Dự báo tỉ giá ngoại tệ với mô hình học cộng đồng kết hợp giải thuật tiến hóa đa mục tiêu

Nội dung bài viết bao gồm: phần II trình bày lý thuyết nền tảng, phương pháp đề xuất giải quyết bài toán dự báo tỉ giá ngoại tệ được trình bày trong phần III, phần IV là kết quả thử nghiệm và cuối cùng là kết luận.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Dự báo tỉ giá ngoại tệ với mô hình học cộng đồng kết hợp giải thuật tiến hóa đa mục tiêuCác công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng CNTT-TT Tập V-2, Số 14 (34), tháng 12/2015 Dự báo tỉ giá ngoại tệ với mô hình học cộng đồng kết hợp giải thuật tiến hóa đa mục tiêu Forecasting of Currency Exchange Rates with Multi-Objective Evolutionary Ensemble Learning Đinh Thị Thu Hương, Đỗ Thị Diệu My, Vũ Văn Trường, Bùi Thu Lâm Abstract: Time series forecasting is paid a Những giải thuật tiến hóa đa mục tiêu đã được cácconsiderable attention of the researchers. At present, nhà khoa học ứng dụng trong dự báo chuỗi thời gian.in the field of machine learning, there are a lot of Có ba lí do khiến tối ưu tiến hóa (Evolutionarystudies using artificial neural networks to construct Optimiztion – EO) được quan tâm nhiều: (i) EOsthe model of time series forecast in general, and không yêu cầu bất kì thông tin đặc trưng; (ii) EOs thựcforeign currency exchange rates forecast, in hiện tương đối đơn giản; (iii) EOs là cách tiếp cận đaparticular. However, determining the number of điểm (làm việc trên quần thể) thể hiện rõ tính linh hoạtmembers of an ensemble is still debatable. This paper và miền giới hạn rộng để áp dụng [4],[12].proposes the way of constructing a model and Mô hình học cộng đồng (ensemble learning) kếtdesigning a multi-objective evolutionary algorithm in hợp giải thuật tiến hóa đa mục tiêu dùng mạng nơrontraining neural networks ensembles in order to nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN) để huấnincrease the diversity of the population. Two luyện được triển khai nhiều trong lĩnh vực dự báoobjectives of the selected model include: Mean Sum of chuỗi thời gian. Chẳng hạn: [13] thực hiện dự báoSquared Errors - MSE and Diversity. We chuỗi thời gian với mô hình cộng đồng trên cơ sở cácexperimented the model on four data sets and mô hình đơn để xây dựng dự báo lặp nhằm tìm racompared three methods (single-objective, multi- được số các thành viên cộng đồng góp phần nâng caoobjective and ensembles). The experimental results hiệu suất dự báo; Trong [9] đề xuất dự báo chuỗi thờishowed that the proposed model produced better in gian bằng giải thuật lai tiến hóa đa mục tiêu để tối ưuinvestigated cases. cấu trúc của mạng RNNs dựa trên hai mục tiêu: mục Keywords: Ensemble learning, multi-objective tiêu thứ nhất là các cá thể dưới một ngưỡng trên biênevolutionary algorithm, diversity. Pareto và mục tiêu thứ hai là dựa trên lỗi huấn luyện; [20] minh chứng việc cân bằng giữa độ đa dạng giữaI. GIỚI THIỆU các thành viên của cộng đồng và tính chính xác (đó là Các nhà khoa học đã minh chứng, trong lĩnh vực hai yêu cầu quan trọng để xây dựng phương pháp họcdự báo thì mô hình học cộng đồng đem lại hiệu suất cộng đồng dựa trên giải thuật tiến hóa đa mục tiêu.tốt hơn mô hình đơn [21]. Vì vậy, xây dựng mô hình Nhìn chung các nghiên cứu trước chủ yếu tập trunghọc cộng đồng là cách làm phổ biến để cải thiện hiệu vào việc xem xét số lượng thành viên cộng đồng haysuất của loại bài toán phân lớp và hồi quy. Thông độ đa dạng (Diversity - DIV) của các giải pháp [18]thường một mô hình cộng đồng dựa trên những mô hoặc cách chọn các hàm mục tiêu trong bài toán phânhình đơn, chẳng hạn: mạng nơron [3,15,16,21], máy lớp mà ít đề cập tới bài toán hồi quy. Trong bài báovector hỗ trợ [9] hoặc cây hồi qui [14]. - 98 -Các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng CNTT-TT Tập V-2, Số 14 (34), tháng 12/2015này, nhóm tác giả đề xuất một mô hình học cộng đồng thì được gọi là có tính cộng (additive), còn kích thướckết hợp giải thuật tiến hóa đa mục tiêu để tối ưu bộ của ảnh hưởng mùa tỉ lệ với giá trị trung bình được gọitrọng số của mạng nhằm nâng cao hiệu suất dự báo là có tính nhân (multiplicative).của bài toán hồi qui. Hai mục tiêu được lựa chọn là: Tính chu kì (cyclical): Biến động của hiện tượngMSE và DIV. Về dữ liệu, chúng tôi thử nghiệm trên 4 được lặp lại với thời vụ mà khoảng thời gian lớn hơn 1tập dữ liệu (HKD, JPY, EURO và USD) với khoảng năm.thời gian 19/10/2012 đến 06/04/2015. Kết quả thử Tính ngẫu nhiên (irregular): Biến động không cónghiệm, được so sánh với dự báo dùng mô hình ANN. quy luật và hầu như không thể dự đoán đượ ...