1 Планирование пассажирских перевозок.
хпл – параметры плана; хф – фактические;
Объектом является организация движения поездов. Планируем: 1 составляем график движения поездов, разрабатываем план формирования поездов; 2 технические нормы раз в месяц – набор плановых показателей; 3 оперативные, сменные, суточные планы – учитывают отклонения.
Контроль: сравниваем полученную информацию с планом, фактические показатели и плановые, насколько отклонились.
Регулирование: система диспетчерского управления.
Анализ: показателей, выводы по работе, выявление причин невыполнения по службам.
2 Методы планирования
Различают:
балансовый метод сущность его в увязке потребностей с ресурсов (избытки с недостатками),
метод технико-экономических расчетов предусматривает анализ и определение количественных и качественных показателей путем непосредственного их расчета или экономического нормирования (технический план, технические нормы, разработка графика движения поездов);
экономико-математические методы моделирования;
Методы прогнозирования и корреляционного анализа.
3 Текущее планирование пассажирских перевозок
С помощью методов определяют математические зависимости показателей плана от различных факторов за различный период.
С этой точки зрения периодов планирования различают:
перспективное (5-10 лет);
текущее (годовое);
1)определение пассажиропотоков
2)кол поездов,скор,населен,вес
И строится гдп
оперативное (месячное).
Включение в состав дополнительных вагонов.
4 Прогнозирование пас. Перевозок
Динамика пассажирских перевозок определяется:
численностью населения;
транспортной подвижностью населения
где
– количество жителей.
Транспортная подвижность зависит от:
Благосостояние населения
Уровень развития экономики;
Численность городского населения;
Уровень организации перевозок и качества сервиса.
Годы |
40 |
60 |
80 |
91 |
99 |
|
7,1 |
10,5 |
15,4 |
18,2 |
9,2 |
|
517 |
829 |
1294 |
1715,2 |
967 |
Недостатки одномерных моделей, т.е. тех которые сделаны по одному показателю:
Случайные отклонения и изменение тенденции в прошлом приводит к значительным ошибкам в будущем;
Они определяют средние потребности некоего среднего жителя, определяем «среднюю температуру по больнице».
Чтобы избежать этих ошибок нам надо использовать многомерные модели и проводить маркетинговые исследования.
ПКБ ЦЛ – проектно-конструкторское бюро пассажирский главк.
При составлении прогнозов обычно используются различные математические модели, основанные на анализе временных рядов. В зависимости от количества временных показателей модели разделяются на одномерные и многомерные. В одномерных анализируется динамика исследуемого показателя и выявленная зависимость продолжается на будущее. Этот подход называют также экстраполяцией. В многомерных моделях анализируется статистически значимые взаимосвязи между отдельными показателями и выявленные закономерности переносятся на будущее. Показатели многомерных моделей подразделяются на внутренние (зависящие), значения которых надо определить в будущем и внешние (объясняющие), значения которых в будущем считаются известными.
В зависимости от числа внутренних показателей многомерные модели в свою очередь подразделяются на регрессионные (когда определяем 1 внутренний показатель) и эконометрические (когда определяем несколько внутренних показателей). К регрессивным моделям относится модель определения суммарного пассажиропотока в зависимости от социально-экономических факторов и тарифов по типам вагонов. К эконометрическим моделям относится модель прогноза пассажирооборота с разбивкой по типам вагонов в зависимости от социально-экономических факторов и тарифов. В такой модели фактически моделируется выбор пассажира, варианта реализации отмеченной поездки или отказа от нее.
В зависимости от величины соотношения тарифов, доходов выбор определенного типа вагонов приводит к тому, что он не поедет в другом типе вагона. При этом изменения предпочтений пассажиров приводят к согласованному уменьшению пассажирооборота в одних типах вагонов и увеличению в других.
Процесс прогнозирования состоит из нескольких этапов:
Создается математическая модель и собираются статистические данные;
Производится настройка модели на некотором обучающем периоде, в котором результаты нашего прогнозируемого показателя уже известны;
Этот процесс повторяется итеративно до достижения необходимой точности. При этом на каждой итерации может корректироваться как структура модели.