Диссертация (1172949), страница 9

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 9)

Полученные треки, записанные в текстовом форматеGPX, загружались в программу, после чего программа обрабатывала данныеи выводила полученную информацию по средствам графического интерфейса.Графический интерфейс программы GPSLog Labs представлен на рисунке 2.4.Рисунок 2.4 – Графический интерфейс вывода обработанных данных программы GPSLog LabsВ результате обработки и анализа треков, содержащих параметрыизменения высоты при помощи программы GPSLog Labs, была полученаинформация о динамике движения пожарно-спасательных автомобилей:– дата и время выезда;– визуализация маршрута следования на карте и профиль изменения высотынад уровнем моря;– продолжительность движения, остановок, подъемов и спусков;– протяженность всего маршрута, подъемов и спусков;– средняя скорость с учетом остановок и без них, а также скорость во времяподъемов и спусков;53– максимальная скорость;– высота над уровнем моря, а также ее изменение на маршруте следования.Полученнаяинформацияиспользоваласьдлядальнейшегоанализапараметров изменения высоты над уровнем моря во время экстренного вызоваОПСП, для чего определялись зависимости скорости следования ОПСПот перепада высот на маршруте следования.2.6 Анализ экстренного реагированияоперативных пожарно-спасательных подразделенийДля решения одной из задач исследования было необходимо определитьстатистические модели зависимости изменения скоростных характеристикдвижения ОПСП к месту вызова в городских условиях от различных факторов:– расстояния до места вызова,– типа пожарно-спасательного автомобиля,– дня недели,– времени суток,– перепадов высот.Для этого необходимо было провести анализ записанных в результате сбораданных треков экстренного реагирования пожарно-спасательных подразделений.Весь полученный массив данных по завершению обработки был отсортированв зависимости от исследуемого параметра для определения зависимостискоростных характеристик пожарно-спасательных подразделений от измененияисследуемого параметра, то есть фактора, оказывающего влияние на скоростьреагирующего подразделения.542.6.1 Исследование параметров движения автомобилейв зависимости от количества выездовВ результате обработки ГЛОНАСС-треков были получены данныео выездах (1 350) по экстренному вызову в территориальном пожарноспасательномгарнизонегородаМосквы.Дляполученияпредставленияо распределении выездов по времени и протяженности следования до меставызова весь массив данных был отсортирован по количеству выездов на каждуюминуту следования и на каждый километр расстояния, пройденного пожарноспасательным подразделением.

В результате распределения выездов былипостроены гистограммы, представленные на рисунках 2.5–2.8.На рисунке 2.5 представлена гистограмма, отображающая распределениевыездов по времени следования, а именно число выездов на каждую минуту.Максимальное число выездов приходится на 6 минуту и составляет 146 выездовиз 1 350 исследуемых. Полученное в результате обработки собранных данныхраспределение по времени следования, для массива данных содержащего1 350 выездов, описывается распределением Эрланга различных порядков.

Даннаязависимость распределения времени следования уже была отмечена в работахдругих ученых, занимающихся исследованием данного направления [77; 107].Распределением Эрланга описываются различные процессы, в том числетранспортные потоки [108, 109]. Распределение Эрланга – это частный случайгамма-распределения в теории массового обслуживания, двухпараметрическоесемейство абсолютно непрерывных распределений, где T – непрерывнаявеличина.Число выездов160146140126 126120107102991007980787060554641403431292417 1820011221 238581165115234350010103456789 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 >40Время следования, минРисунок 2.5 – Число выездов по минутам прибытия оперативных пожарно-спасательных подразделений для всего массива данных56Если непрерывная величина Т подчиняется закону Эрланга, то ее функцияраспределения F(τ)=P {T < τ} имеет вид:r  μτ r  μτ μτ -μτF (τ)  P T  τ   e dτ  1  e ,0k 0 k ! r ! τ(1)где r – порядок (ранг) распределения Эрланга (r = 0, 1, 2, …); µ – постоянныйпараметр этого распределения: µ=(r+1)/τср; τср – среднее значение изучаемойслучайнойвеличиныТ(т.е.имеетсядвухпараметрическоесемействонепрерывных распределений).Для любого числа r характерно:– математическое ожидание случайной величины Т:M T   τ cp  r  1μ(2)– дисперсию случайной величины T:Д T   r  1μ2(3)– среднеквадратическое отклонение случайно величины Т:σ T  r  11/ 2μ(4)или (более удобно использовать это выражение)σ T  τ ср r  11/ 2(5)Плотность распределения Эрланга имеет вид:  μτ r  -μτf t   F '  τ   μ  e  τ  0; r  0, 1, 2, ...r!(6)При r = 0 получаем плотность экспоненциального (показательного)распределения f(τ) = µe–µτ (τ ≥ 0), т.

