Giáo trình môn tổ chức và quy hoạch mạng viễn thông 6 pps

27 Các phương pháp dự báo được phân loại theo 3 phương pháp sau: - Phương pháp chuỗi thời gian. - Phương pháp mô hình hóa. - Các phương pháp khác. Một phương pháp dự báo được xác định thông qua các số liệu thu thập. Tuy nhiên, để cho giá trị dự báo đảm bảo độ chính xác cao hơn, điều quan trọng là nên chọn phương pháp khả thi nhất và chọn các giá trị tối ưu. Bước 6: Xác định các giá trị dự báo Từ việc phân tích kết quả nhận được ở bước 2 và bước 4, các giá trị tối ưu sẽ được quyết định. 3.3.4. Các phương pháp xác định nhu cầu 3.3.4.1, Phương pháp chuỗi thời gian (1) Khái quát Đối với phương pháp chuỗi thời gian, xu hướng trong quá khứ sẽ được áp dụng để dự báo cho tương lai.Ví dụ, giả sử thời gian là ‘t’ và biến dự báo (nhu cầu hoặc lưu lượng) là ‘y’, hàm biểu diễn mối quan hệ có dạng y=f(t). Phương pháp này thường được sử dụng cho dự báo ngắn hạn. Hạn chế của phương pháp này là các biến về chính sách như cước và mức dịch vụ không được tính đến và như vậy thì nó không có tính thuyết phục. Nhưng phương pháp này dễ thực hiện nhất và đơn giản vì ngoài các số liệu cần có như nhu cầu và mật độ điện thoại ra thì không đòi hỏi thêm số liệu nào khác. Chính vì lý do đó mà phương pháp này được sử dụng rộng rãi trong dự báo dân số, dự báo kinh tế,… (2) Điều chỉnh số liệu biến thiên Thông thường, số liệu chuỗi thời gian bao gồm 4 dạng sau: biến thiên xu thế, biến thiên chu kỳ, biến thiên theo mùa, biến thiên bất thường. Bởi vậy cần phải chuyển các biến thiên khác nhau về dạng biến thiên dữ liệu xu thế bằng “phương pháp bình quân tháng”, “phương pháp nhân công”… Phương pháp bình quân tháng được giải thích ngắn gọn như sau: Phương pháp này là phương pháp đơn giản nhất trong các phương pháp ước tính số biến thiên theo mùa và nó cũng được gọi là phương pháp bình quân theo chu kỳ. Phương pháp này được áp dụng khi biến thiên xu thế - một trong các nhân tố của chuỗi thời gian xuất hiện như biến thiên là một giá trị xu hướng của các đường thẳng và cho phép tìm sự biến thiên của số liệu bằng cách tính đơn giản hơn. Giả sử rằng trong chuỗi thời gian chu kỳ theo tháng của n năm, i tháng là x ij , M i là giá trị trung bình, M 0 là bình quân giá trị trung bình. M i =∑x ij /n 28 M 0 =∑x i /12 (5.1) Chỉ số mùa (SI) được tính như sau: SI=M i /M 0 *100 (5.2) Để chuyển dạng dữ liệu mùa, sử dụng chỉ số mùa như mô hình (5.2) và nhân với 100. (3)Các biểu thức sử dụng cho dự báo Biểu thức thích hợp được lựa chọn phải dựa trên nền tảng của xu hướng nhu cầu trong quá khứ. Ở thời điểm này, các đặc điểm của mỗi biểu thức phải được xem xét đầy đủ. Đó là, biểu thức và giai đoạn dự báo phải được xác định xem nhu cầu sẽ thay đổi như thế nào. Đối với dự báo bằng phân tích chuỗi thời gian thì chỉ thời gian là yêu tố giải thích biến nhu cầu. Các yếu tố khác như những thay đổi cơ cấu không được giải thích. Nhưng phải chú ý rằng, phương pháp này chỉ đúng trong trường hợp mối liên quan giữa các yêu tố quyết định nhu cầu hiện tại và nhu cầu quá khứ sẽ không thay đổi cơ bản trong tương lai. Nếu bất kỳ sự thay đổi cơ cấu nào được xem là sẽ ảnh hưởng lớn đến nhu cầu thì nguyên nhân và mức độ ảnh hưởng của nó phải được phân tích kỹ lưỡng và phương pháp dự báo phải được điều chỉnh. Sau đây là các biểu thức được dùng