Menu
Toggle navigation
Giới thiệu
Kế hoạch chiến lược
Triết lý giáo dục, Sứ mạng, Tầm nhìn, Mục tiêu, Giá trị cốt lõi
Phòng ĐTSĐH-KHCN
Đề án vị trí việc làm
Các ngành Cao học
Ngành mới mở
Cổng thông tin Sau Đại học
Tuyển sinh
Thông báo tuyển sinh
Đào tạo Thạc sĩ
Lịch tuyển sinh hằng năm
Ngành tuyển sinh
Đăng ký dự tuyển
Học trước Thạc sĩ
Học kết nối ĐH - Thạc sĩ
Học bổ sung kiến thức
Đào tạo Tiến sĩ
Lịch tuyển sinh hằng năm
Cơ sở dữ liệu tuyển sinh
Hoạt động tuyển sinh
Học vụ
Cơ sở dữ liệu người học
Thời khóa biểu
Học trước Thạc sĩ
Bổ sung kiến thức
Các lớp Cao học
Thông báo Học vụ
Công nghệ thông tin
Quản trị kinh doanh
Ngôn ngữ Anh
Thông báo Nghiên cứu sinh
Cơ sở dữ liệu tốt nghiệp
Quy chế - Hướng dẫn
Quy chế cấp Bộ
Quy định cấp Trường
Hướng dẫn giảng viên
Hướng dẫn học viên
Báo cáo Tốt nghiệp
Các biểu mẫu - Qui trình
Chương trình đào tạo
Thạc sĩ QTKD
Thạc sĩ CNTT
Thạc sĩ NNA
Tiến sĩ CNTT
Hoạt động ĐT-NCKH
Kế hoạch theo năm
Kế hoạch theo khóa
Quản trị kinh doanh
Công nghệ thông tin
Ngôn ngữ Anh
Kết quả NCKH
Quản trị kinh doanh
Công nghệ thông tin
Ngôn ngữ Anh
Ý kiến bên liên quan
Quản lý dạy - học
Search
Thông tin luận văn
Đào tạo sau đại học
Luận Văn Cao Học
Ngành Công nghệ thông tin
Ngành Quản trị kinh doanh
Ngành Ngôn ngữ Anh
Biểu Mẫu - Qui Trình
Học Bổng
Tra Cứu Văn Bằng
Quản Lý Dạy Và Học
Quy đổi Ngoại ngữ
Hồ sơ đăng ký dự tuyển Cao học
Trang web liên kết
Website Trường
Khoa Học - Công Nghệ
Hội nghị, Hội thảo Khoa học – Công nghệ
Thư viện
Thông tin luận văn
DMHV
MIT19206
Họ và tên
Lý Thanh Tịnh
Ngày sinh
05/10/1981
Khóa
2019
Điểm TB
8.06
Điểm LV
7.5
Tiêu đề tiếng Việt:
Dự báo lượng bệnh nhân ngoại trú tại Bệnh viện Củ Chi
Tiêu đề tiếng Anh
Tóm tắt
Chuỗi thời gian, các thành phần của chuỗi thời gian Công cụ phân tích, thống kê R Nghiên cứu các kỹ thuật dự báo dữ liệu chuỗi thời gian có tính mùa và xu hướng: Tìm hiểu các kỹ thuật làm trơn hàm mũ: làm trơn hàm mũ đơn giản, làm trơn hàm mũ Holt, làm trơn hàm mũ Winters, ước lượng các hệ số trong kỹ thuật làm trơn hàm mũ Holt-Winters bằng vét cạn và mô phỏng. Nghiên cứu kết hợp hai mô hình làm trơn hàm mũ với mạng nơron (mô hình lai) để tăng khả năng dự báo đối với dữ liệu chuỗi thời gian có tính mùa vụ. Hiện thực 3 mô hình nghiên cứu: mô hình mạng nơron, mô hình làm trơn hàm mũ Holt-Winters, mô hình lai (Hybrid). Thực nghiệm trên bộ dữ liệu bệnh nhân ngoại trú tại bệnh viện Củ chi và đánh giá kết quả.
