Luận án Tiến sĩ Hệ thống thông tin: Nghiên cứu phương pháp giảm chiều biến dựa trên hàm nhân và ứng dụng trong bài toán dự báo kim ngạch xuất khẩu

Luận án này tìm kiếm một phương pháp mới để giảm chiều biểu thức tuyến tố (PCA) có thể xử lý dữ liệu lớn với nhiều biến và theo số lần mẫm không liên tục. Phương pháp đã được thực hiện trên dữ liệu lớn và có thể áp dụng cho các bài toán dự đoán nhiều công tước kinh tế. Nghiên cứu đã đề xuất một phương pháp giảm chiều biểu thức tuyến tố (KTPCA) và một thuật toán dự báo cho việc dự đoán nhiều công tước kinh tế.

Nhà nghiên cứu và sinh viên, doanh nghiệp kinh tế

Luận án Hệ thống thông tin "Phân tích phương pháp giảm chiều biểu thức tuyến tố dựa trên hàm nhân và ứng dụng trong bài toán dự đoán kim ngạch xuất khẩu" trình bày các nội dung chính sau: Cơ sở lý thuyết và động lực nghiên cứu của luận án; hướng dẫn xây dựng mô hình giảm chiều biểu thức tuyến tố (PCA) và phân tích động lực của PCA; đề xuất phương pháp giảm chiều biểu thức tuyến tố (KTPCA) để xử lý dữ liệu lớn và theo số lần mẫm không liên tục; các bước thực hiện phương pháp KTPCA, chẵn hóa dữ liệu và kiểm tra kết quả. Luận án cũng phân tích một số tham sản và so sánh kết quả dự báo với các phương pháp dự báo khác. Kết luận, nghiên cứu trình bày một phương pháp mới cho giảm chiều biểu thức tuyến tố và có thể xử lý dữ liệu chuỗi thời gian lớn với theo số lần mẫm không liên tục và có thể được áp dụng cho nhiều trường hợp, khuất khích là quyết toán tính dữ liệu chuỗi thời gian lớn của nhà nghiên cứu và công ty kinh doanh. Luận án cũng đề xuất một thuật toán dự báo sử dụng phương pháp KTPCA và có thể áp dụng cho việc dự đoán nhiều công tước kinh tế.