Обобщенное прогнозирование показателя погрузки грузов при перевозке железнодорожным транспортом
Аннотация
Для повышения эффективности перевозочного процесса железнодорожным транспортом большое значение имеет прогнозирование показателей этого процесса, включая погрузку грузов. Учитывая, что перевозка грузов происходит в условиях неопределенности, задача прогнозирования является не тривиальной. В работе предлагается обобщенное прогнозирование показателя погрузки грузов при перевозке железнодорожным транспортом, когда используются три модели локальных показателей погрузки грузов с различными весами, а также учитываются сценарии развития перевозочного процесса. В качестве локальных показателей выбраны: а) значение, полученное по трехфакторной модели; б) значение, полученное по факторной модели, зависящей от времени; в) точечное экспертное суждение. Весовые коэффициенты получены с помощью метода анализа иерархий, использующего экспертные суждения в виде парных сравнений. Прогнозирование на основе совокупности моделей с учетом сценариев развития перевозочного процесса, является научной новизной работы. При апробации учитывались три сценария развития перевозочного процесса на Дальневосточной железной дороге. Использованы статистические данные с 2000 года по 2018 год, прогнозирование осуществлено на 2019 год. При первом сценарии учитывались только статистические данные, при втором дополнительно использовалась экспертная информация по оптимистическому варианту, при третьем использовалась экспертная информация по пессимистическому варианту. Знание фактической погрузки позволило подсчитать значения относительной погрешности обобщенного прогнозирования погрузки грузов по каждому сценарию. Можно отметить, что обобщенное прогнозирование показывает вполне хорошие результаты по всем трем сценариям, хотя сами модели прогнозирования дают существенную погрешность. Наиболее близкое значение получено при третьем сценарии.
Скачивания
Литература
2. Krakovsky Y. M., Dombrovsky I. A. Forecasting indicators of Ulaanbaatar railway freight traffic. Modern technologies. System analysis. Modeling. 2013. No. 4 (40). pp. 225–228.
3. Krakovsky Y. M., Kargapoltsev S. K., Nachigin V. A. Modeling of railway the trans-portation process by rail: analysis, forecasting, risks. Ed. by Y.M. Krakovsky. St. Petersburg : LITEO, 2018. 240 p.
4. Basilevskiy M. P. Multi-criteria approach to the construction of fully connected two-factor regressions based on the modeling of the GDP of Russia. Scientific journal Proceedings of VSU, Series: system analysis and infor-mation technology. 2020. No. 1. pp. 99–109.
5. Basilevskiy M. P. Research of a two-factor fully connected linear regression model. Modeling, optimization and information tech-nology. 2019. V. 25, No. 2. pp. 80–96.
6. Kirilyuk I. L. Models of production functions for the Russian economy. Computer Research and Modeling. 2013. V. 5, No. 2. pp. 293–312.
7. Shultz V. L., Kul’ba V. V. Models and methods of analysis and synthesis of scenarios for the development of socio-economic systems. Moscow: Nauka, 2012. Book. 1. 358 p.
8. Krakovsky Y. M., Luzgin A. N. Forecasting of basic indicators of the transportation process based on a scenario approach. Journal of Applied Informatics. 2017. V. 12. No. 2(68). pp. 29–36.
9. Nosko V. P. Econometrics. Moscow: Izdatel’skij dom «Delo» RAN-HiGS, 2011. Book.1. 672 p.
10. Davaanyam T., Krakovsky Y. M. Integrated forecasting of the main of indicators of transportation process. Modern technologies. System analysis. Modeling. 2016. No. 3(51). pp. 179–184.
11. Saati T. Decision-making. Analytic hierarchy process. Moscow : Radio i svyaz’, 1993. 320 p.
- Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).