Прогнозирование пассажирооборота автотранспортного предприятия
Дипломная работа - Транспорт, логистика
Другие дипломы по предмету Транспорт, логистика
Таблица 2.1 - Раiет дифференциальной и интегральной функции выбранного теоретического распределения
К-во по- стов nВероят- ность, что все посты свободны Р0Вероят- Ность обра-зования очереди ПКоличество свободных постов nCBСреднее число а/м, наход. в очереди rСреднее время, нахождения в очереди tож, чИздержки от функциони- рования системы И, р.е./смену10,150,1080,154,8176,26695,03520,400,1451,150,1070,164300,48530,420,0432,150,0170,026391,035
С помощью табличного процессора MS Excel строим графики зависимости расiитанных показателей от количества постов.
График 2.1 Зависимость вероятности того, что все посты свободны от количества постов.
График 2.2 Зависимость вероятности образования очереди от к-ва постов.
График 2.3 Зависимость количества свободных постов от общего количества постов.
График 2.4 Зависимость среднего числа а/м, находящихся в очереди от общего количества постов.
График 2.5 Зависимость среднего времени нахождения а/м в очереди от общего количества постов.
График 2.6 Зависимость издержек от функционирования системы от общего количества постов зоны ТР.
Как видно из проведенных раiетов оптимальное количество специализированных постов по замене агрегатов в зоне текущего ремонта автотранспортного предприятия равно двум (n=2). Это объясняется тем, что значения основных параметров эффективности работы зоны обслуживания, включающей 2 поста, незначительно отличаются от тех же параметров при количестве постов n=3, однако при этом издержки от функционирования системы будут минимальными.
3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПАССАЖИРООБОРОТА АВТОТРАНСПОРТНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
Задание
На основании статистических данных об изменении пассажирооборота автотранспортного предприятия (АТП) за прошедшие семь лет используя регрессионный анализ необходимо выполнить прогноз пассажирооборота автотранспортного предприятия на три года вперед.
Исходные данные
Вариант №3
Таблица 3.1 - Изменения пассажирооборота АТП
Годы2000200120022003200420052006Пассажирооборот (yi), в тыс. пассажирокилометров8992928195069642976698679920
3.1 График изменения пассажирооборота
С использованием табличного процессора MS Excel строим график изменения пассажирооборота по годам и выбираем вид функциональной зависимости. пассажирооборот автотранспортный ресурс автобус
График 3.1 - График изменения пассажирооборота АТП по годам.
Для нахождения вида и параметров зависимости пассажирооборота по годам используем регрессионный анализ. Исходя из вида графика, принимаем степенную зависимость изменения пассажирооборота по годам, т.е. уравнение регрессии имеет вид:
(3.1)
где у - пассажирооборот, х - годы.
Прологарифмировав выражение (3.1) получаем:
Заменяя X = lgx, Y = lgy, B0 = lgb0 ,получаем линейную модель
3.2 Определение параметров регрессионной модели для описания изменения пассажирооборота
Для этого определяем значения коэффициентов регрессии и . Для удобства результаты раiетов сводим в таблицу 3.2 и используем в качестве переменной X условный год.
Таблица 3.2 - Раiет коэффициентов регрессии.
№ п/пГодУсловный год хiПассажиро-оборот (yi), тыс. пассажиро- километров12000189920,0003,9540,0000,00022001292810,3013,9681,1940,09132002395060,4773,9781,8980,22842003496420,6023,9842,3990,36252004597660,6993,9902,7890,48962005698670,7783,9943,1080,60672006799200,8453,9973,3770,714Cумма3,70227,86414,7652,489
Определяем коэффициенты регрессии и :
Полученное уравнение регрессии имеет вид:
(3.2)
где - расiитанное по модели значение пассажирооборота, тыс. пассажирокиометров;
х - условный год.
.3 Проверка адекватности полученной регрессионной модели
Для оценки регрессионной модели используем критерий Фишера. Экспериментальное значение критерия Фишера:
где - экспериментальное и теоретическое значение,
d - число коэффициентов регрессии разработанной регрессионной модели (d = 2).
Математическая модель iитается адекватной результатам эксперимента и ее можно использовать для решения инженерных задач, если выполняется условие:
где - критическое значение критерия Фишера для уровня значимости ? и числа степеней свободы и , Для уровня значимости ? =0,05:
;
Критическое значение критерия Фишера равно =4,950. Для определения экспериментального значения критерия Фишера составим таблицу 3.3.
Таблица 3.3 - Данные для раiета критерия Фишера
№ п/пГодУсловный год хiПассажиро-оборот (yi), тыс. пассажиро- километровПассажиро-оборот по моде- ли (3.2), тыс. пассажиро- километров12000189928978,0196,00347762,922001292819306,2635,768383,332002395069503,75,14092,942003496429646,419,66195,152004597669758,655,236426,562005698679851,2250,680347,472006799209930,1103,0131357,5Cумма66974,31265,1674565,6
Среднее значение определяется:
тыс. пассажирокилометров.
Экспериментальное значение критерия Фишера:
Математическая модель iитается адекватной, т. к. выполняется условие
3.4 Прогнозирование пассажирооборота
Выполняем прогнозирование пассажирооборота на 3 года вперед и строим графики изменения пассажирооборота по статистическим данным и по разработанной математической модели (3.2). Для удобства построения результаты раiета сведем в таблицу 3.4.
Таблица 3.3 - Данные для раiета критерия Фишера
№ п/пГодУсловный год хiПассажиро-оборот (yi), тыс. пассажиро- километровПассажиро-оборот по