Автореферат (1173082), страница 4
Текст из файла (страница 4)
Узлы (5), (9); (6), (10); (7), (11) моделируюттехнологические процессы перевалки груза с одного вида транспорта на другой.13Нагрузка С159 на дугу (5),(9) показывает пропускную способность перевалки грузов сжелезнодорожного транспорта на речной в узлах (5) и (9), нагрузка С259 на дугу (5),(9)показывает пропускную способность перевалки грузов с автомобильного транспортана речной в узлах (5) и (9).
Аналогичное значение имеют величины С1610, С2610, С1711.Узлы (5), (9); (6), (10); (7), (11) моделируют технологические процессыперевалки груза с одного вида транспорта на другой. Нагрузка С159 на дугу (5),(9)показывает пропускную способность перевалки грузов с железнодорожноготранспорта на речной в узлах (5) и (9), нагрузка С259 на дугу (5),(9) показываетпропускную способность перевалки грузов с автомобильного транспорта на речной вузлах (5) и (9).
Аналогичное значение имеют величины С1610, С2610, С1711.Полученный максимальный поток равен максимальной пропускной способностисети. Максимальная пропускная способность рассматриваемой нами сети будет равнасуммарным объемам на дугах, входящих в сток t. Если при этом пропускныеспособности данных дуг окажутся исчерпанными, следовательно, по ним проходитминимальный разрез и именно временные участки маршрутной сети окажутсялимитирующими пропускную способность системы.С применением метода экспертных оценок решены следующие задачи:проведена оценка собранных статистических данных по устойчивости выполненияплановых заданий в условиях воздействия внешних и внутренних факторов; оценкасвязей и взаимного влияния факторов, приводящих к отклонениям при выполненииоперативного плана доставки грузов северного завоза в мультимодальнойтранспортной системе; оценка возможных потерь, вызываемых отрицательнымвоздействием выявленных факторов; оценка существующего транспортнотехнологического процесса доставки груза первой необходимости северного завоза итехнологии управления этим процессом, обеспечивающей реализацию основныхуправляющих воздействий под влиянием выявленных факторов.Для количественной оценки значимости факторов, оказывающих отрицательноевлияние на протекание процесса доставки грузов первой необходимости вмультимодальной транспортной системе, проводилось исследование следующихситуаций:1.
Выполнение плана при локализации одного из возмущающих факторов.2. Выполнение плана при локализации нескольких возмущающих факторов.3. Выполнение плана в условиях одновременного воздействия всех возмущений.Влияние внешних и внутренних факторов на транспортно-технологическийпроцесс доставки грузов первой необходимости рассмотрено на примере Иркутскойобласти. Проведённый анализ показал, что на устойчивость реализации плановтранспортно-технологического процесса доставки грузов северного завозанаибольшее влияние оказывают метеорологические условия, доступность разныхвидов транспорта, удаленность от экономически развитых районов, время доставки,социальные условия (безопасность человеческой жизни).В диссертационной работе разработана и предложена методика экспертнойоценки основных показателей работы предприятий на основе использования метода«Дельфи».
Предложенную методику применили на предприятии ООО «Судоходнаякомпания «Витим – Лес» г. Киренск и ЗАО «ЗДК «Лензолото» г. Бодайбо. Всоответствии с методикой была проведена оценка следующих эксплуатационныхпоказателей: объем погрузки и выгрузки грузов; среднее время нахождения грузов втранспортном узле; время стоянки транспортных средств при выполнении погрузоразгрузочных операций; доходы за досрочную обработку (по видам транспорта);расходы за простой транспортных средств (по видам транспорта и видам подвижногосостава); фонд материального поощрения за счет экономии средств на обработкуподвижного состава; описание элементов маршрутов для каждого вида транспорта вцифровом виде.
Элементы маршрутов могут быть представлены визуально на основеиспользования геоинформационных технологий.14Разработана методика прогнозирования сроков ледовых явлений в зонахсудоходных путей по северным рекам на основе использования математическогоаппарата цепей Маркова. Исходными данными для определения матрицы переходныхвероятностей однородной марковской цепи служит множество состояний S1, S2,…,Sn, которые в нашем случае являют собой статистические данные о датах началанавигации на судоходной реке. Использование условного номера дня вместо датыначала навигации обеспечивает возможность решения двух задач:1.
Построение матрицы переходных вероятностей наступления даты начала иокончания ледостава.2. Получение объективной оценки вероятности состояния системы наследующем шаге, исходя из текущего её состояния.Фактически вторая задача и является задачей формирования прогноза началанавигации в следующем году с использованием информации о дате навигации втекущем году и матрицы переходных вероятностей.Матрица вероятностей переходов (переходных вероятностей) характеризуетвероятности перехода процесса с текущим состоянием Si в состояние Sj наследующем шаге. Это квадратная матрица (2) с количеством строк и столбцов,равных количеству возможных состояний.
Каждая строка матрицы соответствуетодному возможному состоянию, каждый столбец – одному возможному состояниюперехода. Элемент матрицы pij соответствует вероятности перехода системы изсостояния i в состояние j. Физический смысл вероятности pij означает вероятностьначала навигационного периода в следующем календарном году в j-й день года, еслив текущем году навигация началась в i-й день.В общем случае марковский процесс имеет n возможных состояний, количествокоторых в нашем случае зависит от количества дат, когда начиналась навигация насудоходной реке в регионе.
