Dự báo thời gian di chuyển đô thị bằng thuật toán CatBoost: Phát triển nền tảng NovaLog AI hỗ trợ tối ưu hóa logistics tại Việt Nam

Abstract

Sự bất định của thời gian di chuyển đô thị làm giảm hiệu quả điều phối và tăng chi phí logistics tại Việt Nam lên mức 16,8% GDP. Nghiên cứu này đề xuất hệ thống NovaLog AI nhằm dự báo thời gian di chuyển và hỗ trợ tối ưu hóa lộ trình. Dựa trên bộ dữ liệu vi mô gồm hơn 20.000 hành trình với 11 đặc trưng đầu vào, nghiên cứu triển khai phương pháp xác thực chéo kết hợp 30 lần mô phỏng Monte Carlo nhằm giảm độ lệch chọn mẫu. Kết quả cho thấy thuật toán CatBoost đạt R² = 0,930, RMSE = 2,738 và A20 = 88,30% trên tập kiểm tra. Phân tích SHAP xác định quãng đường, hướng gió, kinh độ đi và vĩ độ đi là 4 yếu tố ảnh hưởng nhiều nhất đến độ trễ. Nghiên cứu cung cấp công cụ định tuyến động, hỗ trợ giảm ùn tắc và tối ưu chi phí vận hành chuỗi cung ứng.