hệ hỗ trợ dự báo số lượt người đi xe buýt

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN TOÁN ỨNG DỤNG VÀ TIN HỌC PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG HỆ HỖ TRỢ DỰ BÁO SỐ LƯỢT NGƯỜI ĐI XE BUÝT Giảng viên hướng dẫn: TS.Lê Chí Ngọc Họ tên sinh viên : Phạm Thị Lan MSSV : 20162286 Lớp : Toán-Tin K61 Hà Nội – 2020 Hệ hỗ trợ dự báo số lượt người xe buýt Mục lục Lời nói đầu I Khảo sát hệ thống Khảo sát trạng Đặc tả yêu cầu Mơ hình ARIMA 4 Dữ liệu thực nghiệm Quy trình xử lý II Phân tích hệ thống 10 Biểu đồ phân cấp chức 10 Biểu đồ luồng liệu 11 2.1 Biểu đồ luồng liệu mức ngữ cảnh 11 2.2 Biểu đồ luồng liệu mức đỉnh 11 2.3 Biểu đồ chức Quản trị hệ thống 12 2.4 Biểu đồ chức Thống kê 12 2.5 Biểu đồ chức Dự báo 13 III Thiết kế hệ thống 13 Thiết kế mơ hình hệ thống 13 Ngôn ngữ sử dụng 13 Giao diện Website 14 3.1 Đăng nhập 14 3.2 Trang chủ 14 3.3 Dự báo 15 Kết luận 17 Danh mục tài liệu tham khảo 18 Sinh viên thực hiện: Phạm Thị Lan MSSV:20162286 Hệ hỗ trợ dự báo số lượt người xe buýt Lời nói đầu Ngày nay, phương tiện công cộng xe buýt Portland, bang Oregon, Mỹ nhiều người sử dụng để lại ngày Do nhu cầu người sử dụng phương tiện công cộng xe buýt ngày nhiều dẫn đến tình trạng nhà xe chưa thể đáp ứng hết nhu cầu mà hàng khách mong muốn nên xảy thiếu xót khơng đáng có Hiểu vấn đề tầm quan trọng việc đưa định đó, nhà phát triển nghiên cứu tạo nên phần mềm dự báo số lượt người xe nhằm hỗ trợ nhà quản lý việc đưa định quan trọng Vì báo cáo này, em phân tích thiết kế hệ thống dự đoán số lượt người xe buýt với phần sau: ✓ Khảo sát hệ thống ✓ Phân tích hệ thống ✓ Thiết kế hệ thống Em xin chân thành cảm ơn Thầy Lê Chí Ngọc giúp đỡ để em hoàn thành báo cáo Mặc dù nỗ lực q trình học hồn thành báo có nhiều hạn chế kiến thức kinh nghiệm nên khó tránh thiếu sót Vậy nên em mong nhận góp ý, đánh giá từ Thầy bạn để báo cáo hệ thống hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn! Sinh viên thực Phạm Thị Lan Sinh viên thực hiện: Phạm Thị Lan MSSV:20162286 Hệ hỗ trợ dự báo số lượt người xe buýt I Khảo sát hệ thống Khảo sát trạng Phương tiện công cộng xe buýt Portland, bang Oregon, Mỹ nhiều người sử dụng để lại ngày Tuy nhiên bên cạnh phương tiện cơng cộng gây số khó khăn: ➢ Người dân khơng thể làm chờ đợi xe buýt lâu, họ chọn phương tiện khác để thay như: tàu điện ngầm, uber,… ➢ Quá tải số lượng người sử dụng dẫn đến giảm chất lượng phục vụ, gây vấn đề an ninh, khó kiểm sốt ➢ Trong số tháng số lượng người sử dụng gây lãng phí số lượng xe buýt sử dụng  Những khó khăn ảnh hưởng đến lợi nhuận cơng ty vận hành Bên cạnh nhiều nhà quản lý muốn xem báo cáo thống kê năm trước để nắm tình trạng để cân nhắc phương án kịp thời việc có báo cáo sớm trực quan điều vô lý tưởng Vì việc có hệ thống dự báo số lượt xe buýt lựa chọn thông minh vơ hữu ích cho cơng ty vận hành Hệ thống tận dụng tốc độ tính tốn máy tính, khả làm việc liên tục, đưa biểu đồ trực quan khả dự báo tốt việc người dùng sử dụng nơi đâu vào thời điểm Đặc tả yêu cầu Nhà quản lý có thể: ✓ Đăng nhập, đăng xuất vào hệ thống ✓ Xem thống kê tổng số lượt xe buýt theo tháng, năm ✓ Xem dự báo lượng tiêu thụ tháng Mơ hình ARIMA Chuỗi thời gian chuỗi điểm liệu đo theo khoảng thời gian liền nhau, khoảng cách lần đo (Lưu ý liệu mà ta nói phải tập biến ngẫu nhiên - stochastic process) Có loại dự báo: Sinh viên thực hiện: Phạm Thị Lan MSSV:20162286 Hệ hỗ trợ dự báo số lượt người xe buýt • Dự báo ngắn hạn • Dự báo trung hạn • Dự báo dài hạn Chuỗi thời gian bao gồm yếu tố: • Xu hay khuynh khoảng thời gian dài • Chu kỳ thời gian mà tượng lặp lại • Biến đổi theo mùa xét đến biến đổi có tính tuần hồn chu kỳ • Dao động ngẫu nhiên xét đến dao động ngẫu nhiên xung quanh xu thế, điều làm ảnh hưởng đến chu kỳ biến đổi theo mùa chuỗi quan sát ❖ Mơ hình ARIMA gồm phần: AR(Auto regressive): tự hồi quy MA(Moving Average): trung bình trượt ARIMA(p,d,q) với p bậc tự hồi quy, d bậc sai phân, q bậc trung bình trượt AR(p)-Tự hồi quy Nhận diện mối quan hệ quan sát chuỗi thời gian cách xác định tự tương quan sau khoảng thời gian với giả thuyết chuỗi thời gian ổn định(xác suất phụ thuộc không thây đổi thi trượt thời gian) Xác định quan hệ tự hồi quy tuyến tính chuỗi thời gian: Sinh viên thực hiện: Phạm Thị Lan MSSV:20162286 Hệ hỗ trợ dự báo số lượt người xe buýt MA(q)-Trung bình trượt Xác định quan hệ hồi quy tuyến tính chuỗi thời gian chuỗi tạo sai số dự báo từ q khoảng thời gian trước: Mơ hình tự hồi quy trung bình trượt tích hợp ARIMA(p,d,q) • Mơ hình tự hồi quy trung bình trượt (ARMA(p,q)) • Mơ hình tự hồi quy trung bình trượt tích hợp(ARIMA(p,d,q)) Sinh viên thực hiện: Phạm Thị Lan MSSV:20162286 Hệ hỗ trợ dự báo số lượt người xe buýt Dữ liệu thực nghiệm Dữ liệu 114 ghi, gồm trường Month Count biểu diễn số lượt xe buýt (nghìn lượt) tháng năm từ 1/1970 đến 6/1979 khu vực Portland Hình Dữ liệu Quy trình xử lý a Phân rã chuỗi thành khuynh, mùa phần dư Sinh viên thực hiện: Phạm Thị Lan MSSV:20162286 Hệ hỗ trợ dự báo số lượt người xe buýt Hình Tách chuỗi thành khuynh, mùa phần dư - Khuynh: Nhìn vào đồ thị ta thấy chuỗi có xu hướng tăng - Mùa: Chuỗi có tính mùa vụ - Chuỗi phần dư: thành phần ngẫu nhiên khơng biết trước b Nhận dạng mơ hình: xác định tham số (p,d,q) Kiểm tra tính dừng: trung bình phương sai khơng đổi theo thời gian Sử dụng phép thử Augmented Dickey-Fuller để kiểm tra tính dừng Nếu chuỗi ban đầu chưa dừng cần sai phân để đưa chuỗi chuỗi dừng Tìm tham số dựa vào biểu đồ tự tương quan ACF tự tương quan riêng phần PACF Sinh viên thực hiện: Phạm Thị Lan MSSV:20162286 Hệ hỗ trợ dự báo số lượt người xe buýt Hình Biểu đồ ACF PACF c Ước lượng mơ hình: xác định hệ số mơ hình phương pháp ước lượng hợp lý cực đại d Kiểm định mô hình Kiểm định chuỗi phần dư: sử dụng Ljung-Box Nếu thu p-value > 0.05 tức không tồn tượng tự tương quan chuỗi phần dư Sinh viên thực hiện: Phạm Thị Lan MSSV:20162286 Hệ hỗ trợ dự báo số lượt người xe buýt Hình Biểu đồ ACF PACF phần dư e Dự báo Dựa vào hệ số tìm phía để lắp vào mơ hình dự báo thời gian II Phân tích hệ thống Biểu đồ phân cấp chức Sinh viên thực hiện: Phạm Thị Lan MSSV:20162286 10 Hệ hỗ trợ dự báo số lượt người xe buýt Hình Biểu đồ phân cấp chức Biểu đồ luồng liệu 2.1 Biểu đồ luồng liệu mức ngữ cảnh Hình Biểu đồ luồng liệu mức ngữ cảnh 2.2 Biểu đồ luồng liệu mức đỉnh Sinh viên thực hiện: Phạm Thị Lan MSSV:20162286 11 Hệ hỗ trợ dự báo số lượt người xe buýt Hình Biểu đồ luồng liệu mức đỉnh 2.3 Biểu đồ chức Quản trị hệ thống Hình Biểu đồ chức Quản trị hệ thống 2.4 Biểu đồ chức Thống kê Hình Biểu đồ chức Thống kê Sinh viên thực hiện: Phạm Thị Lan MSSV:20162286 