Автореферат (Метод долгосрочного прогнозирования развития сети внутрироссийских магистральных авиалиний на основе технологий нечёткого моделирования и нейросетевого программирования)

На правах рукописиЦейтлина Татьяна ОлеговнаМЕТОД ДОЛГОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ СЕТИВНУТРИРОССИЙСКИХ МАГИСТРАЛЬНЫХ АВИАЛИНИЙНА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИЙ НЕЧЁТКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ИНЕЙРОСЕТЕВОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯСпециальность 05.13.01 – «Системный анализ, управление и обработка информации(авиационная и ракетно-космическая техника)»АВТОРЕФЕРАТдиссертации на соискание учёной степеникандидата технических наукМосква – 2015Работа выполнена в Федеральном государственном унитарном предприятии«ЦентральныйаэрогидродинамическийинститутименипрофессораН.Е.

Жуковского» (ФГУП «ЦАГИ»)Научный руководителькандидат технических наук, доцентСмирнов Андрей ВалентиновичОфициальные оппоненты: Кузнецов Валерий Леонидович,доктор технических наук, профессор,ФГБОУ ВПО «Московский государственныйтехнический университет гражданской авиации»(МГТУ ГА), заведующий кафедрой прикладнойматематикиТюменцев Юрий Владимирович,кандидат технических наук, доцент,ФГБОУ ВПО «Московский авиационный институт(национальный исследовательский университет)»(МАИ), ведущий научный сотрудникВедущая организацияФедеральноегосударственноеунитарноепредприятие«Государственныйнаучноисследовательский институт гражданской авиации»(ФГУП ГосНИИ ГА)Защита диссертации состоится “____” ___________ 2015 года в ____ часов назаседании диссертационного совета Д 212.125.12 при ФГБОУ ВПО «Московскийавиационный институт (национальный исследовательский университет)» по адресу:125993, г.

Москва, A-80, ГСП-3, Волоколамское ш., д. 4, Учёный совет МАИ.С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на сайте МАИ по ссылке:http://www.mai.ru/events/defence/Автореферат разослан “____” ___________ 2015 г.Учёный секретарьдиссертационного совета Д 212.125.12,кандидат технических наук, доцентВ.В. ДарнопыхОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫОбъект и предмет исследованияОбъектом исследования является сеть внутрироссийских магистральных авиалиний.РассматриваютсяаэропортыРоссииисоединяющиеихавиалинии.Предметомисследования являются процессы трансформации сети внутрироссийских магистральныхавиалиний, а также факторы, определяющие будущее развитие этой сети.Актуальность работыПрогнозирование развития сети авиалиний является одной из актуальных задач вобласти исследования авиатранспортной системы страны.

В 70 – 80-е гг. в СССРпроводились разнообразные работы по исследованию и прогнозированию развития егоавиатранспортной системы. Наиболее известными из них являются исследования,проводившиеся в ГосНИИ ГА, – это работы Р.В. Сакача, Е.Г. Пинаева, Е.Ф. Косиченко,Б.Е.

Лужанского,В.П. Кошкина,И.А. Самойлова,А.А. Соколова,М.А. Курилец.Значительный вклад в решение задач прогнозирования перевозок пассажиров навоздушномтранспортевнеслиА.М. Андронов,А.Н. Хижняк,И.Е. Швацкий,А.А. Фридлянд. Среди работ последнего времени можно отметить работы В.П.

Алексеева,Б.В. Артамонова,В.В. Балашова,Б.Х. Давидсона,А.В. Климина,В.В. Клочкова,С.К. Колпакова, Г.А. Павловца, И.А. Самойлова, В.И. Самойлова, Н.А. Селивановой,А.В. Смирнова, О.Ю. Страдомского, А.Ю. Уджуху.Зарубежныеисследования,посвящённыеанализуразвитияструктурыавиатранспортных систем, сосредоточены на изучении топологических и метрическихсвойств маршрутных сетей (аэропортов и связей между ними). Это работы Ф.

Ван, Ц. Ван,В.-Б. Ду, Я. Лю, С. Ма, М.Ф. Тимберлейк, К.-Ц. Цай, С.-Б. Цао, Ф. Цзинь, Ц. Чжан,К. Баттон, Г. Бюргхаувт, А.Р. Гётц, С.Дж. Саттон, Й. Хакфорт и др. В методикахпрогнозирования рынка воздушных судов (ВС) зарубежных производителей авиационнойтехники (Airbus и Boeing) методы прогнозирования развития сети авиалиний занимаютзначительное место, поскольку от них зависит качество и обоснованность прогнозов.Обеспечение конкурентоспособности отечественной авиационной техники требуетсоздания новых эффективных технологий. Оценка эффективности разрабатываемыхтехнологий должна выполняться с учётом тенденций и темпов развития авиаперевозок.Нужны такие модели, которые позволят сформировать сценарии развития авиаперевозок,-3-спрогнозировать интенсивность движения самолётов различных классов на сетиавиалиний.Основной проблемой при решении многих задач в области исследования ипрогнозирования пассажирских авиаперевозок является проблема прогнозированияпассажиропотоков.

Анализ работ, посвящённых этой проблеме, позволяет предположить,что процесс развития пассажиропотоков и процесс развития сети авиалиний несколькоотличаются друг от друга: авиалинии и пассажиропотоки определяются разными (как посоставу, так и по количеству) измеряемыми параметрами и, по-видимому, описываютсяразными функциональными зависимостями. Возможно, это и затрудняет создание моделидля прогнозирования пассажиропотоков, учитывающей динамику развития сети. Дляустранения этой проблемы задачу прогнозирования пассажиропотоков необходимо решатьв два этапа.

