Mô hình Dự báo Forecasting Logistics – Multiple Regression v2.3

Mô hình dự báo Forecasting Logistics – Multiple Regression v2.3 là công cụ hỗ trợ dự báo nhu cầu logistics dựa trên mô hình hồi quy đa biến theo chuỗi thời gian, được thiết kế cho cả giảng dạy, nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn. Phần mềm cho phép người dùng nạp dữ liệu từ Excel/CSV, lựa chọn biến mục tiêu (Demand) và các biến giải thích như giá nhiên liệu, thời gian giao hàng, tắc nghẽn cảng, khuyến mại và yếu tố thời tiết. Đồng thời, hệ thống tự động xây dựng các biến trễ (lag), tích hợp yếu tố mùa vụ theo tháng và ngày trong tuần, giúp phản ánh đầy đủ các đặc trưng vận hành logistics.

Quy trình sử dụng phần mềm gồm các bước chính: nạp dữ liệu, lựa chọn biến, thiết lập feature engineering (lag và seasonality), huấn luyện mô hình, kiểm định bằng phương pháp holdout và rolling-origin, sau đó thực hiện dự báo cho dữ liệu mới. Kết quả đầu ra bao gồm giá trị dự báo, khoảng tin cậy và các chỉ tiêu đánh giá như MAE, RMSE, MAPE và R², giúp người dùng đánh giá độ chính xác của mô hình.

Về phương pháp, mô hình sử dụng hồi quy tuyến tính kết hợp giữa dữ liệu quá khứ của nhu cầu, các yếu tố ngoại sinh và thành phần mùa vụ. Đặc biệt, phần mềm hỗ trợ recursive multi-step forecasting, cho phép dự báo nhiều bước trong tương lai ngay cả khi chưa có dữ liệu thực tế, bằng cách sử dụng các giá trị dự báo trước đó làm đầu vào cho các bước tiếp theo.

Phần mềm phù hợp với các bài toán dự báo ngắn và trung hạn như nhu cầu kho, vận chuyển container, phân phối hàng hóa… khi có dữ liệu lịch sử đầy đủ và các biến giải thích đáng tin cậy. Tuy nhiên, do sử dụng mô hình tuyến tính, độ chính xác có thể bị ảnh hưởng trong các trường hợp dữ liệu phi tuyến mạnh hoặc biến động cấu trúc lớn.

Tổng thể, đây là một công cụ trực quan, dễ sử dụng và có khả năng giải thích cao, giúp kết nối giữa mô hình học thuật và bài toán vận hành thực tế trong lĩnh vực logistics.

Chi tiết xem tại đây: link