Поскольку анализ показывает, что вероятности переходане зависят от номера шага, рассматриваемый нами марковский процесс являетсяоднородным. Таким образом, размерность матрицы будет n × n.Общий вид матрицы переходных вероятностей:=P =p ij p11p 21p 31p n1p12p 22p 32p n2............p1np 2n,p 3np nn(2)На главной диагонали матрицы (1) стоят вероятности сохранения системойтекущего состояния, т.е.
вероятность того, что в следующем году ледовые событияначнутся в тот же день, что и в текущем году. Так как на каждом шаге система можетнаходиться только в одном из взаимоисключающих состояний, то для любойненулевой строки матрицы сумма вероятностей pij будет равна единице:n∑pi =1i= 1,где pij − вероятность перехода системы из состояния i в состояние j на любом шаге.(3)Прогноз может быть рассчитан следующим образом. Пусть текущее состояниесистемы равно Si. Тогда i-я строка матрицы переходных вероятностей pi1, pi2,…, pinпоказывает условные вероятности наступления состояния S1, S1,…, Sn, на следующемшаге, если текущее состояние Si.Состояние Si – это номер дня, когда началась навигация в текущем году.Переходные вероятности pi1, pi2,…, pin, – вероятности того, что в следующем годунавигация начнётся в день с номером S1, S2,…, Sn соответственно.Оценка вероятности точного прогноза имеет своё значение с точки зренияэффективности самого метода.
Оценка точности прогноза основана на следующихпредположениях:151. Прогноз с использованием аппарата однородных марковских цепей строится втекущем году для следующего года после получения информации о фактической датеначала навигации в текущем году.2. Критерием точности прогноза является количество дней, на которыеотклонилась дата фактического начала ледовых событий от даты по прогнозу.3. Прогноз может быть точным, удовлетворительной или неудовлетворительнойточности.
Пользователь по экономическим и другим соображениям определяетколичество дней, на которые фактическая дата наступления ледовых событий можетотклоняться от даты прогноза для случаев точного прогноза, прогнозаудовлетворительной и неудовлетворительной точности.Пусть система в текущем году находится в состоянии Si, которое соответствуетфактической дате начала навигации в текущем году. Выберем некоторое состояние Sj(оно является датой начала навигации) в качестве прогноза начала навигации вследующем году, исходя из того, что суммарная относительная вероятность перехода изтекущего состояния Si в состояние Sj или в соседние состояния Sj-1 и Sj+1 являетсямаксимальной.
Обозначим состояния перехода для каждого текущего i-го состояния какSjmax, Sjmax-1, Sjmax+1, а вероятность точного прогноза как p(Fexec). Тогда в соответствии стеоремой Байеса абсолютная вероятность точного прогноза определится следующимобразом:p ( F exec )=n∑ p ( S ) p ( Siij max −1i =1) + p ( S ij max ) + p ( S ij max +1) ,(4)где p(Si) – абсолютная вероятность события Si; p(Sijmax), p(Sijmax-1), p(Sijmax+1) – относительныевероятности наступления событий (последовательных дат начала навигации в следующемсезоне) с максимальной суммарной относительной вероятностью.Относительно точности прогноза принимаем следующие положения.1.
Точность прогноза удовлетворительная, если фактическая дата началанавигации в следующем году не будет отличаться от прогнозируемой даты более чемна три дня.В соответствии с теоремой Байеса абсолютная вероятность приемлемогопрогноза определится следующим образом:p ( F exec )=n∑ p ( S ) p ( Sii =1ij max →3) + p ( S ij max →2 ) + p ( S ij max →1) +(5)+ p ( S ij max ) + p ( S ij max +1) + p ( S ij max + 2 ) + p ( S ij max +3 ) ,где p(Si) – абсолютная вероятность события Si; p(Sijmax), p(Sijmax-1), p(Sijmax-2), p(Sijmax-3),p(Sijmax+1), p(Sijmax+2), p(Sijmax+3) – относительные вероятности наступления событий (группыпоследовательных дат начала навигации в следующем сезоне) с максимальной суммарнойотносительной вероятностью.2. Точность прогноза неудовлетворительная, если фактическая дата началанавигации в следующем году будет отличаться от прогнозируемой даты более чем натри дня.Актуальностьметодикиопределяетсязначительнойвариативностьюпродолжительности навигации на северных реках, которая может составлять 110-160суток.
В этих условиях весьма важную роль играет точность прогноза начала иокончания навигации, позволяющая определить сроки переключения основной массыгруза на автомобильный транспорт.Для использования метода цепей Маркова была собрана более чем за 100 летстатистика о сроках начала и окончания ледовых явлений, полученная от ФГБУ«Всероссийский НИИ гидрометеорологической информации – Мировой центрданных» г. Обнинск, и по данным статистики была построена матрица переходныхвероятностей, на основе которых прогнозировались сроки начала и окончаниянавигации.Проверка метода на реальных данных показала, что точность прогноза ивероятность его осуществления достаточны для эффективной организации и16проведения подготовительных работ перед началом очередной навигации на севернойсудоходной реке.В процессе диссертационных исследований автором разработана методикарасчёта доверительной границы времени начала и окончания эксплуатацииавтозимников с использованием «тригонометрической модели».Известно, что динамика годового хода температуры достаточно хорошоаппроксимируется синусоидой.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
