Завершение проекта

Процессы прогнозирования  переменных состояния и интенсивности  отличаются друг от друга следующими особенностями:

·  если измерения характеристик системы проводятся через разные интервалы времени, то величину интервала необходимо учитывать при оценке переменных интенсивности, в то время как при оценке переменных состояния эта величина не имеет значения;

·  так как прогнозы обычно осуществляются для нескольких последовательных интервалов времени в пределах некоторого времени упреждения, по истечении которого становятся важными результаты реализации принятых решений, то правильный прогноз переменной состояния должен определять ее значение в конце времени упреждения, а прогноз переменной интенсивности должен представлять собой сумму прогнозов па протяжении времени упреждения;

·  функция распределения во времени вероятностей ошибок прогноза для переменной состояния должна соответствовать функции распределения вероятностей ошибок в исходных данных, тог да как для переменной интенсивности закон распределения вероятностей ошибок прогноза во времени стремится к нормальному при любом законе распределения вероятностей ошибок в исходных данных, поскольку эти ошибки представляют собой сумму ошибок прогноза в отдельные интервалы времени.

Временные интервалы пересмотра и уточнения прогноза.

Величина промежутков  времени между измерениями входных  переменных системы с целью проверки и уточнения ранее сделанных  прогнозов о выходных переменных зависит главным образом от длительности времени упреждения и наибольшей частоты циклических изменений  в системе, которые должна отражать модель. Поэтому временные интервалы  пересмотров прогнозов могут  из меняться в широких пределах и  измеряются, например, как часа ми, так  и годами. Однако эти интервалы  должны быть достаточно велики, чтобы  обеспечивалась вероятность осуществления  ожидаемых изменений системы.

В течение времени упреждения прогноз чаще всего проверяется  один-два раза, но иногда возникает  необходимость увеличить количество проверок до десяти. Так, прогнозируемые сроки возобновления лесозаготовок  па участке леса с периодом восстановления 80 лет могут уточняться один раз  в десятилетие, а изменение потребления  электроэнергии в данной местности  в зависимости от погодных условий  можно наблюдать каждый час.

Когда имеют место какие-то периодические процессы, как, например, при месячных изменениях температуры  или изменениях объема корреспонденции, получаемой почтовым отделением в течение  недели, частота наблюдений должна быть по крайней мере вдвое больше частоты изучаемого процесса. Очевидно, что наблюдения с интервалами  в один месяц не будут способствовать правильной организации работы почты  по понедельникам в отличие от ее работы по средам, а наблюдения с  интервалами в сутки не дадут  возможности обнаружить различие в  интенсивностях работы первой и второй смен.

Если случайная ошибка при определении входных переменных велика по сравнению с измеряемой величиной, интервал уточнения прогноза для переменной интенсивности целесообразно  увеличить, усредняя таким образом  случайную ошибку. Однако для переменной состояния в аналогичном случае интервал уточнения прогноза лучше  уменьшить, что позволяет для  выделения полезно го сигнала  использовать соответствующие методы фильтрации [1].

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.3 Прогнозирование  потребностей в перевозках людей  и грузов

Прогнозирование потребностей в каких-либо перевозках должно быть основано на исследовании, включающем анализ следующих восьми элементов  транспортной системы:

пункт отправления

пункт назначения

объем перевозок

вид транспорта

транспортная линия

объект перевозки

расписание перевозок

характеристика времени  осуществления перевозок

Объектами перевозок могут  быть люди и грузы (табл.1).

Табл. 1.