cho phân tích chuỗi thời gian. Phương trình tuyến tính và phương trình bậc 2 khá là phù hợp với dự báo ngắn hạn. Hàm mũ và hàm logistic phù hợp với dự báo dài hạn. Hàm logistic nhận được từ việc nghiên cứu vấn đề tăng dân số đặc biệt phù hợp trong dự báo lợi ích công cộng của hàng hóa được tiêu thụ liên tục. (4) Xác định hằng số của mô hình dự báo Với mỗi phương pháp được xác định dựa vào xu thế nhu cầu trong quá khứ thì hằng số của mỗi một phương trình phải được tính toán. Phương pháp phổ biến nhất là phương pháp bình phương nhỏ nhất. (a) Phương pháp bình phương nhỏ nhất Phương pháp này có nghĩa là tìm ra được một phương trình sao cho tổng diện tích khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dự báo nhỏ nhất. (b) Xác định giá trị tới hạn (mức bão hòa) Giá trị tới hạn ‘K’ trong hàm logistic và hàm mũ điều chỉnh là giá trị dựa vào số liệu quá khứ ở thời điểm dự báo. Giá trị ‘K’ không nhất thiết phải là hằng số. Khi nền kinh tế phát triển, giá trị ‘K’ trở nên lớn hơn. Sai số lớn sẽ không xuất hiện thậm chí nếu K được coi như là một hằng số cho đến khi đường cầu tiến gần đến K. 29 Giá trị ‘K’ là khác nhau không chỉ với các quốc gia và các vùng mà còn khác nhau tùy theo trình độ kinh tế và các điều kiện của dân cư. Nó thường được xác định dựa trên các yếu tố kinh tế và các yếu tố chính trị, tham khảo số liệu của các quốc gia khác và số liệu của các khu vực lân cận. 3.3.4.2, Phương pháp hồi quy (1) Khái quát Trong mô hình hồi quy, mối quan hệ của nguyên nhân và kết quả giữa nhu cầu và các yếu tố quyết định nó được mô hình hóa để dự báo. Đầu tiên, các yếu tố tìm được tìm kiếm bao gồm mối liên quan phụ thuộc lẫn nhau hoặc mối liên quan giữa nguyên nhân và kết quả trong quá khứ. Nhìn chung, các yếu tố kinh tế và các yếu tố xã hội đều liên quan đến nhu cầu. Trong những nhân tố này, một vài nhân tố là mô hình có ảnh hưởng lớn đến nhu cầu và giá trị tương lai của nó có thể là dự báo. Với những mô hình này nhu cầu là dự báo. (2) Xác định công thức hồi quy (a) Sự tương quan Trước khi xác định công thức truy hồi, cần phải tìm một nhân tố đan xen với nhu cầu. Biểu hiện cường độ của sự liên hệ là khái niệm của sự tương quan. (3) Các phương pháp khác 3.4. Dự báo lưu lượng 3.4.1. Khái niệm Dự báo lưu lượng là đánh giá tổng số lượng xảy ra tại mỗi điểm của mạng lưới. Các nhân tố ảnh hưởng đến dự báo lưu lượng: kết quả dự báo lưu lượng, các dao động cơ bản, dịch vụ. 3.4.2. Các bước xác định lưu lượng Lưu lượng thường được dự báo theo các bước sau đây: Bước 1: Xác định mục địch và đối tượng dự báo. Xác định mục tiêu của dự báo, lưu lượng và năm được dự báo. Bước 2: Thu thấp số liệu và xác định giả thiết Xác định các giả thiết của dự báo (ví dụ: hệ thống giá và các dự án phát triển địa phương có thể có). Lựa chọn và phân tích số liệu biểu thị xu hướng của nhu cầu lưu lượng. Bước 3: Nghiên cứu xu hướng lưu lượng 30 Ghi chép và phân tích các đặc tính lưu lượng. Gồm có: xu hướng chuỗi thời gian của lưu lượng, phân tích xu hướng lưu lượng nội hạt và đường dài trong nước, các nhân tố chính ảnh hưởng đến lưu lượng (ví dụ: cầu thuê bao), mối liên hệ giữa sự phát triển vùng và lưu lượng, sự phân bố lưu lượng theo thời gian. Bước 4: Lựa chọn phương pháp dự báo. Phương pháp thích hợp nhất được lựa chọn qua việc xem xét các đặc tính của lưu