nhѭ vұy ÿӇ xác ÿӏnh véc tѫ A, phҧi dӵa vào các sӕ liӋu thӕng kê lұp
ma trұn X’X, ÿҧo ngѭӧc ma trұn X’X rӗi tìm véctѫ X’Y.
Theo phѭѫng pháp giҧi tích các ma trұn X’X, X’Y ÿѭӧc tính nhѭ sau:
»
»
»
»
»
»
»
»
»
»
¼
º
«
«
«
«
«
«
«
«
«

«
¬
ª

c
¦¦ ¦
¦¦ ¦
¦¦¦



n
1i
n
1i
n
1i
2
im2iim1iim
n
1i
n
1i
n
1i
im2i
2
2i1i2i
n
1i

im1i
n
1i
2i1i
n
1i
2
1i
x xxxx
xx xxx
xx xxx
XX

(1-8)
»
»
»
»
»
»
»
»
»
»
¼
º
«
«
«
«

«
«
«
«
«
«
¬
ª

c
¦
¦
¦


n
1i
imi
2ii
n
1I
1ii
xy
xy
xy
YX

(1-9)
Vì phѭѫng trình hӗi quy có thành phҫn tӵ do và ÿӇ tìm giá trӏ cӫa nó phҧi
ÿѭa vào ma trұn biӃn ÿӝc lұp X=(x

ij
) mӝt biӃn X
i0
= 1. Lúc ҩy ma trұn X ÿѭӧc viӃt
mӝt cách chi tiӃt nhѭ sau:
»
»
»
»
»
»
»
»
¼
º
«
«
«
«
«
«
«
«
¬
ª

nm2n1n
m22221
m11211
xxx1

xxx1
xxx1
X




(1-10)
Tӯÿҩy rút ra:
18
»
»
»
»
»
»
»
»
»
»
¼
º
«
«
«
«
«
«
«
«

«
«
¬
ª

c
¦¦ ¦
¦¦ ¦
¦¦



n
1i
n
1i
n
1i
2
im1iimim
n
1i
n
1i
n
1i
im1i
2
1i1i
n

1i
im
n
1i
1i
xxxx
xxxx
xxn
XX




(1-11)
và
»
»
»
»
»
»
»
»
»
»
¼
º
«
«
«

«
«
«
«
«
«
«
¬
ª

¦
¦
¦



n
1i
imi
n
1i
1ii
n
1i
i
'
xy
xy
y
YX


(1-12)
1.3.2.3 Ӭng dөng phҫn mӅm Matlab trong bài toán xác ÿӏnh các hӋ sӕ mô
hình dӵ báo
MATLAB (MATrix
LABoratory) là môi trѭӡng tính toán kӻ thuұt mang lҥi
hiӋu quҧ cao cҧ vӅ mһt tính toán lүn tính trӵc quan. MATLAB bao gӗm các khҧ
năng nhѭ: phân tích sӕ, tính toán ma trұn, xӱ lý tín hiӋu, xӱ lý ÿӗ hoҥ v.v
MATLAB rҩt dӉ sӱ dөng, các bài toán và lӡi giҧi ÿѭӧc diӉn tҧ toán hӑc không theo
“chѭѫng trình” nhѭÿӕi vӟi các phҫn mӅm ngôn ngӳӭng dөng khác.
Tӯ phân tích tính toán ӣ mөc 1.3.2.2 ӣ trên, ÿӇ xác ÿӏnh các tham sӕ cӫa mô
hình dӵ báo cҫn phҧi thӵc hiӋn nhiӅu tính toán trên các ma trұn nhѭ cӝng, trӯ, nhân,
chia, nghӏch ÿҧo, chuyӇn vӏ ĈӇ thӵc hiӋn các tính toán này theo các biӇu thӭc
(1-7), (1-10), (1-11), (1-12) phҧi sӱ dөng các công thӭc giҧi tích rҩt dài dòng. Hѫn
nӳa trong dӵ báo phө tҧi ÿiӅu ÿӝ, ÿӇ nâng ÿӝ tin cұy, sӕ các quan sát hành vi cӫa
phө tҧi trong quá khӭ phҧi lên ÿӃn con sӕ n=100 hoһc lӟn hѫn nên thӵc hiӋn tính
19
toán bҵng giҧi tích nhѭ các công thӭc ӣ mөc 1.3.2.2 rҩt khó thӵc hiӋn và dӉ gây sai
lӋch. Phҫn mӅm MATLAB nhѭÿã giӟi thiӋu ӣ trên là mӝt công cө rҩt mҥnh ÿӇ thӵc
hiӋn các phép tính ma trұn nên trong luұn văn này sӱ dөng MATLAB là công cө
tính toán xác ÿӏnh tham sӕ cӫa mô hình dӵ báo.
Nhѭÿã phân tích trong mөc 1.3.2.2 các mô hình dӵ báo phө tҧi ÿiӅu ÿӝ ÿѭӧc
viӃt dѭӟi dҥng ma trұn: Y = X A
Và các hӋ sӕ cӫa mô hình dӵ báo ÿѭӧc tính theo biӇu thӭc (1-7) ÿã chӭng
minh ӣ phҫn trѭӟc: A = (X’ X)
-1
X’Y
BiӇu thӭc (1-7) ӣ trên có thӇ tìm ÿѭӧc bҵng cách khác nhѭ sau:
Tӯ phѭѫng trình ma trұn Y= XA , nghiӋm A ÿѭӧc tính:
A = X

