Báo Cáo Sử dụng rfnn để dự đoán giá sản phẩm trên thị trường

USING RFNN TO PREDICT PRICE OF PRODUCTS IN MARKET

BẢN TÓM TẮT
​

Trong lãnh vực kinh tế, dự báo nhận được rất nhiều sự quan tâm của chính phủ, công ty, Mục
tiêu quan trọng là làm thế nào để biết tốc độ phát triển cũng như sự thay đổi của giá cả trên thị trường.
Đã có nhiều sự đầu tư cho lãnh vực này. Mặc dù có nhiều kỹ thuật được phát triển vào thế kỉ 19, tuy
nhiên việc dự báo thực sự phát triển mạnh khi công nghệ thông tin phát triển mạnh bởi vì sự giả lập
của các phương pháp dự báo cần sự hỗ trợ của máy tính. Trong quá khứ cũng có nhiều phần mềm
được thiết kế để hỗ trợ công tác dự báo nhưng chỉ tương thích với các loại máy tính yếu và cũ. Ngày
nay khi xuất hiện những loại máy tính với cấu hình mạnh hơn, nhiều phương pháp dự báo mới xuất
hiện. Một trong những phương pháp dự báo nổi tiếng là mạng neuron. Phương pháp này giả lập sự vận
hành của bộ não con người. Mô hình mạng neuron thích hợp với các bài toán có dữ liệu phụ thuộc vào
thời gian. Bài báo giới thiệu một phương pháp dự báo giá cả của một số mặt hàng kinh tế bằng mạng
neuron mờ hồi qui (RFNN).

ABSTRACT
​

In economic domain, prediction receives more and more attention from government, companies
The most important goal of this method is to predict economic developing speed and the change of
prices in market. There were much investment for this approach. Although there are a lot of
technologies developed in the 19th century, prediction actually developed as information technology
developed because the simulation of prediction methods need to be aided by computer. In the past,
there were many softwares designed specially for many different prediction methods. But these
softwares were designed to be only comparative with old and less powerful computers. Nowadays,
when computer has become more and more powerful, many modern prediction methods appear and
are implemented easily and quickly. One of the most famous prediction methods is neural network.
This model is especially suitable for problems with input and output mainly depending on time. The
paper represent a method to predict the price of some important products by using Recurent Fuzzy
Neural Network (RFNN).