Оптимальные решения и их свойства. Экономико-математическая модель оптимизационной задачи. Критерии оптимальности. Основные требования к локальному критерию оптимальности, страница 22

В последнее время на ж/д СНГ, а также БелЖД произошло снижение объемов перевозок. Несмотря на это в этих условиях неблагополучным остается положение дел с эксплуатационной надежностью грузовых вагонов. Все составляющие, определяющие перевозочный процесс имеют стахостический характер. Анализ существующих разработок показывает, что вопросу о влиянии эксплуатационной надежности грузовых вагонов на работу вагонного хозяйства не уделяется должного внимания. Не нашли своего отражения и вопросы прогнозирования эксплуатационной надежности вагонов. В связи с этим ошибки, допущенные на стадии принятия перспективных решений, например, по обновлению парка вагонов без учета изменения его эксплуатационной надежности, оказывают существенное влияние на конечные результаты работы дороги. В этом случае, принимаемое в дальнейшем оперативное воздействие не приносит желаемого результата и выделяемые на развитие транспорта капитальные вложения не всегда используются эффективно. Поэтому сокращение неопределенности прогнозов по эффективности использования подвижного состава является одним из резервов перехода на интенсивный путь развития транспорта. На эффективность применения планирования прогнозных моделей оказывают влияние следующие аспекты: 1 – резкое повышение значимости морального износа технических средств, 2- рост затрат на изыскания, проектирование и строительство объектов ж/д транспорта.

43. Требования предъявляемые к прогназируемой системе.

Возможность выработки научно-обоснованного прогноза базируется на следующих факторах:

- сущ. взаимосвязь прошлых, настоящих и будущих характеристик изучаемых явлений;

- сущ. объективная закономерность и причинная обусловленность всех явлений;

- познаваемость з-нов изменения различных процессов является объективная реальность

Основной характеристикой прогнозирующей системы явл. точность, которая определяется ……………. она тем на сколько она соответсвует цели исследования, а также свойствам описываемого процесса:

- объективная оценка доп. тестированных и стахостических св-в изучаемого процесса;

- учет и реакция по соотношении эволюционных участков развития и скачков;

-возможность учета временных смещений при передачи инородных …………….потоков;

Ошибка моделирования может быть в результате:

- неполная идентификация входных переменных моделей и фактических значений;

- неполная адекватность модели описываемого процесса;

- неточность измерения моделируемой переменной в реальном масштабе времени.

Одним из важнейших требований которые предъявляются к модели является ее способность к гибкому реагированию на изменения, происходящие в стандартной системе (адекватность).

Точность прогноза зависит от длинны ряда.

44. Методика прогнозирования показателей эксплутационной надежности  по временным рядам. Сглаживание рядов.

В теории и практике прогнозирования применяется широкий спектр математических методов:

- корреляционные ф-ции;

- экспонициальное сглаживание;  

- вероятностно-статистический;

Происходит это в силу того, что основа всех процессов, происходящих в тр-рте – вероятностная.

Рассмотрим один из наиболее распространенных  методов по временным рядам. Важнейшим требованием при построении модели прогнозирования является сопоставимость уровней показателей по методам сбора информации,    условиям развития тенденции и т.д.

Особенность моделирования по временным рядам состоит в том, что рассматриваемые уровни рассматриваемой величины выступает как случайные, т.е. длинами  ряд реализует случайный процесс.

Для установления общей тенденции изменения исследуемого явления в течении изучаемого периода времени, необходимо произвести сглаживание (выравнивание временного ряда)  эта необходимость обусловлена тем, что по мимо влияния на уровни ряда главных факторов, под воздействием которых и формируется «трэнд» динамического ряда на них действуют случайные факторы.

С учетом сказанного, простейшую модель можно получить используя линейную зависимость:

у=а₀+а₁t ,     (1)

где а₀, а₁ – коэффициенты которые установлены с помощью метода наим. квадратов