Bài viết này nhằm xây dựng một giải pháp để dự báo hệ thống dữ liệu đa chiều phụ thuộc lẫn nhau theo chuỗi thời gian bằng mạng nơron FIR (FINITE IMPULSE RESPONSE – Mạng đáp ứng xung hữu hạn). Phần ứng dụng dựa vào dữ liệu trên trang Web của thị trường tài chính Forex. | Một giải pháp để dự báo sự biến động của hệ thống các dữ liệu đa chiều phụ thuộc lẫn nhau theo chuỗi thời gian bằng mạng nơron FIR Công nghệ thông tin & Cơ sở toán học cho tin học MỘT GIẢI PHÁP ĐỂ DỰ BÁO SỰ BIẾN ĐỘNG CỦA HỆ THỐNG CÁC DỮ LIỆU ĐA CHIỀU PHỤ THUỘC LẪN NHAU THEO CHUỖI THỜI GIAN BẰNG MẠNG NƠRON FIR Hà Gia Sơn* Tóm tắt: Bài viết này nhằm xây dựng một giải pháp để dự báo hệ thống dữ liệu đa chiều phụ thuộc lẫn nhau theo chuỗi thời gian bằng mạng nơron FIR (FINITE IMPULSE RESPONSE – Mạng đáp ứng xung hữu hạn). Phần ứng dụng dựa vào dữ liệu trên trang Web của thị trường tài chính Forex. Kết quả cho thấy, việc sử dụng giải pháp này đã góp phần nâng cao hiệu quả của dự báo. Từ khóa: Dự báo; Chuỗi thời gian; Dữ liệu đa chiều; Mạng nơron FIR. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Dự báo đó chính là dự kiến, tiên đoán về những sự kiện, hiện tượng, trạng thái nào đó có thể hay nhất định sẽ xảy ra trong tương lai. Theo nghĩa hẹp hơn, đó là sự nghiên cứu khoa học về những triển vọng của một hiện tượng nào đó. Ở nước ngoài, có nhiều công trình nghiên cứu về vấn đề này, đã có một hệ thống lý thuyết gồm nhiều phương pháp, qui trình cũng như nhiều mô hình để dự báo tương lai như tài liệu [11]. Tài liệu này đã phân tích và thăm dò các yếu tố của chuỗi thời gian, các mô hình của chuỗi thời gian. Trong thời gian gần đây, ở trong nước, chúng ta đã có nhiều đề tài các cấp, với những mục đích và cách tiếp cận khác nhau về dự báo như các công trình [1-4], [6-7]. Hiện tại, xuất hiện nhiều mô hình dự báo có hiệu quả cao, trên thế giới đã bắt đầu áp dụng một công cụ mới vào công tác dự báo đó chính là mạng nơ- ron, trong thời gian qua, nhiều tác giả đã tiến hành hàng loạt các nghiên cứu tập trung vào việc ứng dụng chúng trong việc dự báo các nhân tố, biến số trong các lĩnh vực kinh tế, kỹ thuật như tài liệu [8], [10], [12],[13]. và đã đạt được nhiều kết quả khả quan, và họ đi tới kết luận mô hình dự báo bằng mạng nơ ron lai ( kết hợp giữa mạng nơ
