hệ hỗ trợ dự báo lượng xe hơi được bán ở na uy

HỆ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH ĐỀ TÀI : HỆ HỖ TRỢ DỰ BÁO LƯỢNG XE HƠI ĐƯỢC BÁN Ở NA UY ĐIỀU TRA, KHẢO SÁT DỮ LIỆU MỤC LỤC MƠ HÌNH DỰ BÁO ÁP DỤNG MƠ HÌNH ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ĐIỀU TRA, KHẢO SÁT Sản xuất ôtô ngành công nghiệp phát triển Với sản lượng tô tiêu thụ hàng năm lớn, việc sản xuất thừa thiếu điều tránh khỏi số tác hại việc sản xuất thừa thiếu là:  Tăng chi phí lưu kho bãi, tăng chi phí bảo quản, trơng coi  Sản xuất thiếu làm doanh nghiệp hội tăng doanh thu, thị phần  Do đó, cần có hệ thống dự báo diện tích băng cịn lại để kịp thời đưa biện pháp xử lý 2 DỮ LIỆU KHẢO SÁT Dữ liệu làượng xe hang Honda bán NaUy từ tháng 01-2007 đến 012017 Nguồn : Kaggle Số lượng : 121 ghi MƠ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN CĨ YẾU TỐ MÙA VỤ Tính mùa vụ: Chuỗi thời gian có tính mùa vụ giá trị chuỗi thời gian thay đổi theo chu kỳ lặp lại Xử lý: Sử dụng mơ hình SARIMA Mơ hình SARIMA viết dạng phương trình tốn tử sau Trong đó: MƠ HÌNH DỰ BÁO Các bước thực phân tích chuỗi thời gian sử dụng mơ hình SARIMA Bước 1: Kiểm tra tính dừng Bước 2: Nhận dạng mơ hình: xác định tham số Bước 3: Ước lượng mơ hình: xác định hệ số phương pháp ước lượng hợp lý cực đại Bước 4: định tính hợp lý mơ hình SARIMA lựa chọn, bao gồm kiểm định tham số kiểm định phần dư Nếu kiểm định mơ hình lựa chọn khơng thỏa mãn quay lại từ giai đoạn nhận dạng để lựa chọn mơ hình khác hợp lý Bước 5: Dựa mơ hình lựa chọn thực dự báo giá trị tương lai liệu chuỗi mùa vụ Giá trị tương lai dự báo cho thời điểm mùa vụ MƠ HÌNH DỰ BÁO ÁP DỤNG MƠ HÌNH Quy trình thực : Phân tích liệu Lựa chọn mơ hình Ước lượng tham số mơ hình Ước lượng hệ số mơ hình Kiểm tra tính phù hợp mơ hình Đưa dự báo ÁP DỤNG MƠ HÌNH Phân tích liệu Đồ thị phân tích liệu bao gồm Dữ liệu gốc, Xu hướng, Mùa vụ, Phần dư Dữ liệu có xu hướng tuyến tính + mùa vụ năm ÁP DỤNG MƠ HÌNH Lựa chọn mơ hình (*) Tham khảo : Wayne A.Fuller, Introduction to Statistical Time Series, second ed., New York: John Wiley and Sons, 1996  Kiểm định tính dừng Dùng phép thử Augmented Dickey-Fuller Ta thu : => Chuỗi thời gian dừng sau lấy sai phân (do p-value = 0.00000 < 0.05 ) => d = ,D = (chu kì 12 tháng) bậc sai phân mơ hình ÁP DỤNG MƠ HÌNH Lựa chọn mơ hình Dựa vào đồ thị tự tương quan tự tương quan riêng phần ta thấy đồ thị giảm chậm sau độ trễ thứ ÁP DỤNG MƠ HÌNH Lựa chọn tham số cho thành phần mùa Dựa vào đồ thị tự tương quan tự tương quan riêng phần theo chu kì L=12 ta thấy ACF có bước nhảy giảm với khoảng thời gian Q=1 PACF giảm chậm => Q=1, P=2 => ta thu P=2, D=1, Q=2, S=12 ÁP DỤNG MƠ HÌNH Ước lượng tham số mơ hình (*) Tham khảo : tr 171-174, Peter J.Brockwell, Richard A.Davis, Introduction to Time Series and Forcasting, Second Edition, Springer, 2002 Ta thử mơ hình với p = 0,1,2; d = 1; q=0,1,2 mơ hình SARIMA: tinh giá trị tiêu chuẩn AIC (Akaike Information Criterion): Với n số tham số mơ hình (gồm số) (*) => Ưu tiên chọn mơ hình có AIC nhỏ ÁP DỤNG MƠ HÌNH Ước lượng tham số mơ hình => Mơ hình với tham số = (*) Tham khảo : tr 171-174, Peter J.Brockwell, Richard A.Davis, Introduction to Time Series and Forcasting, Second Edition, Springer, 2002 4 ÁP DỤNG MƠ HÌNH Ước lượng hệ số mơ hình Sử dụng phương pháp ước lượng hợp lý cực đại (maximum likelihood) Ta thu ước lượng tham số mơ hình : Kiểm tra tính phù hợp mơ hình  Các sai số độc lập với Dựa vào đồ thị tự tương quan chuỗi phần dư +Chỉ có vài giá trị nằm khoảng 50 trễ ( < 5% ) => Không tồn tượng tự tương quan chuỗi phần dư ÁP DỤNG MƠ HÌNH Đưa dự báo Dự báo từ 06-2010 -> 01-2017 ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ Dự báo năm Các biện pháp đề xuất • Tăng lượng xe sản xuất tháng tháng • Giảm lượng xe sản xuất tháng tháng 12 • Có biện pháp hợp lý để thúc đêỷ mua sắm vào tháng cuối năm 1 số hình giao diện số hình giao diện số hình giao diện ... phần dư ÁP DỤNG MƠ HÌNH Đưa dự báo Dự báo từ 06-2010 -> 01-2017 ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ Dự báo năm Các biện pháp đề xuất • Tăng lượng xe sản xuất tháng tháng • Giảm lượng xe sản xuất tháng tháng 12 •... hình khác hợp lý Bước 5: Dựa mơ hình lựa chọn thực dự báo giá trị tương lai liệu chuỗi mùa vụ Giá trị tương lai dự báo cho thời điểm mùa vụ MƠ HÌNH DỰ BÁO ÁP DỤNG MƠ HÌNH Quy trình thực : Phân tích... đó, cần có hệ thống dự báo diện tích băng cịn lại để kịp thời đưa biện pháp xử lý 2 DỮ LIỆU KHẢO SÁT Dữ liệu làượng xe hang Honda bán NaUy từ tháng 01-2007 đến 012017 Nguồn : Kaggle Số lượng :