BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN 1 MÔN HỌC KỸ THUẬT DỰ BÁO GOODS TRANSPORT CONTAINER TRANSPORT

SKKN Tiểu Luận PRO(123docz.net) ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA CƠ KHÍ BỘ MƠN KỸ THUẬT HỆ THỐNG CƠNG NGHIỆP oOo BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN MÔN HỌC KỸ THUẬT DỰ BÁO GOODS TRANSPORT: CONTAINER TRANSPORT GVHD: TS Nguyễn Vạng Phúc Nguyên Nhóm: SVTH: Nguyễn Anh Nhật Minh MSSV: 1810327 Nguyễn Thành Minh MSSV: 1810329 Nguyễn Hoàng Yến Nhi MSSV: 1810399 Ngô Trần Thu Thảo MSSV: 1811229 Ngô Minh Vũ MSSV: 1514105 SKKN Tiểu Luận PRO(123docz.net) ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA CƠ KHÍ BỘ MƠN KỸ THUẬT HỆ THỐNG CÔNG NGHIỆP oOo BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN MÔN KỸ THUẬT DỰ BÁO GOODS TRANSPORT: CONTAINER TRANSPORT GVHD: TS Nguyễn Vạng Phúc Nguyên Nhóm: SVTH: Nguyễn Anh Nhật Minh MSSV: 1810327 Nguyễn Thành Minh MSSV: 1810329 Nguyễn Hoàng Yến Nhi MSSV: 1810399 Ngô Trần Thu Thảo MSSV: 1811229 Ngơ Minh Vũ MSSV: 1514105 Tp Hồ Chí Minh, tháng 11/2020 SKKN Tiểu Luận PRO(123docz.net) LỜI CẢM ƠN Trong trình nghiên cứu, tìm hiểu hồn thiện báo cáo với đề tài Goods Transport: Container Transport, nhóm nhận nhiều động viên, giúp đỡ hỗ trợ mặt kiến thức chuyên môn từ quý thầy cơ, anh chị khóa bạn khóa Nhóm xin gửi lời cảm ơn chân thành đến quý thầy cô môn Kỹ Thuật Hệ Thống Cơng Nghiệp trực thuộc khoa Cơ Khí, đặc biệt thầy Nguyễn Vạng Phúc Nguyên – người trực tiếp giảng dạy môn Kỹ thuật dự báo tạo điều kiện để nhóm tìm hiểu hồn thành báo cáo cách trọn vẹn Bước đầu vào thực tế, tìm hiểu khía cạnh thực tế mơn học chun ngành, kiến thức nhóm cịn hạn chế nhiều bỡ ngỡ Vì vậy, q trình hồn thành báo cáo khơng thể tránh khỏi sai sót định, nhóm mong nhận ý kiến, đóng góp q thầy bạn lớp để thành viên hồn thiện kiến thức thân lĩnh vực áp dụng tốt vào cơng việc sau Nhóm xin chân thành cảm ơn Ngày 19 tháng 11 năm 2020 Sinh viên thực Nguyễn Hoàng Yến Nhi Nguyễn Thành Minh Nguyễn Anh Nhật Minh Ngô Trần Thu Thảo Ngô Minh Vũ SKKN Tiểu Luận PRO(123docz.net) MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH SÁCH HÌNH ẢNH v DANH SÁCH BẢNG BIỂU v CHƯƠNG vi GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Mục đích vi 1.2 Nhiệm vụ vi 1.3 Bố cục vi 1.4 Phạm vi báo cáo vi CHƯƠNG 2.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP LUẬN Cơ sở lý thuyết 1 2.1.1 Kỹ thuật EDA 2.1.2 Phương pháp dự báo 2.2 Phương pháp luận CHƯƠNG GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ 3.1 Vấn đề 3.2 Công cụ 3.3 Thu thập liệu 3.3.1 Cách thức thu thập liệu 3.3.2 Điều chỉnh liệu CHƯƠNG 4.1 KỸ THUẬT EDA VÀ THỐNG KÊ MÔ TẢ Thống kê mô tả 5 4.1.1 Các thông số thống kê mô tả 4.1.2 Nhận xét thông số thống kê mô tả 4.1.3 Dạng liệu 4.2 Hệ số biến thiên 4.3 Phân tích khoảng tin cậy 4.4 Phân tích hệ số tương quan 10 4.4.1 Ma trận tương quan 10 4.4.2 Kiểm định hệ số tương quan 11 SKKN Tiểu Luận PRO(123docz.net) CHƯƠNG TRẢ LỜI CÂU HỎI 12 5.1 Câu 2A 12 5.2 Câu 2B 12 5.3 Câu 3C 12 5.4 Câu 3D 13 5.5 Câu 3E 13 5.6 Câu 3F 15 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC A DỮ LIỆU THU THẬP PHỤ LỤC B KẾT QUẢ THỐNG KÊ MÔ TẢ SỬ DỤNG MINITAB PHỤ LỤC C KẾT QUẢ THỰC HIỆN DỰ BÁO BẰNG MINITAB SKKN Tiểu Luận PRO(123docz.net) DANH SÁCH HÌNH ẢNH Hình 2.1 Phương pháp luận thực báo cáo Hình 3.1 Chuỗi liệu bị thiếu Hà Lan Hình 3.2 Kết dự báo phương pháp Trung bình dịch chuyển với k = 3,4,5 Hình 4.1 Các