-1
Y (1-13)
Hoһc biӃn ÿәi bҵng cách nhân 2 vӃ cӫa phѭѫng trình Y=XA vӟi X’ ta ÿѭӧc:
X’XA = X’Y
Và lúc ÿó nghiӋm A ÿѭӧc tính:
A=(X' X)
-1
X’ Y (1-14)
BiӇu thӭc (1-14) hoàn toàn tѭѫng tӵ vӟi biӇu thӭc (1-7).
Nhѭ vұy ÿӇ xác ÿӏnh các tham sӕ mô hình dӵ báo bҵng phép tính ma trұn ta
có thӇ sӱ dөng mӝt trong 2 công thӭc sau:
A=(X’ X)
-1
X’ Y hoһcA=X
-1
Y
LӋnh MATLAB cho hai trѭӡng hӧp này ÿѫn giҧn nhѭ sau:
A=inv(X'*X)*X'*Y hoһc: A=X\Y (1-15)
Trong (1-15) ký hiӋu \ là phép chia trái ma trұn, ký hiӋu X' là nghӏch ÿҧo ma
trұn X.
KӃt quҧÿѭӧc A là ma trұn chӭa các hӋ sӕ cҫn tìm.
Phҫn tính toán dӵ báo theo các mô hình tѭѫng quan sӁÿѭӧc nêu cө thӇӣ
chѭѫng 3, chѭѫng 4 cӫa luұn văn nhѭ mӝt sӵ so sánh vӟi nhӳng mô hình mҥng
Nѫron sӁ nghiên cӭu ӣ chѭѫng tiӃp theo.
20
Chѭѫng hai
MҤNG NѪRON NHÂN TҤO TRONG DӴ BÁO PHӨ TҦI
2.1 Tәng quan vӅ mҥng nѫron nhân tҥo
2.1.1 Nѫron nhân tҥo
Mҥng nѫron nhân tҥo (ANN-Artificial neural networks), hoһc mҥng nѫron

nhѭ chúng thѭӡng ÿѭӧc gӑi, là mҥng mô phӓng toán hӑc cӫa các mҥng nѫron thҫn
kinh sinh hӑc. Mҥng nѫron nhân tҥo ÿѭӧc xây dӵng tӯ nhiӅu phҫn tӱ tính toán, gӑi
là nhӳng nѫron, ÿѭӧc mô tҧ nhѭ hình 2.1.
x
1
6
f
w
j2
w
jn
y
j
net
j
w
j1
b
j
x
2
x
n
1
Hình 2.1: Mô hình nѫron nhân tҥo
Mӛi nѫron nhân tҥo này có nhiӅu ÿҫu vào và mӝt ÿҫu ra. Các ÿҫu vào tiӃp
nhұn kích thích tӯÿҫu ra cӫa nѫron khác hoһc tӯ môi trѭӡng. Ĉӕi vӟi nѫron j, các
ÿҫu vào x
1
, x

