Bài báo thực hiện mô hình dự đoán các tham số cần giám sát từ ngôi nhà dựa trên cơ sở mạng nơ-ron nhân tạo trong cả ngắn hạn và dài hạn. Các mô hình này yêu cầu hỗ trợ việc đưa ra quyết định nhanh chóng cho người sử dụng thông qua các thuật toán huấn luyện mạng với tốc độ hội tụ cao và thời gian huấn luyện mạng nhỏ. | 128 Nguyễn Hữu Phát, Dương Văn Hoàn, Hà Khánh Hợp MÔ HÌNH DỰ ĐOÁN CÁC THAM SỐ VÀ KỊCH BẢN RA QUYẾT ĐỊNH TRONG NGÔI NHÀ THÔNG MINH SỬ DỤNG MẠNG NƠ-RON KẾT HỢP THUẬT TOÁN ACTIVE LEZI MODELING OF PREDICTION AND CONTEXT OF DECISION IN SMARTHOME USING NEURAL NETWORK COMBINED WITH ACTIVE LEZI ALGORITHM Nguyễn Hữu Phát1, Dương Văn Hoàn1, Hà Khánh Hợp2 1 Trường Đại học Bách khoa Hà Nội; , 2 Sở Khoa học và Công nghệ Quảng Ninh; hakhanhhop311087@ Abstract - Automatic ensors/actuator systems are required more and more by users in smarthome applications. In the paper, we carry out a short-term and long-term prediction model based on artificial neural network for several parameters such as temperature, humility, and light intensity. One of the most important problems of training the network is to give quick decisions. In order to implement a network which has a high convergence and a low training time, a survey of training functions for the neural network also is carried out. Furthermore, the combination of NARX network model and Active Lezi algorithm will bring about a new trend of forecasting and controlling behavior for smarthome applications. The results show that the application of the algorithm is feasible and will be more popular in the future. Từ khóa - chuỗi thời gian; dự đoán; mạng truyền thẳng đa lớp; mô hình mạng tự động hồi quy phi tuyến; thuật toán Active Lezi. Key words - time series; prediction; MLP network model; NARX network model; Active Lezi algorithm. 1. Đặt vấn đề Mạng nơ-ron nhân tạo ra đời đã được ứng dụng rộng rãi trong xử lý các bài toán phức tạp trong thực tế, điển hình như trong các hệ thống dự báo như các mô hình dự báo thời tiết, mô hình dự báo các biến động thị trường [1]. Trong giới hạn không gian ngôi nhà, việc biết trước giá trị các thông số môi trường trong một khoảng thời gian nhất định giúp cho nó trở nên thật sự thông minh với khả năng tự động điều chỉnh các cơ chế chấp hành. .
