Диссертация (1173083), страница 32
Текст из файла (страница 32)
Рассмотрим случай, когда ледовые события начались позжепрогнозного срока. Это приводит к простою вагонов с углем на терминалепорта «Осетрово» по причине невозможности их разгрузки в связи снеготовностью речного терминала. Потери связаны со штрафами засверхнормативный простой железнодорожных вагонов.В соответствии с теоремой Байеса абсолютная вероятность события( Faposteriori ) начала ледовых событий позже прогнозируемого срока равна:()np1 Faposteriori = ∑ p ( S i )∑ pij ,=i 1(5.2)j >iгде p(Si) − абсолютная вероятность события Si – начала навигации в деньномер i; pij, j > i – переходные вероятности начала навигации в день номер j,больший номера дня i, отстоящий от дня прогноза в i-й строке больше, чемна день.Найдем численное значение вероятности по формуле (5.2), используяпостроенную матрицу переходных вероятностей (см.
табл. 2.3). Имеем:p1( Fapriori ) = 0.03(0.33) + 0.05(0.25 + 0.25) + 0.05(0.2 + 0.2+0.2) + 0.08(0.0) ++ 0.08(0.125 + 0.125 + 0.125) + 0.03(0.33) + 0.10(0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1) ++ 0.06(0.165) + 0.06(0.165 + 0.165 + 0.165) + 0.08(0.25 + 0.125 + 0.125) ++ 0.08(0.125) + 0.05(0.2 + 0.2) + 0.08(0.165) + 0.02(0.5) + 0.03(0.33) = 0.0099 ++ 0.025 + 0.03 + 0.0 + 0.03 + 0.0099 + 0.04 + 0.0099 + 0.0297 + 0.04 + 0.01 ++ 0.02 + 0.01 + 0.01 = 0.2744.202Суммарная вероятность потерь из-за ошибок прогноза с использованиемтеории цепей Маркова (pM) равна:pM = p1( Fapriori ) + p1( Faposteriori ) = 0.1785 + 0.2744 = 0.4529Вывод:Припрогнозированиисроковначала(5.3)навигациисиспользованием метода цепей Маркова вероятность потерь, связанных соштрафами за сверхнормативный простой железнодорожных вагонов, вначале навигации равна 0.2744.Оценимвероятностьпотерь,связанныхсоштрафамизасверхнормативный простой железнодорожных вагонов в начале навигации,если система управления не использует информацию статистической базыданных и пользуется так называемым «среднестатистическим прогнозом».Абсолютную вероятность события ( Faposteriori ) начала ледовых событийпозже прогнозируемого срока вычисляем по формуле (5.2), при этом номердня прогноза соответствует дню элемента главной диагонали матрицыпереходных вероятностей.Имеем:p2( Faposteriori ) = 0.03(0.999) + 0.05(1.0) + 0.05 (0.6) + 0.08(0.75) + 0.08(0.375) ++ 0.03(0.66) + 0.10(0.6) + 0.06(0.33) + 0.06 (0.165 + 0.165 + 0.165 + 0.165) ++ 0.08(0.125 + 0.125) + 0.08 (0.0) + 0.05(0.0) + 0.08(0.0) + 0.02(0.0) ++ 0.03(0.0) = 0.03 + 0.05 + 0.03 + 0.06 + 0.03 + 0.0198 + 0.06 + 0.0198 ++ 0.0396 + 0.02 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 = 0.2952.Вывод:использованиенаивногометодапрогнозированиябезиспользования обработанной статистики ледовых явлений приводит кбольшей вероятности потерь, связанных с простоем железнодорожныхвагонов в начале навигации.
Суммарная вероятность потерь из-за ошибокпрогнозаприиспользованиипрогнозирования» (pM) равна:метода«среднестатистического203pM = p2 ( Fapriori ) + p2 ( Faposteriori ) = 0.3197 + 0.2952 = 0.6149Вграфическомвидесравнительныеоценки(5.4)вероятностейрассмотренных событий показаны на рисунке 5.13Рисунок 5.13 – Графическое сравнительное отображение вероятностейвозможных потерь из-за ошибок прогноза по методу цепей Маркова исреднестатистического прогноза: 1, 2 – вероятность простоя судов из-заошибки прогноза по методу цепей Маркова и среднестатистическогопрогноза; 3, 4 – вероятность простоя вагонов из-за ошибки прогноза пометоду цепей Маркова и среднестатистического прогноза; 5, 6 –суммарнаявероятность ошибки прогноза по методу цепей Маркова исреднестатистического прогнозаВывод: использование статистических данных о начале ледовыхявлений на северной реке, обработанных с помощью теории цепей Маркова,позволяет значительно повысить надежность транспортно-технологическихпроцессов в начале периода навигации.5.9 Сравнительная оценка минимальной и максимальнойпродолжительности навигации на северных реках и работыавтозимников по статистическим и литературным даннымВыполнена сравнительная оценка максимальной и минимальнойпродолжительностипериоданавигацииполитературнымданным,приведенным в источниках [80, 125, 135], и по статистическим данным,204приведенным в Приложении Г, полученным за последние годы по реке Лена(п.
Визирный) и реке Витим (г. Бодайбо).Период навигации рассчитывался от даты окончания ледовых явленийна реке весной и до даты начала ледовых явлений осенью.Нами получены следующие оценки:1. По литературным данным минимальная продолжительность работыавтозимников составляет 120 дней; максимальная продолжительность работыавтозимников составляет 240 дней.2. Разница значений минимальной и максимальной продолжительностинавигации на северных реках по литературным данным составила 120 дней,или 100% по отношению к минимальной продолжительности работыавтозимников.3.
