Диплом Гаврилюк (1223985), страница 3

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

Текст из файла (страница 3)

Таблица 2.3

Объемы работы станции (погрузка, выгрузка) Дальнереченск I за 2014 год

18

Диаграмма погрузки по роду груза за 2013 год представлена на рис. 2.1.

Р ис. 2.1. Погрузка по роду груза: - машины и оборудование; - метизы; - лесные грузы; - грузы в контейнерах; - сборные грузы

Диаграмма выгрузки по роду груза за 2013 год представлена на рис. 2.2.

Р ис. 2.2. Выгрузка по роду груза: - каменный уголь; - нефть и нефтепродукты; - черные металлы; - машины и оборудование; - строительные грузы; -кирпич строительный; . - лесные грузы; -шпалы; -сборные грузы

Диаграмма погрузки по роду груза за 2014 год представлена на рис. 2.3.

Р ис. 2.3. Погрузка по роду груза: - машины и оборудование; - метизы; - черные металлы; . - строительные грузы; - лесные грузы; - зерно; - сборные грузы

Диаграмма выгрузки по роду груза за 2014 год представлена на рис. 2.4.

Р ис. 2.4. Выгрузка по роду груза: - каменный уголь; - нефть и нефтепродукты; - черные металлы; - машины и оборудование; - строительные грузы; - кирпич строительный; - лесные грузы; - шпалы; - грузы в контейнерах; - сборные грузы

На основании анализа породовой погрузки и выгрузки делаем вывод, что наибольший процент в погрузке станции примыкания – лесные грузы, в выгрузке – строительные грузы, каменный уголь, нефть и нефтепродукты.

На основании табл. 2.1 – 2.2 определим средние значения погрузки, выгрузки вагонов по каждому пути необщего пользования за рассматриваемый период. Для путей необщего пользования, которые обеспечивают качественную погрузку, выгрузку определим границы погрузки, выгрузки с учетом критерия Стьюдента, пользуясь методикой, изложенной в [9].

Рис. 2.5. Анализ Парето (погрузка)

Рис. 2.6. Анализ Парето (выгрузка)

Данные числовые последовательности наблюдений, характеризующие изменение экономического явления во времени, являются временными рядами. Экономическим явлениям присущ вероятностный характер и наличие случайностей в экономике определяется сложной связью параметров системы, влиянием на них различных факторов, действующих в разных направлениях и часто неизвестных. Все это приводит к большой вариации показателей, особенно если рассматривать изменение явлений во времени, и отклонение их от основной тенденции развития.

Определим величину вагонопотока поступающего на станцию, для этого рассмотрим каждый временной ряд как сумму детерминированной компоненты Y(τ) и случайной величины E(τ) [1]

(2.1)

Детерминированная компонента выражается некоторой аппроксимирующей функцией, отражающей закономерности развития исследуемого явления. Появление случайной компоненты оценивается с некоторой вероятностью.

Анализ временных рядов необходимо начать с определения основной тенденции развития данного процесса, то есть детерминированной компоненты. Для выявления характера динамики исследуемого процесса проведем логический анализ временного ряда. Данный ряд рассмотрим как функцию от элементов его внутренней структуры, причем значительную роль имеет запаздывание во времени. Последовательность наблюдений (рис.2.7 и 2.8) некоторого случайного процесса является его реализацией или трендом. Тренд или функция Y(τ) является тенденцией развития, некоторым общим направлением и долговременной эволюцией в виде гладкой траектории. Случайная величина Е(τ) выражает отклонение от тренда, отражая действие случайных факторов на уровень экономического явления.

Для того чтобы выделить общую тенденцию изменения экономических явлений в течение изучаемого периода времени, следует провести аналитическое выравнивание ряда по экспоненте или сглаживание. В результате, которого получим кривые роста, описывающие закономерности развития явлений во времени. Для оценки исследуемого процесса и определения уравнения тренда используем метод наименьших квадратов (МНК) [1].

Рассмотрим самый простой вид изменения динамического ряда – линейный тренд:

, (2.2)

где - параметры, которые находятся методом наименьших квадратов.

Необходимо подобрать таким образом, чтобы =0, то есть начало отсчета времени перенесем в середину рассматриваемого периода и решим систему уравнений.

Предположим, что рост уровней ряда происходит по геометрической прогрессии. Тогда требуется определить полином вида:

, (2.3)

где - определяемые параметры.

Определим уравнения, описывающий объемы выгрузки, погрузки грузов грузовой станции Дальнереченск I.

В результате получены тренды, описывающие объемы выгрузки, погрузки (рис. 2.7, рис. 2.8).

Для данных временных рядов определены величины достоверности аппроксимации или сглаживания :

Характеристики

Список файлов ВКР