На первом этапе решать задачу прогнозирования развития сети авиалиний (безпассажиропотоков). А на втором этапе – задачу распределения прогнозного спроса напассажирские авиаперевозки по авиалиниям сформированной сети.В настоящей работе рассматривается решение задачи только первого этапа: решаетсявопрос о существовании либо отсутствии авиалиний. Используется эмпирический методнарядуссовременнымипрограммированиеивычислительныминечёткоемоделирование),технологиямикоторыепозволяют(нейросетевоезначительнорасширить число переменных и не задавать для них вид функциональной зависимости.Цель и задачи диссертационной работыЦелью работы является повышение качества и обоснованности долгосрочногопрогнозирования развития пассажирских авиаперевозок.

Для достижения этой цели наэтапе прогнозирования развития сети внутрироссийских магистральных авиалиний вдиссертации были поставлены следующие научные задачи:1. провести анализ принципов формирования существующей сети внутрироссийскихмагистральных авиалиний;2. выявитьпеременные,определяющиеналичиеилиотсутствиепрямогоавиасообщения между двумя городами/аэропортами;3. построить модель «условий существования» прямого авиасообщения междугородами/аэропортами рассматриваемой сети;4.

провести анализ полученной модели и определить границы её применимости;-4-5. построить прогноз развития сети внутрироссийских магистральных авиалиний наоснове данных социально-экономических и демографических прогнозов развитиястраны.Методы исследованияВ диссертационной работе использовались методы системного анализа, теориисложныхсетей,нечёткойлогики,нечёткогомоделирования,нейросетевогомоделирования, компьютерного моделирования.Достоверность результатов, полученных в диссертационной работе, подтверждаетсяиспользованием аппаратов математической статистики; адекватностью разработаннойинформационноймоделинаданных,неиспользованныхприеёсоздании;непротиворечивостью полученных результатов с существующими представлениями офункционировании и развитии авиатранспортных сетей.Научная новизна результатов исследования состоит в применении методовсистемного анализа, нечёткой логики и нейросетевого моделирования для исследованиязакономерностейвнутрироссийскихпостроенияимагистральныхдолгосрочногоавиалиний.Напрогнозированиязащитуразвитиявыносятсясетиследующиерезультаты, определяющие новизну и научную значимость исследования (в скобкахуказаны соответствующие пункты паспорта специальности 05.13.01):1.

Новый подход к решению задачи прогнозирования развития сети магистральныхавиалиний. В основе подхода лежит гипотеза о том, что существование прямогоавиасообщения между городами определяется набором универсальных правил, независящих явно от времени и не привязанных к конкретной паре городов.

В отличиеот традиционных подходов, использующих трендовые, регрессионные илиэмпирические модели, для решения рассматриваемой задачи выбран подход«чёрного ящика» (пп. 2, 4).2. Закономерности развития сети внутрироссийских магистральных авиалиний,выявленные на основе анализа развития сети как сложной системы. Сеть авиалинийобладает основными свойствами, характерными для безмасштабных графов, процессеё развития происходит в соответствии с механизмами предпочтительногоприсоединения и ассортативности (пп. 8, 12).-5-3.

Модель условий существования авиалинии, созданная как система нечёткоговывода. Основу модели составляют нечёткие правила, определяющие наличие илиотсутствие прямого авиасообщения между городами России. Модель создана спомощью нейросетевых технологий на основе статистических данных о параметрахгородов, пар городов и наличии прямого авиасообщения между ними (п. 3).4. Методдолгосрочногопрогнозированиямагистральных авиалиний,учитывающийразвитиясетивнутрироссийскихвозможные изменения социально-экономических параметров регионов страны и целевые параметры развитияинфраструктуры наземного и воздушного транспорта. Метод предназначен длямоделирования развития коммуникационного ядра сети на основе прогнозныхзначений параметров городов и пар городов (пп.

3, 11).Практическая значимостьДиссертация обладает практической значимостью. В работе разработан методдолгосрочного прогнозирования развития сети магистральных авиалиний, осуществлёнпрогноз развития структуры сети внутрироссийских магистральных авиалиний к 2020 г.для трёх сценариев социально-экономического развития страны (инерционного, энергосырьевогоиинновационного).Полученныерезультаты(всовокупностиспрогнозированием уровней пассажиропотоков на прогнозной сети авиалиний) позволяютэффективно решать ряд прикладных задач в области исследования перспектив развитиягражданской авиационной техники, в частности: оценка эффективности новых авиационных технологий; формирование рациональных технических требований к перспективным ВС; сравнительный анализ различных концепций перспективных ВС; прогнозирование потребного парка ВС.Апробация работыРезультаты и основные положения диссертационной работы докладывались автором иобсуждались на: 9 и 10-й международных научно-технических конференциях «Researchand Education in Aircraft Design (READ)» (Варшава, 2010 г., Брно, 2012 г.); XVII и XVIIIмеждународных молодёжных научных конференциях «Туполевские чтения» (Казань, 2009,2010 гг.);IV международноймолодёжной-6-научнойконференции«Гражданскаяавиация: XXI век» (Ульяновск, 2012 г.); 45, 46, 47 и 49-х Научных чтениях памятиК.Э.