2,
, x
n
ÿѭӧc nhân vӟi các trӑng sӕ w
j1
, w
j2
, , w
jn
cӫa ma trұn trӑng sӕ
W
j
nhҵm khuӃch ÿҥi tín hiӋu kích thích. Tҩt cҧ các tín hiӋu kích thích này sau khi
ÿѭӧc khuӃch ÿҥi sӁÿi vào thân nѫron bҳt ÿҫu tӯ bӝ cӝng. Mӝt ÿҫu vào khác là 1
ÿѭӧc nhân vӟi ngѭӥng kích hoҥt b
j
rӗi tәng vӟi các ÿҫu vào ÿã trӑng sӕ hoá. Bӝ
cӝng sӁ thӵc hiӋn viӋc tәng hӧp các kích thích theo công thӭc:
net
j
= w
j1
x
1
+ w
j2
x
2
+ + w
jn

x
n
+ b
j
j
n
1i
ijij
bxwnet 
¦

21
Tín hiӋu sau khi tәng hӧp lҥi tiӃp tөc ÿѭӧc biӃn ÿәi nhӡ mӝt hàm phi tuyӃn,
thѭӡng ÿѭӧc gӑi là hàm kích hoҥt. Hàm kích hoҥt ÿóng vai trò biӃn ÿәi tӯ net
j
sang
tín hiӋu ÿҫu ra y
j
:
»
¼
º
«
¬
ª

¦

j
n

1i
ijijj
bxwf)net(fy
Tóm lҥi có thӇ xem nѫron là mӝt hàm phi tuyӃn nhiӅu ÿҫu vào, mӝt ÿҫu ra.
Mӝt sӕ hàm kích hoҥt thѭӡng dùng trong thӵc tӃ :
+ Hàm hardlim : hardlim(n) =
®

¯

t
0
01,
nnÕu0,
nnÕu
+ Hàm tuyӃn tính : purelin(n) = n
+ Hàm log-sigmoid : logsig(n)
n
e1
1



2.1.2 Mҥng nѫron nhân tҥo
2.1.2.1 Cҩu trúc mҥng nѫron nhân tҥo
Mҥng Nѫron nhân tҥo là hӋ thӕng bao gӗm nhiӅu nѫron liên kӃt vӟi nhau,
hoҥt ÿӝng song song. Tính năng cӫa hӋ thӕng này tuǤ thuӝc cҩu trúc cӫa hӋ, các
trӑng sӕ liên kӃt nѫron và quá trình tính toán tҥi các nѫron ÿѫn lҿ. Trong mҥng
nѫron, các nѫron ÿón nhұn tín hiӋu gӑi là các nѫron vào, còn các nѫron ÿѭa thông
tin ra gӑi là các nѫron ra. Các thông sӕ cҩu trúc mҥng nѫron bao gӗm :