thơng số thống kê mơ tả Hình 4.2 Summary Report for Netherlands Hình 4.3 Biểu đồ chuỗi thời gian Hình 4.4 ACF liệu nước Bỉ Hình 4.5 Kết phân tích autocorrelation biểu đồ time series liệu Lithuania Hình 4.6 Kết phân tích sau thực sai phân Hình 4.7 Kết CV liệu Hình 4.8 Kết tính tốn khoảng tin cậy sử dụng Minitab 10 Hình 5.1 Kết kiểm định vận tải đường thủy 13 Hình 5.2 Kết kiểm định vận tải đường sắt 13 Hình 5.3 Chỉ số vận tải container đường thủy đường sắt Đức Hà Lan qua năm 13 Hình 5.4 Phân tích One-way ANOVA số vận tải container đường biển 14 Hình 5.5 Interval Plot Boxplot số vận tải container đường biển 14 Hình 5.6 Phân tích One-way ANOVA số vận tải container đường sắt 14 Hình 5.7 Interval Plot Boxplot số vận tải container đường sắt 14 Hình 5.8 Kết kiểm định Turkey 15 Hình 5.9 Kiểm tra tương quan Residual nước Đức 17 Hình 5.10 Kiểm tra tương quan Residual nước Đức 17 DANH SÁCH BẢNG BIỂU Bảng 2.1 Lựa chọn phương pháp dự báo Bảng 4.1 Data pattern nước Bảng 4.2 Ma trận hệ số tương quan nước vận tải container đường sắt 10 Bảng 4.3 Ma trận hệ số tương quan nước vận tải container đường biển 11 Bảng 5.1 Kết kiểm định phân bố Normal 12 Bảng 5.2 Phân tích yếu tố chuỗi thời gian 15 Bảng 5.3 So sánh sai số phương án lựa chọn 16 Bảng 5.4 Kết dự báo 16 SKKN Tiểu Luận PRO(123docz.net) CHƯƠNG 1.1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI Mục đích Phân tích liệu khơng ngừng phát triển dần trở thành xu hướng thời đại Phân tích liệu khơng đơn dừng lại việc hiểu chất liệu, mà từ cịn hỗ trợ định Kỹ phân tích liệu áp dụng chương trình giảng dạy trường đại học nhiều lĩnh vực khác Môn học Kỹ thuật dự báo cung cấp cho sinh viên kiến thức lĩnh vực thống kê dự báo, tạo điều kiện cho sinh viên tiếp cận với kỹ phân tích liệu Mục đích báo cáo tìm hiểu phân tích liệu số vận tải container thông qua phương thức: đường sắt đường thuỷ nước Hà Lan, Đức, Ý, Tây Ban Nha, Bỉ, Hungary, Lithuania Romania từ năm 1970 đến 2019 Thơng qua q trình phân tích liệu, nhóm có hội áp dụng kiến thức từ môn học Kỹ thuật dự báo để phân tích vấn đề cụ thể thực tế, đồng thời tìm hiểu đặc tính phương thức vận tải hàng hố container nước trên, góp phần hồn thiện kiến thức nhóm lĩnh vực Logistics quốc tế 1.2 Nhiệm vụ Nhiệm vụ liên quan đến thống kê phân tích liệu báo cáo bao gồm: − Chọn lọc, thu thập liệu cho số Container transportation (chỉ số vận tải container) nước có giao thương nhiều với Việt Nam − Áp dụng Kỹ thuật EDA để phân tích tìm đặc trưng liệu, bao gồm: đặc trưng thống kê mơ tả (trung bình, trung vị, phương sai, độ lệch chuẩn, ), tứ phân vị, khoảng tin cậy cho trung bình độ lệch chuẩn, mức biến động, tương quan, từ rút đặc tính liệu − Từ đặc tính liệu, đưa mơ hình dự báo phù hợp cho số vận tải container nước 1.3 Bố cục Bố cục báo cáo gồm chương, cụ thể: − − − − − 1.4 Chương 1: Giới thiệu đề tài Chương 2: Cơ sở lý thuyết Phương pháp luận Chương 3: Giới thiệu vấn đề Chương 4: Thống kê mô tả Chương 5: Trả lời câu hỏi Phạm vi báo cáo − Chỉ tiến hành dự báo liệu có data pattern stationary, trend seasonal − Các phương pháp dự báo sử dụng bao gồm: Naïve, Simple averages, Moving averages, Exponential smoothing, Growth curves, Linear exponential smoothing, Quadratic exponential smoothing, Holt’s method SKKN Tiểu Luận PRO(123docz.net) CHƯƠNG 2.