Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/6460
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorPhạm, Nguyên Hoàng-
dc.contributor.authorTrần, Hữu Trí-
dc.date.accessioned2019-02-12T03:07:32Z-
dc.date.available2019-02-12T03:07:32Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.otherB1400534-
dc.identifier.urihttp://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/6460-
dc.description43 trvi_VN
dc.description.abstractTrong những năm gần đây triều cường của các con sông lớn tại đồng bằng sông Cửu Long diễn ra khá phức tạp. Trong số đó có sông mekong tại khu vực Cần Thơ vượt mức báo động 3 trong 2 ngày 8 và 9 tháng 10 năm 2018 làm cho nhiều khu vực trong nội ô bị ngập lụt nghiêm trọng. Việc ngập lục này ảnh hưởng rất nhiều đến đời sống cũng như sinh hoạt của người dân. Việc dự đoán đưa ra giá trị của mực nước đóng một vai trò hết sức quan trọng trong việc đưa ra các thông báo và có các công tác chuẩn bị kịp thời nhầm giảm được các ảnh hưởng do tự nhiên gây ra cho con người. Từ đấy đòi hỏi cần có một mô hình có khả năng dự báo cũng như đưa ra giá trị mực nước của các con sông trong tương lai dựa vào kết quả đo đạt mực nước trong quá khứ. Luận văn tập trung nghiên cứu mô hình ARIMA để thực hiện phân tích dữ liệu mực nước hướng tới việc dự báo mực nước. ARIMA là mô hình dự báo định lượng theo thời gian, giá trị tương lai của biến số dự báo sẽ phụ thuộc vào xu thế vận động của đối tượng đó trong quá khứ. Mô hình ARIMA phân tích tính tương quan giữa các dữ liệu quan sát để đưa ra mô hình dự báo thông qua các giai đoạn nhận dạng mô hình, ước lượng các tham số từ dữ liệu quan sát và kiểm tra các tham số ước lượng để tìm ra mô hình thích hợp.vi_VN
dc.language.isovivi_VN
dc.publisherTrường Đại học Cần Thơvi_VN
dc.subjectKHOA HỌC MÁY TÍNHvi_VN
dc.titleỨNG DỤNG MÔ HÌNH ARIMA DỰ ĐOÁN MỰC NƯỚC SÔNG MEKONGvi_VN
dc.typeThesisvi_VN
Appears in Collections:Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access
6.49 MBAdobe PDF
Your IP: 3.135.209.20


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.