Элементы транспортной системы	Характер информации, используемой при анализе
	Государственный сектор		Частный сектор
Пункт отправления (откуда)	Место жительства		Оптовые базы или магазины розничной торговли
Пункт назначения (куда)	Общественные предприятия, биржи труда, торговые центры, центры развлечений и отдыха, правительственные  учреждения		Заводы, склады, центры распределения  продукции, сырьевые базы
Транспортная линия (каким  путем)	Скоростные магистрали, дороги и улицы, транзитные магистрали, железные дороги		Магистрали, связывающие  штаты; внутренние дороги штатов; воздушные, речные и морские линии; железные дороги
Объект перевозки (кто, что)		Рабочие, служащие и школьники; покупатели; престарелые и инвалиды	Грузы всевозможных видов  и габаритов
Вид транспорта (на чем)		Автомобиль, автобус, велосипед	Собственный или арендованный грузовой транспорт; самолет, корабль, поезд
Объем перевозок (сколько)		Средний ежедневный объем  перевозок по воздушным линиям	Вес или друга количественная величина характеристика груза; полностью  или не полностью загруженное  транспортное средство (железнодорожная  платформа, автомобиль и т.д.)
Расписание перевозок (когда)		Расписание работы рабочих  и служащих, характерное время  закупок для домохозяек, школьное расписание, время наступления отдельных событий	Режим работы транспортного  средства, определяемы диспетчером  или заранее составленным расписанием
Характеристика времени  осуществления перевозок		Часы пик, сезон или  период межсезонья	Период отправления грузов, период межсезонья

 

В производственной сфере  основу исследования составляют потребности  в перевозках, характеризуемые грузопотоками, в то время как в непроизводственной – потребности в перевозках пассажиров, характеризуемые пассажиропотоками. Прогноз может разрабатываться  как для периода времени, равного  всего лишь одному дню (например, при  составлении производственных расписаний), так и для периода времени  до 20 лет (например, при проектировании скоростной системы транзитных перевозок). Выбор наиболее желательного варианта решения при анализе транспортных систем осуществляется с учетом ожидаемого поведения больших групп людей, имеющих общие интересы.

В общем виде характерные  особенности организации перевозок  людей и грузов состоят в следующем. Рост потребностей в перевозках грузов стимулируется развитием промышленного  производства, которое определяется совокупной потребностью общества в  товарах. Поэтому выбором пункта погрузки, способа перевозки, маршрута и составлением расписания перевозок  занимается соответствующая транспортная организация, связанная с промышленностью. С другой стороны, перевозки общественным транспортом обуславливаются потребностью в перемещении населения из одной  точки города в другую, причем выбор  одного варианта передвижения из нескольких возможных осуществляется самим  пассажиром. Органы городского управления, по существу, не оказывают влияния на работу транспортной сети, если не считать, например, таких действий, как запреты на движение определенных транспортных средств в некоторых районах города. В то же время эти органы неявным образом контролируют проектирование и составление расписания работы общественных транспортных систем, а также формируют принципы распределения земельных участков для развития транспорта. Хотя решение обоих указанных вопросов может оказать существенное влияние на организацию перевозок, важно подчеркнуть, что органы городского управления не ставят целью непосредственно контролировать, где, когда и как перемещается пассажир. Потребность в таком перемещении носит случайный характер, что существенным образом затрудняет прогнозирование развития городских транспортных сетей.

Мало того, что потребности  в перевозках носят стохастический характер, для отдельных моментов времени их просто трудно определить, так как для этого необходимо было бы провести исследование перемещений  больших групп населения. Целесообразность получения такой информации должна подвергаться всесторонней оценке, так  как затраты на ее получение могут  достигать сотен тысяч долларов. Кроме того, в столь обширных исследованиях  качество информации может весьма невысоким  из-за отсутствия непосредственного  контроля за сборщиками информации [9].

При прогнозировании потребностей в перевозках часто используется метод множественной регрессии. Так, на основе уравнения множественной  регрессии, учитывающего такие показатели, как валовый национальный продукт, национальный научно-технический уровень, объемы грузопотоков, коэффициент промышленного роста и ряд других, были предсказаны объемы воздушных грузовых перевозок и, как следствие, необходимые для этого объемы производства транспортных самолетов. Коэффициенты регрессии в этом случае определялись на основе исходных данных стандартным методом наименьших квадратов. При исследовании транспортных перевозок чикагского региона применение регрессии, учитывающей такие показатели, как количество владельцев автомобилей и плотность населения, позволило довольно точно оценить количество поездок, приходящихся на одну семью. В этом исследовании использовались методы нелинейной интерполяции, в частности полиномы и функции Гаусса для интерполяции нелинейных временных зависимостей числа автобусных и автомобильных поездок, приходящихся на одного жителя.

