1. Xây dựng phương pháp dự báo nhu cầu dịchvụ trong mạng B-ISDN khu
1.1.1. Các phương pháp dự báo truyền thống
1.1.1.1. Phương pháp ngoại suy
Phương pháp ngoại suy sử dụng cho những quá trình phát triển theo kiểu tiệm tiến của đối tượng theo một mối quan hệ hay quy luật sẽ xảy ra trong tương lai. Thơng tin ban đầu để ngoại suy là một chuỗi thời gian vềđộng thái phát triển của đối tượng dự
báo. Phân tích sự biến đổi về mối quan hệ của đối tượng trong giai đoạn lịch sửđã nêu để phát hiện ra quy luật về sự phát triển của đối tượng đang xem xét.
Phương pháp này chỉ thật sự hữu ích khi đầy đủ dữ liệu và xu hướng phát triển của
32
1.1.1.2. Phương pháp chủ quan (Phương pháp chuyên gia)
Phương pháp chuyên gia là một cơng cụ hữu hiệu để dự báo những vấn đề bao quát rộng, phức tạp và nhiều chỉ tiêu.
Phương pháp này chủ yếu dựa vào thu thập, xử lý các ý kiến đánh giá của tập thể các nhà khoa học, kỹ thuật (chuyên gia) nhằm mục đích xây dựng được xu hướng phát triển tương lai của đối tượng dự báo.
Phương pháp này hiệu quả trong trường hợp khơng cĩ cơ sở lý luận chắc chắn, thiếu số liệu thống kê đầy đủ và tin cậy.
Nhược điểm của phương pháp này là tính chủ quan cao, phụ thuộc vào nhận định của chuyên gia.
1.1.1.3. Phương pháp mơ hình hố
Loại phương pháp mơ hình hố là lớp phương pháp cĩ triển vọng hơn cả. Chúng kế
thừa sử dụng các yếu tố của các phương pháp ngoại suy, chuyên gia và cĩ ý nghĩa
đặc biệt ở giai đoạn lựa chọn, nĩ đánh giá sự phát triển theo xác suất tính hiện thực và thời hạn cho phép để hồn thành những chỉ tiêu đã đưa ra.
Mơ hình là sự phản ánh cĩ chọn lọc những thuộc tính của đối tượng được nghiên cứu. Khi sử dụng các hệ thức tốn học mơ tảđặc trưng của đối tượng và các mối liên hệ giữa chúng ta sẽ cĩ mơ hình tốn học. Mơ hình tốn học thể hiện sự liên kết giữa các biến số và hệ số.
Dự báo bằng phương pháp mơ hình mặc dù cĩ nhiều ưu điểm nhưng việc sử dụng hiện nay cịn bị hạn chế do địi hỏi phải cĩ hệ thống cơ sở dữ liệu đầy đủ trong quá khứ.
Qua nghiên cứu phương pháp mơ hình hố chúng ta thấy: do việc nghiên cứu một biến thống qua các biến khác cho nên việc giải thích các kết quả dự báo là cĩ thểđạt
được và khi đối tượng dự báo cĩ biến động thì cĩ thể giải thích được nguyên nhân do phân định được trọng số của các nhân tốảnh hưởng đến nhu cầu thực tế của dịch vụ được dự báo. Về mặt lý thuyết phương pháp dự báo bằng mơ hình tỏ ra cĩ tính thuyết phục hơn và cĩ hiệu quả cao hơn và đương nhiên là nĩ cũng địi hỏi các điều kiện khắt khe hơn so với phương pháp ngoại suy.
Địi hỏi hệ thống dữ liệu: trong khi phương pháp ngoại suy theo thời gian chỉ cần dữ
liệu của một biến cần dự báo thì phương pháp này lại địi hỏi dữ liệu của tất cả các biến cĩ liên quan, cĩ ảnh hưởng đáng kểđến đối tượng cần nghiên cứu. Việc thu thập dữ liệu trong tình hình hiện nay gặp rất nhiều khĩ khăn, do vậy hạn chế rất nhiều đến việc áp dụng phương pháp này.
33 Đặc biệt đối với phương pháp này cần cĩ sự tìm tịi, khám phá và phải dày cơng nghiên cứu. Do vậy cần cĩ các bộ phận chuyên trách mới cĩ thể đảm đương được cơng việc này.
Xuất phát từ các yếu tố nêu trên nên trong thực tiễn việc vận dụng phương pháp này
để dự báo cịn bị hạn chế. Phương pháp dự báo theo mơ hình cần thiết phải được áp dụng đểđáp ứng các địi hỏi hiện tại và trong tương lai khơng xa của quản lý. Mặc dù áp dụng phương pháp này cịn cĩ nhiều khĩ khăn nhưng với những biện pháp về tổ
chức và với những người nhiệt tình với cơng việc chắc chắn cơng việc vẫn cĩ thểđạt kết quả tốt.