- Sӕ tín hiӋu vào, sӕ tín hiӋu ra.
- Sӕ lӟp nѫron.
- Sӕ nѫron trên mӛi lӟp ҭn.
- Sӕ lѭӧng liên kӃt cӫa mӛi nѫron.
- Các trӑng sӕ liên kӃt.
2.1.2.2 Phân loҥi mҥng nѫron
- Theo kiӇu liên kӃt nѫron, ta có mҥng nѫron truyӅn thҷng và mҥng nѫron hӗi
qui. Trong mҥng nѫron truyӅn thҷng, các liên kӃt nѫron ÿi theo mӝt hѭӟng nhҩt
22
ÿӏnh, không có chu trình. Ngѭӧc lҥi, mҥng nѫron hӗi qui, các liên kӃt nѫron tҥo
thành chu trình, các thông tin ra cӫa các nѫron ÿѭӧc truyӅn lҥi cho chính các nѫron.
- Theo sӕ lӟp, có mҥng nѫron mӝt lӟp và mҥng nѫron ÿa lӟp. Trong ÿó,
thông thѭӡng lӟp nѫron vào chӍ chӏu trách nhiӋm truyӅn tín hiӋu vào, không thӵc
hiӋn mӝt tính toán nào.
2.1.2.3 Khҧ năng và phҥm vi ӭng dөng cӫa mô hình mҥng nѫron
Có thӇ xem mҥng nѫron là mӝt mô hình tính toán Y = F(X) vӟi X là véc tѫ
sӕ liӋu vào và Y là véc tѫ sӕ liӋu ra. Ѭu ÿiӇm cӫa mҥng nѫron nhѭ vұy là nó cho
phép xây dӵng mӝt mô hình tính toán có khҧ năng hӑc dӳ liӋu rҩt cao. ChӍ cҫn ÿѭa
vào cho mҥng mӝt tұp hӧp mүu dӳ liӋu trong quá trình hӑc là mҥng có khҧ năng
phát hiӋn nhӳng ràng buӝc dӳ liӋu và áp dөng nhӳng ràng buӝc này trong quá trình
sӱ dөng mà không cҫn phҧi có thêm các tri thӭc vӅ miӅn ӭng dөng. Khҧ năng này
cho phép ta xây dӵng mô hình dӵ báo mӝt cách dӉ dàng. Mӝt ѭu ÿiӇm khác cӫa
mҥng nѫron là khҧ năng dung thӭ lӛi cao. Mҥng có thӇ chҩp nhұn nhӳng dӳ liӋu
mүu không hoàn toàn chính xác mà vүn ÿҧm bҧo ÿѭӧc phҫn nhiӅu tính ÿúng ÿҳn
cӫa bài toán. ĈiӅu này làm giҧm nhҽ rҩt nhiӅu quá trình sàng lӑc, làm mӏn dӳ liӋu
trong khai thác. Vӟi nhӳng ÿһc ÿiӇm này, mҥng nѫron cho phép dӉ dàng xây dӵng
các mô hình thích nghi mà trong ÿó sӵ thay ÿәi liên tөc vӅ quy luұt dӳ liӋu có thӇ dӉ
dàng ÿѭӧc cұp nhұt trong quá trình hӑc lҥi cӫa mҥng.
Sӵ hҩp dүn cӫa mҥng nѫron là khҧ năng cӫa mҥng ÿӇ hӑc nhӳng mӕi quan
hӋ phӭc tҥp giӳa nhӳng mүu ÿҫu vào và ÿҫu ra, mà rҩt khó ÿӇ mô tҧ bӣi các biӇu

thӭc toán hӑc tѭӡng minh. Trong mô hình dӵ báo, ÿҫu vào cӫa mҥng là các giá trӏ
phө tҧi ÿã qua và các thông tin vӅ thӡi tiӃt, kiӇu ngày và ÿҫu ra là nhӳng giá trӏ phө
tҧi tѭѫng lai. Tұp mүu hӑc cӫa mҥng là giá trӏ phө tҧi thӵc tӃ cӫa thӡi gian ÿã qua.
2.1.2.4 Huҩn luyӋn mҥng
Mҥng nѫron nhѭ mӝt hӋ thӕng thích nghi, có khҧ năng huҩn luyӋn (hӑc) ÿӇ
tinh chӍnh các trӑng sӕ liên kӃt trong mҥng. Ý tѭӣng cӫa huҩn luyӋn mҥng là ÿѭa
23
cho mҥng nhӳng tín hiӋu ÿҫu vào và nhӳng ÿҫu ra mong muӕn. Vӟi mӛi tín hiӋu
ÿҫu vào mҥng sҧn sinh mӝt tín hiӋu ÿҫu ra, và mөc ÿích cӫa huҩn luyӋn mҥng là
làm tӕi giҧn tәng sai sӕ trung bình bình phѭѫng giӳa tín hiӋu ÿҫu ra thӵc tӃ và ÿҫu
ra mong muӕn. Sӵ huҩn luyӋn mҥng ÿѭӧc thӵc hiӋn bӣi viӋc ÿѭa rҩt nhiӅu lҫn vào
mҥng nhӳng tín hiӋu vào và nhӳng ÿҫu ra mong muӕn. Khi mҥng thӵc hiӋn ÿѭӧc
mӝt lҫn ÿҫy ÿӫ toàn bӝ tұp hӧp huҩn luyӋn ÿѭӧc gӑi mӝt vòng lһp (epoch). Quá
trình hӑc thông thѭӡng ÿѭӧc thӵc hiӋn ÿӃn hàng ngàn vòng lһp cho ÿӃn khi bӝ trӑng
sӕ liên kӃt cӫa mҥng ÿѭӧc ÿiӅu chӍnh sao cho tәng sai sӕ trung bình bình phѭѫng
hӝi tө tӟi giá trӏ tӕi thiӇu nào ÿó.
Thѭӡng phân biӋt 3 kӻ thuұt hӑc :
+ Hӑc có giám sát (còn gӑi là hӑc có thҫy): mҥng ÿѭӧc cung cҩp mӝt tұp
mүu hӑc {(x,d)} theo nghƭa x là các tín hiӋu ÿҫu vào thì kӃt quҧÿúng cӫa hӋ phҧi là
d. Ӣ mӛi lҫn hӑc, véc tѫ tín hiӋu vào x ÿѭӧc ÿѭa vào mҥng, so sánh sӵ sai khác giӳa
Hình 2.2 : Mô hình hӑc có giám sát
x
Tín hiӋu vào
Tín hiӋu ra
y
d
Tín hiӋu ra
yêu cҫu
Máy phát
tín hiӋu