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP LUẬN Cơ sở lý thuyết 2.1.1 Kỹ thuật EDA Exploratory Data Analysis (EDA) phương pháp phân tích liệu chủ yếu sử dụng kỹ thuật biểu đồ, hình vẽ Kỹ thuật bao gồm việc thực xem xét, nghiên cứu liệu, biểu đồ khác thực phương pháp thống kê mơ tả để tìm kết cần thiết cho câu hỏi đặt ra, đồng thời giúp có sở để chọn mơ hình bước Những kỹ thuật biểu đồ sử dụng EDA thường đơn giản, bao gồm vài kỹ thuật sau: − Vẽ liệu nguyên sử dụng data traces, histograms, block plots, − Vẽ phân bố liệu nguyên sử dụng mean plots, standard deviation plots, box plots, − Sắp xếp biểu đồ giúp tối đa hố khả tự nhiên nhận biết mơ hình người 2.1.2 Phương pháp dự báo Bảng 2.1 Lựa chọn phương pháp dự báo Pattern of Data Time horizon Type of Model ST, T, S S TS Simple averages ST S TS Moving averages ST S TS Exponential smoothing ST S TS Growth curves T I, L TS Linear exponential smoothing T S TS Quadratic exponential smoothing T S TS Holt’s method T S TS Method Naïve Trong Pattern of the data: ST, stationary; T, trending; S, seasonal Time horizon: S, short term; I, intermediate term; L, long term Type of model: TS, time series SKKN Tiểu Luận PRO(123docz.net) 2.2 Phương pháp luận Hình 2.1 Phương pháp luận thực báo cáo SKKN Tiểu Luận PRO(123docz.net) CHƯƠNG 3.1 GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ Vấn đề Trong hoạt phân tích dự báo, vấn đề quan trọng hàng đầu cần đặt việc nắm bắt tối đa thông tin lĩnh vực dự báo Thông tin hiểu cách cụ thể gồm: số liệu khứ lĩnh vực dự báo, diễn biến tình hình trạng động thái phát triển lĩnh vực dự báo đánh giá cách đầy đủ nhân tố ảnh hưởng định lượng lẫn định tính Bài báo cáo tập trung phân tích số thống kê mơ tả cho chuỗi liệu cách sử dụng kỹ thuật EDA phương pháp chuỗi thời gian Phân tích liệu khai phá kỹ thuật để xác định mối quan hệ xu hướng, quan sát có ảnh hưởng, từ giúp dễ dàng mơ tả tóm tắt liệu nhằm giúp cho nhà phân tích có nhìn trực quan tận dụng tốt liệu có Phương pháp chuỗi thời gian dựa việc phân tích chuỗi quan sát biến theo biến số độc lập thời gian Trong liệu chọn số vận tải hàng hóa container nước mà Việt Nam xuất hàng hóa đến nhiều nhất, bao gồm hai loại hình vận tải container đường sắt đường thủy, đơn vị đo lường TEU (Đơn vị tương đương 20 feet) Dữ liệu lấy từ Bộ sở liệu OECD, truy cập đường dẫn sau: https://www.oecd-ilibrary.org/transport 3.2 Công cụ − Kỹ thuật EDA bao gồm: ▪ Các thông số đo lường tập trung: Trung bình, Trung vị, Yếu vị ▪ Các thông số đo lường phân tán: Khoảng biến thiên, Tứ phân vị, IQR, Phương sai, Độ lệch chuẩn ▪ Biểu đồ Biểu đồ Histogram, Biểu đồ hệ số tương quan ▪ Hệ số biến thiên (CV), Khoảng tứ phân vị, Biểu đồ Box Plot, Hệ số tương quan Pearson − Phần mềm Minitab 18 3.3 Thu thập liệu 3.3.1 Cách thức thu thập liệu Dữ liệu số xuất container nước đường sắt bao gồm Hà Lan, Hungary, Romania, Đức, Lithuania nước đường biển bao gồm Hà Lan, Đức, Ý, Tây Ban Nha, Bỉ Các liệu thu thập từ trang thông tin điện tử OECD iLibrary 3.3.2 Điều chỉnh liệu Sau thu thập liệu số vận tải container nước để tính tốn, có vài nước khơng có liệu vài năm thời đoạn Do đó, nhóm tiến hành sử dụng phương pháp trung bình dịch chuyển (MA) để làm đầy liệu thơ Ví dụ: nước Hà Lan khơng có liệu vận tải container từ năm 1995 – 2003 Hình 3.1 Chuỗi liệu bị thiếu Hà Lan SKKN Tiểu Luận PRO(123docz.net) B.2 Time Series Plot SKKN Tiểu Luận PRO(123docz.net) B.3 Autocorrelation Function SKKN Tiểu Luận PRO(123docz.net) B.4 Correlation SKKN Tiểu Luận PRO(123docz.net) Anderson-Darli ng Normality Test A-Squared 6.53 P-Value