lượng và các nhân tố dao động. Bước 5: Tính toán lưu lượng cơ bản Tính toán lưu lượng trung bình hàng năm cho năm tham khảo. Bước 6: Dự báo lưu lượng Dự báo thực hiện bằng cách sử dụng phương pháp chuỗi thời gian, hoặc nhân tỷ lệ tăng lưu lượng với lưu lượng cơ bản. Bước 7: Đánh giá / xác định dự báo Xem xét các đặc tính của các nhân tố dao động sử dụng trong dự báo, dự báo so sánh xu hướng lưu lượng toàn cầu và số liệu lưu lượng của từng nước. Bước 8: Tính toán lưu lượng tham khảo Lưu lượng tham khảo được tính theo giả thiết về sự dao động trong dự báo (lưu lượng trung bình hàng năm). Bước 9: Biên soạn các báo cáo Các báo cáo mà chúng ta đưa ra các số liệu cơ sở cho dự báo lưu lượng (lưu lượng tham khảo và số thuê bao), dự báo, các giả thiết cho dự báo, và cơ sở để đánh giá / xác định dự báo được soạn thảo. Bước 10: Hoàn thiện dự báo Bằng việc tiếp tục so sánh dự báo với các số liệu thực tế, cải tiến phương pháp dự báo để đạt được độ chính xác cao hơn. 3.4.3. Các phương pháp xác định dự báo lưu lượng Các phương pháp dự báo khác nhau được chọn lựa theo lượng thoongn tin sẵn có là bao nhiêu (nghĩa là chỉ có số liệu cho mỗi trạm hoặc số liệu cho toàn quốc gia là sẵn có). Trong phần này, chúng tôi sẽ miêu tả hai trường hợp: (1) số liệu lưu lượng sẵn có và (2) số liệu lưu lượng không sẵn có. 3.4.3.1, Khi số liệu lưu lượng sẵn có 31 Khi một vài số liệu lưu lượng có sẵn, sử dụng các phương pháp sau đây: Phương pháp chuỗi thời gian. Phương pháp hồi quy. Dự báo toàn cầu xem xét các điều kiện của từng địa phương. Dự báo đơn giản tỷ lệ tăng lưu lượng điểm – điểm. Mỗi phương pháp sẽ được miêu tả dưới đây: (1) Phương pháp chuỗi thời gian Phương pháp này xác định xu hướng chuỗi thời gian dựa trên số liệu quá khứ, và dự báo tương lai bằng cách mở rộng xu hướng. (2) Phương pháp hồi quy Phương pháp này xác định các nhân tố tạo ra cầu lưu lượng, và mô tả sự dao động lưu lượng sự thay đổi của các nhân tố này. Mô hình dự báo ở công thức (4.1) dựa trên mô hình đàn hồi. Công thức này được sử dụng để tính toán tỷ lệ tăng lưu lượng. Y=aX 1 α .X 2 β X n γ α,β, γ : Biến thiên a: hằng số y: tỷ lệ tăng lưu lượng X 1 ,X 2 , X n : Biến số miêu tả Trong hầu hết các trường hợp, lưu lượng có liên quan chặt chẽ với sô lượng thuê bao. Tuy nhiên, vì số lượng cuộc gọi là khác nhau giữa các thuê bao kinh doanh và thuê bao dân cư nên hoặc là số thuê bao dân cư hoặc là số thuê bao kinh doanh được chuyển đổi lẫn nhau. Kết quả này gọi là số thuê bao chuyển đổi và được định nghĩa là biến số miêu tả. Phương pháp này thu được đường xu hướng theo tương quan giữa lưu lượng và số thuê bao biến đổi. Sử dụng đường xu hướng này, lưu lượng được dự báo bằng cách ước tính số thuê bao chuyển đổi. . gia khác và số liệu của các khu vực lân cận. 3.3.4.2, Phương pháp hồi quy (1) Khái quát Trong mô hình hồi quy, mối quan hệ của nguyên nhân và kết quả giữa nhu cầu và các yếu tố quy t định. được phân tích kỹ lưỡng và phương pháp dự báo phải được điều chỉnh. Sau đây là các biểu thức được dùng cho phân tích chuỗi thời gian. Phương trình tuyến tính và phương trình bậc 2 khá là phù. một phương trình sao cho tổng diện tích khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dự báo nhỏ nhất. (b) Xác định giá trị tới hạn (mức bão hòa) Giá trị tới hạn ‘K’ trong hàm logistic và hàm mũ