Более сложным и потому реже используемым методом прогнозирования  является факторный анализ. Этот метод  состоит в комбинировании большого числа входных переменных в существенно  меньшее число групп, включающих сильно коррелирующие переменные. Иногда данный метод используется перед применением регрессионного анализа, благодаря чему последний становится более эффективным.

При прогнозировании потребностей в перевозках людей и грузов возможно также применение имитационных моделей, реализованных на ЭВМ. Обсуждение некоторых  наиболее значительных имитационных моделей  будет дано при рассмотрении одного из следующих этапов общей схемы  исследования. Основное назначение данной модели состоит в предсказании требований к оборудованию летательных аппаратов (прогноз выполняется на срок до 10 лет путем обработки данных о функционировании авиалиний США  за предыдущий десятилетний период). Хотя первоначально эта модель предназначалась  для предсказания конъюнктуры рынка, тем не менее оказалось возможным  прогнозировать тенденции изменения  характеристик воздушного транспорта (например, необходимость в новых  системах авиалиний, рост объемов перевозок  и их стоимости, развитие средств  обслуживания пассажиров, улучшение  перевозки багажа и грузов, технического обслуживания самолетов, а также  общей стоимости системы воздушных  сообщений). Метод имитационного  моделирования оказался наиболее подходящим для решения задачи, поставленной фирмой Lockheed и имевшей целью формирование требований к развитию большого числа различных авиалиний США.

Для руководителей какой-то определенной авиакомпании вполне естественным является желание предсказать те требования, которым должна отвечать эта авиакомпания, чтобы в будущем  выстоять в конкурентной борьбе (возможно, при таком анализе некоторые  конкуренты будут выделены особо). С  помощью упомянутой модели можно  решить эту задачу практически для  любой авиакомпании США. Решение  осуществляется путем сведения некоторого числа частных требований, составленных сточки зрения отдельной авиакомпании в общую систему требований с  последующей конкретизацией оценок, полученных в такой укрупненной  модели. Другими словами, данный подход позволяет получать детальный обзор  взаимосвязанных характеристик  отдельных авиакомпаний. Подобные возможности  рассматриваемой модели являются уникальными, и, видимо, имеет смысл попытаться разобрать аналогичные модели и  для других видов транспорта, таких, как грузовой автомобильный, железнодорожный  и морской транспорт.

Рассмотрим теперь более  подробно методы прогнозирования применительно  к городскому транспорту. Используемые в данном случае так называемые модели распределения поездок включают в себя модели развития, конфликтующих  возможностей, равных возможностей, предпочтений и притяжения. Эти модели построены  на различных теоретических предположениях относительно того, каким образом  локализация пунктов отправления  и назначения, объем перевозок  и другие элементы транспортной системы  взаимосвязаны с остальными выходными  переменными. В качестве последних  выступают такие параметры, как  планируемый рост тарифов, коэффициенты реальной занятости, расположение торговых зон или зон развлечений и  отдыха, пространственное и временное  разделение различных городских  территорий, факторы привлекательности  тех или иных районов города.

Локализация пунктов отправления  и назначения может быть определена после разбиения всей городской  территории на зоны. Объем перевозок  обычно выражается числом поездок, приходящихся либо на одного человека, либо на одно транспортное средство. Общепринятой классификацией поездок в зависимости  от пункта назначения является следующая: поездки домой, на работу, в школу, в места отдыха, развлечений, проведения общественных мероприятий, а также  регулярные и нерегулярные поездки, связанные с покупкой товаров.

Модели развития позволяют  определить будущее распределение  поездок между различными парами выделенных зон на основе исходных данных о количестве выездов и  въездов для отдельных зон  и количестве поездок между различными парами зон. Прогнозируемые значения выходных переменных получаются из известных (на момент составления прогноза) значений с помощью коэффициента развития, который представляет собой оценку ожидаемых изменений в плотности  населения и в степени использования  территорий рассматриваемых зон. На основе модели развития разработано  несколько методов анализа городского транспорта, среди них – методы постоянного коэффициента развития, среднего коэффициента развития, здравого смысла и так называемый детройтский метод. Однако наиболее тщательно разработанным и поэтому широко распространенным является метод Фратера.