Dự báo chuỗi thời gian với một số mô hình học máy và ứng dụng - Can, Lê Trung; Lộc, Trần Phước (Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, 2024)
Nghiên cứu này trình bày việc phân tích và dự báo dữ liệu chuỗi thời gian bằng cách sử dụng các mô hình học máy khác nhau. Các phương pháp được sử dụng bao gồm Holt-Winters, ARIMA, hồi quy tuyến tính (LR), rừng ngẫu nhiên (RF), máy tăng cường độ dốc (GBM) và học máy tự động (AutoML). Các phương pháp tìm kiếm lưới nâng cao cũng được áp dụng cho ARIMA, RF và GBM để tối ưu hóa mô hình. Dữ liệu lưu lượng nước hàng tháng tại trạm đo trên Sông Tiền ở Tân Châu từ năm 1992 đến 2021 được sử dụng để huấn luyện và kiểm tra các mô hình. Kết quả cho thấy mô hình GBM với tìm kiếm lưới nâng cao cho độ chính xác vượt trội so với các mô hình khác.