По статистическим данным реки Лена (п. Визирный), собранным с1975 по 2012 годы:• минимальный период навигации отмечен в 2006 году и составил 147дней;• максимальный период навигации отмечен в 2011 году и составил 180дней.Разница значений продолжительности навигации на реке Лена (п.Визирный) по статистическим данным составила 33 дня, или 22,5% поотношению к минимальной продолжительности навигации.По статистическим данным реки Витим (г. Бодайбо), собранным с 1913по 2012 годы:• минимальный период навигации отмечен в 1921 году и составил 136дней;• максимальный период навигации отмечен в 1967 году и составил 175дней.Разница значений продолжительности навигации на реке Витим (г.Бодайбо) по статистическим данным составила 39 дней, или 28,7% поотношению к минимальной продолжительности навигации.205В графическом виде эти данные представлены на рисунке 5.14.Рисунок 5.14 – Разница значений продолжительности навигации на северныхреках по литературным источникам [79, 82,153] и статистическим данным:1,2 – минимальная и максимальная продолжительность работы автозимниковпо литературным данным; 3,4 – минимальная и максимальнаяпродолжительность навигации на реке Лена (п.
Визирный);5,6 – минимальная и максимальная продолжительность навигации на рекеВитим (г. Бодайбо)Использование статистических данных о ледовых явлениях позволилоопределить и уточнить минимальные и максимальные сроки навигации насеверных реках.Выводы по пятой главе1. Сформированы основные принципы разработки системы управленияТЛЦ и определены основные направления их реализации с цельюобеспечения высокой эффективности процессов управления севернымзавозом.2.Определеныосновныеэлементыархитектурытранспортно-технологической системы северного завоза Иркутской области на базетранспортно-логистического центра и выполнено описание их основныхфункций.3.
Определены основные подсистемы автоматизированной системыуправления транспортно-логистического центра (АСУ ТЛЦ) и описано их206основное функциональное назначение, что необходимо для практическойразработки и внедрения АСУ ТЛЦ.4. Определены основные схемы взаимодействия специалистов АСУ ТЛЦс внешними информационными системами участников мультимодальнойтранспортно-технологической системы перевозок грузов северного завоза.5.
Разработано алгоритмическое и программное обеспечение решениязадач прогнозирования сроков работы автозимников с применениемтригонометрической модели, необходимое для использования в составе задачподсистемы автоматизированного планирования перевозок грузов северногозавозаавтомобильнымтранспортом.Разработанноепрограммноеобеспечение внедрено на предприятии ООО «Судоходная компания «ВитимЛес»« города Киренска, выполняющем перевозки на реках Лена и Витим.6.Сформированытребованиякхарактеристикамбортовогонавигационно-связного оборудования для автомобильных транспортныхсредств, выполняющих перевозки грузов северного завоза под контролемдиспетчерского центра в составе ТЛЦ.7.Выполненанализвозможностейприменениятехнологийвысокоавтоматизированных транспортных средств (ВАТС) для повышениябезопасностиинадежностиперевозокгрузовсеверногозавозаавтомобильным транспортом.
Разработаны предложения по модернизацииизвестного метода автоматического управления колонным движением(Рlatooning), практическое применение которого позволит значительноповысить надежность и безопасность перевозок грузов северного завозаавтомобильным транспортом.8. Выполнены расчеты для сравнительной оценки вероятности ошибкипрогнозирования даты начала навигации на северной реке при расчетах,выполненных традиционным методом, и методом, разработанным на основетеории Марковских процессов с использованием статистических данных осроках ледовых явлений на реке Витим. Показано, что использованиеразработанного метода прогнозирования позволяет значительно снизитьвероятность ошибки даты прогноза и уменьшить возникающие при этомпотери.207Глава 6 Разработка технологических регламентов ТЛЦ и расчетов,необходимых для обеспечения эффективного функционированияструктурных подразделений ТЛЦ6.1 Разработка перечня автоматизированных функциональныхобязанностей персонала основных подразделений ТЛЦ6.1.1 Перечень автоматизированных функций технолога ТЛЦ,выполняемых им с использованием программного обеспечения АРМ6.1.1.1 Автоматизация ввода и обработки исходных геоинформационныхданных с помощью комплекса программ «Геоинформационное обеспечение»Комплекс программ «Геоинформационное обеспечение» предоставляетвозможность автоматизации функции ввода исходных геоинформационныхданных, формирования, корректировки и поддержания в актуальномсостоянии специализированных слоев геоинформационной базы данныхТЛЦ.Поддержание геоинформационной базы данных ТЛЦ в актуальномсостоянии осуществляется технологами ТЛЦ, которые имеют доступ кгеоинформационной базе данных в режиме чтения и корректировки.Специализированные слои, которые формируются, корректируются ииспользуются в ТЛЦ, включают:• трассы маршрутов движения;• графические обозначения контрольных пунктов;• названия контрольных пунктов;• специальные знаки;• семантическуюинформациюотобъектовтранспортнойинфраструктуры.Все остальные пользователи имеют доступ к геоинформационной базеданных в режиме чтения по запросу.Комплекс программ «Геоинформационное обеспечение» обрабатываетзапросы,поступающиеавтоматизированныхврабочихпроизвольныеместмоментылегитимныхвремениспользователейи208специалистов ТЛЦ и транспортных предприятий.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