12 Hệ hỗ trợ dự báo số lượt người xe buýt 2.5 Biểu đồ chức Dự báo Hình 10 Biểu đồ chức Dự báo III Thiết kế hệ thống Thiết kế mơ hình hệ thống Hình 11 Mơ hình hệ thống a Manager: Người quản lý đưa định b Web Browser:  Nhận yêu cầu từ Manager  Hiển thị kết sau xử lý đưa c Web Server: Xử lý yêu cầu trả kết cho Web Browser d Database: Lưu trữ liệu Ngôn ngữ sử dụng ❖ HTML (viết tắt HyperText Markup Language) ngôn ngữ đánh dấu siêu văn sử dụng để mô tả cấu trúc trang Web tạo loại tài liệu xem trình duyệt ❖ CSS (viết tắt Cascading Style Sheets) ngôn ngữ định dạng sử dụng để mơ tả trình bày trang Web, bao gồm màu sắc, cách bố trí phơng chữ CSS cho phép chúng hiển thị nội dung tương thích loại thiết bị có kích thước hình khác nhau, chẳng hạn hình lớn, hình nhỏ điện thoại hay máy tính ❖ JavaScript ngơn ngữ lập trình ngơn ngữ kịch cho phép triển khai chức phức tạp trang web hiển thị cập nhật nội dung kịp thời, tương tác với đồ, … tạo trang web động Sinh viên thực hiện: Phạm Thị Lan MSSV:20162286 13 Hệ hỗ trợ dự báo số lượt người xe buýt ❖ Python ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng, cấp cao, mạnh mẽ, có tính tương thích cao Python cung cấp nhiều package hỗ trợ Python ngơn ngữ ưa thích ngành khoa học liệu (data science) ngôn ngữ phổ biến để xây dựng chương trình trí tuệ nhân tạo bao gồm machine learning ❖ Flask web frameworks, thuộc loại micro-framework xây dựng ngơn ngữ lập trình Python Flask cho phép bạn xây dựng ứng dụng web từ đơn giản tới phức tạp Flask cung cấp cho bạn công cụ, thư viện công nghệ hỗ trợ bạn làm công việc Flask mơi trường độc lập, sử dụng thư viện khác bên ngồi Do vậy, Flask có ưu điểm nhẹ, có lỗi bị phụ thuộc dễ dàng phát xử lý lỗi bảo mật Giao diện Website 3.1 Đăng nhập Hình 12 Trang đăng nhập 3.2 Trang chủ Sinh viên thực hiện: Phạm Thị Lan MSSV:20162286 14 Hệ hỗ trợ dự báo số lượt người xe buýt Hình 13 Trang trang chủ 3.3 Dự báo Sinh viên thực hiện: Phạm Thị Lan MSSV:20162286 15 Hệ hỗ trợ dự báo số lượt người xe buýt Hình 14 Trang dự báo Sinh viên thực hiện: Phạm Thị Lan MSSV:20162286 16 Hệ hỗ trợ dự báo số lượt người xe buýt Kết luận Trong báo cáo em trình bày quy trình phân tích thiết kế hệ thống dự báo số lượt người xe buýt Portland Hệ thống đưa thống kê, dự báo qua biểu đồ cách trực quan, dễ hiểu dễ sử dụng Nhưng hạn chế thời gian kinh nghiệm nên báo cáo cịn nhiều thiếu sót chưa triển khai nhiều chức mở rộng khác Sinh viên thực hiện: Phạm Thị Lan MSSV:20162286 17 Hệ hỗ trợ dự báo số lượt người xe buýt Danh mục tài liệu tham khảo [1] Slide Phân tích chuỗi thời gian [2] R S TSAY, Analysis of Financial, 2002 Sinh viên thực hiện: Phạm Thị Lan MSSV:20162286 18 ... MSSV:20162286 14 Hệ hỗ trợ dự báo số lượt người xe buýt Hình 13 Trang trang chủ 3.3 Dự báo Sinh viên thực hiện: Phạm Thị Lan MSSV:20162286 15 Hệ hỗ trợ dự báo số lượt người xe buýt Hình 14 Trang dự báo Sinh... MSSV:20162286 16 Hệ hỗ trợ dự báo số lượt người xe buýt Kết luận Trong báo cáo em trình bày quy trình phân tích thiết kế hệ thống dự báo số lượt người xe buýt Portland Hệ thống đưa thống kê, dự báo qua... MSSV:20162286 12 Hệ hỗ trợ dự báo số lượt người xe buýt 2.5 Biểu đồ chức Dự báo Hình 10 Biểu đồ chức Dự báo III Thiết kế hệ thống Thiết kế mơ hình hệ thống Hình 11 Mơ hình hệ thống a Manager: Người quản