sai sӕ
Mҥng nѫron
w
các kӃt quҧ ra ÿúng d vӟi kӃt quҧ tính toán y. Sai sӕ này ÿѭӧc dùng ÿӇ hiӋu chӍnh
các trӑng sӕ liên kӃt trong mҥng. Quá trình này cӭ tiӃp tөc cho ÿӃn khi thoҧ mãn
mӝt tiêu chuҭn nào ÿó.
+ Hӑc không có giám sát (còn gӑi là hӑc không thҫy): Trong kӻ thuұt hӑc
này, sӁ không có sӵ hӗi tiӃp tӯ môi trѭӡng ÿӇ cho biӃt tín hiӋu ra yêu cҫu cӫa mҥng
24
nên nhѭ thӃ nào, hoһc chúng có ÿúng chѭa - giӕng nhѭ hӑc có giám sát, mà nói
chung mҥng nѫron phҧi tӵ nó phát hiӋn ra mӕi liên hӋ có liên quan có thӇ tӗn tҥi
trong dӳ liӋu vào (chҷng hҥn nhѭ các mүu, các ÿһc trѭng, các qui tҳc, sӵ tѭѫng
quan) và chuyӇn mӕi liên hӋÿã phát hiӋn này ra ÿҫu ra. Thí dө, mҥng nѫron hӑc
không thҫy có thӇ cho chúng ta biӃt mӝt mүu mӟi ÿӗng dҥng nhѭ thӃ nào vӟi mүu
ÿһc trѭng ÿã thҩy trong quá khӭ (sӵÿӗng dҥng).
Tín hiӋu ra
y
Mҥng nѫron
w
x
Tín hiӋu vào
Hình 2.3 : Mô hình hӑc không có giám sát
+ Hӑc tăng cѭӡng: Nhѭÿã giӟi thiӋu ӣ trên, kӻ thuұt hӑc có giám sát là hiӋu
chӍnh dҫn tín hiӋu ÿҫu ra tѭѫng ӭng vӟi tӯng cһp mүu tín hiӋu vào-ra. Tuy nhiên,
thӵc tӃ nhiӅu khi không có ÿѭӧc thông tin chi tiӃt này. Do ÿó thѭӡng phҧi sӱ dөng
thuұt toán “hӑc tăng cѭӡng”. Trong hӑc tăng cѭӡng, dӳ liӋu huҩn luyӋn rҩt thô và
chúng chӍ “ѭӟc lѭӧng” ÿӇ so sánh vӟi “sӵ truyӅn kiӃn thӭc” hӗi tiӃp trong hӑc có
giám sát.
Các kӻ thuұt hӑc trong mҥng nѫron có thӇ nhҵm vào viӋc hiӋu chӍnh các
trӑng sӕ liên kӃt - gӑi là hӑc tham sӕ; hoһc nhҵm vào viӋc hiӋu chӍnh, sӱa ÿәi cҩu