е.f    μeμτ   0  ,где µ=1/Тср.(7)57Следовательно, показательное распределение является частным случаемраспределения Эрланга (т.е. распределением Эрланга нулевого порядка).Из формулы (1) при r = 0 получаем функцию распределения случайной величины,подчиняющейся показательному распределению:F    P T  τ  1  eμτ(8)Для случайной величины Т, подчиняющейся закону распределения Эрлангаr-го порядка, часто приходится вычислять вероятность того, что значение Тпопадет в какой-либо полуинтервал [τ1, τ2):kkr   μτ r  μτμτ1   μτ2 r   μτ 2   μτ1P τ1  T  τ 2    μ e dτ  e   e r!k!k!k0k0τ12(9)На рисунке 2.6 представлено распределение частоты выездов пожарноспасательных подразделений по экстренному выезду на каждую минуту времениследования для одного из дней недели (понедельник), оно хорошо описываетсяраспределением Эрланга третьего порядка, значение критерия Романовского25222017161415111311109105500161 185754 4 4201 1010 01212345678910111213141516171819202122232425262728293030>Число выездовпри этом составляет 0,09.Время следования, минРисунок 2.6 – Распределение числа выездов по времени следования для понедельникаи теоретическое распределение Эрланга третьего порядка:– частота выездов;– теоретические частоты, представленные в соответствиис третьим порядком распределения Эрланга58Распределение по количеству выездов на каждый километр расстояния,пройденного ОПСП, представлено в виде диаграммы (рисунок 2.7), на основаниикоторой можно сделать вывод о том, что чаще всего протяженность маршрутаследования пожарно-спасательных подразделений по экстренному вызовуЧисло выездовсоставляет 4 км.250211200160148150171142891008277625935503123514101010561516171819 >2001234567891011121314Расстояние, кмРисунок 2.7 – Распределение числа выездов по расстоянию до места вызовадля всего массива данныхНа рисунке 2.8 представлено распределение частоты выездов пожарноспасательных подразделений по экстренному выезду на каждый километррасстояниядоместавызовадляодногоизднейнедели(суббота),оно показывает высокую корреляцию с распределением Эрланга второго порядка,Число выездовзначение критерия Романовского при этом составляет 0,18.30262627252520171513159101054552022011516 17 ≥ 17Расстояние, км01234567891011121314Рисунок 2.8 – Распределение числа выездов по расстоянию до места вызова для субботыи теоретическое распределение Эрланга второго порядка:– частота выездов;– теоретические частоты, представленные в соответствиисо вторым порядком распределения Эрланга59Анализ распределения числа выездов по времени и расстоянию выездапоказал, что данные распределения хорошо описываются распределениемЭрланга различных порядков, что также подтверждают исследования другихученых [114, 115], проводивших анализ данных полученных в результатеобработки карточек учета пожаров.2.6.2 Анализ скорости оперативных пожарно-спасательных подразделенийв зависимости от различных факторовВ начале исследования была выдвинута гипотеза о влиянии различныхвнешних факторов на скорость следования по экстренному вызову пожарноспасательных подразделений, одним из таких факторов является расстоянияот места дислокации ОПСП до места вызова.

Зная расстояние от мест дислокацииподразделений до места вызова, а также время, за которое это расстояние былопреодолено, была получена средняя скорость ОПСП для каждого экстренноговыезда.Зависимостьскоростипожарно-спасательныхподразделенийот расстояния до места вызова. Для проверки степени влияния расстояниябыла построена точечная диаграмма (рисунок 2.9), в которой по оси абсцисс былоотложено расстояние до места вызова, а по оси ординат отложена средняяскорость ОПСП на всем маршруте следования.

Также на данном графикеотражена степенная аппроксимация исследуемых значений, которая наиболееточно описывает их распределение. В таблице 2.3 представлены скоростныепоказателипожарно-спасательныхподразделений.Графикизависимостискорости следования пожарно-спасательных подразделений для каждого типапожарно-спасательных автомобилей приведены в приложении А.Скорость, км/ч601009080706050403020100VПА = 19,468·S0,311R² = 0,240505101520253035Расстояние, кмРисунок 2.9– Зависимость средней скорости следования пожарно-спасательных подразделенийот расстояния до места вызова по всему массиву данных(степенная аппроксимация)Таблица 2.3 – Данные о скоростных характеристиках ПАСкорость следования ПА, км/чМинимумМаксимумРазмах вариацииСреднее значениеСреднеквадратичное отклонениеКоэффициент вариации7,4791,2783,8035,1312,360,35Изучив полученное распределение, можно сделать вывод о том, чторасстояние до места вызова оказывает значительное влияние на скоростьследования ОПСП.

Характеристики

Список файлов диссертации