trúc cӫa mҥng, bao gӗm sӕ lӟp, sӕ nѫron, kiӇu và trӑng sӕ liên kӃt - gӑi là hӑc cҩu
trúc.
2.1.2.5 Tính khái quát hóa cӫa mҥng nѫron
Mҥng nѫron sau quá trình huҩn luyӋn mҥng cҫn phҧi kiӇm tra khҧ năng dӵ
ÿoán cӫa mҥng trong quá trình sӱ dөng. ĈӇ xác ÿӏnh khҧ năng này ngѭӡi ta thѭӡng
25
chia tұp mүu hӑc (tұp hӧp dӳ liӋu huҩn luyӋn) thành 2 phҫn T
train
và T
test
. ChӍ có
T
train
ÿѭӧc sӱ dөng cho quá trình hӑc còn T
test
ÿѭӧc sӱ dөng ÿӇ thӱ dӵ báo. KӃt quҧ
ÿѭӧc ÿánh giá bӣi hàm sai sӕ trung bình bình phѭѫng :
pn
)Oy(
RMS
p
1s
n
1i
2
sisi
¦¦



trong ÿó p là sӕ lѭӧng mүu vào và n là sӕÿҫu ra cӫa mҥng. Hàm sai sӕ này sӁÿѭӧc
tính toán trên cҧ hai tұp T
train
và T
test
và sӁÿҥi diӋn cho khҧ năng dӵ báo cӫa mô
hình. Thông thѭӡng nӃu kӃt quҧ hӑc là tӕt thì cҧ hai hàm sai sӕ này ÿӅu cho nhӳng
giá trӏ sai sӕ rҩt nhӓ, tuy nhiên cNJng có khi sai sӕ hӑc thì nhӓ mà sai sӕ khi dӵ báo
thì lӟn. Mҥng nѫron nhѭ thӃ thì chѭa có tính khái quát hóa. Mӝt mҥng ÿѭӧc gӑi là
khái quát hóa tӕt, khi ÿҫu ra ÿúng cho mӝt ÿҫu vào, kӇ cҧÿҫu vào không nҵm trong
tұp hӧp huҩn luyӋn.
Sӵ khái quát bӏҧnh hѭӣng bӣi hai yӃu tӕ: kích thѭӟc và hiӋu quҧ cӫa tұp
mүu hӑc, cҩu trúc cӫa mҥng.
HiӋu ӭng cӫa kích thѭӟc và hiӋu quҧ cӫa tұp mүu hӑc ÿӃn tính khái quát có
thӇÿѭӧc nhìn thҩy tӯ hai cách. Trѭӟc hӃt, sӵ chӑn lӑc biӃn ÿҫu vào rҩt quan trӑng.
Không gian ÿҫu vào cҫn phҧi ÿѭӧc giҧm bӟt tӟi mӝt kích thѭӟc hӧp lý so vӟi kích
thѭӟc cӫa tұp hӧp huҩn luyӋn. NӃu kích thѭӟc cӫa không gian ÿҫu vào lӟn, thì tұp
hӧp quan sát có thӇ không ÿӫ cho mӝt sӵ khái quát thích hӧp. Bӣi vұy, không cҫn
thiӃt nhұp vào nhӳng biӃn có quan hӋ không rõ ràng vӟi ÿҫu ra mong muӕn, vì
mҥng có thӇ hӑc nhӳng thuӝc tính tӯ chúng mà thұt sӵ không tӗn tҥi trong quá trình
thӵc tӃ. Mһt khác, tҩt cҧ các yӃu tӕ có ҧnh hѭӣng rõ ràng ÿӃn ÿҫu ra cҫn phҧi ÿѭӧc
ÿѭa vào trong quá trình hӑc
Cҩu trúc mҥng ҧnh hѭӣng ÿӃn tính khái quát có thӇÿѭӧc nhìn thҩy ӣ hiӋn
tѭӧng quá tham sӕ (over -parameters) - Khi sai sӕ hӑc thì nhӓ mà sai sӕ khi dӵ báo
thì lӟn. ĈiӅu này cho phép ta khҷng ÿӏnh là có sӵ dѭ thӯa trong các tham sӕ cҩu trúc
mà cө thӇ là sӕ lѭӧng nѫron lӟp ҭn quá nhiӅu. Khi ÿó ta phҧi thay ÿәi lҥi sӕ lѭӧng
nѫron này và bҳt ÿҫu lҥi mӝt quá trình hӑc khác.