CC BY
24
№1X82)
UNIVERSUM:
технические науки
январь, 2021 г.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОГРУЗКИ ГРУЗОВ НА ЖЕЛЕЗНЫХ ДОРОГАХ УЗБЕКИСТАНА
Сабуров Мардонбек Баходирович
аспирант,
Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I,
РФ, г. Санкт-Петербург E-mail: saburov. mardonbek83 @mail. ru
Бутунов Дилмурод Баходирович
PhD, и.о. доцент
Ташкентский государственный транспортный университет,
Республика Узбекистан, г. Ташкент E-mail: dilmurodpgups@mail.ru
PROGNOSTICATION LOADING OF GOODS ON RAILWAY TRANSPORT
REPUBLIC OF UZBEKISTAN
Mardonbek Saburov
Graduate student,
Petersburg State Transport University of Emperor Alexander I,
Russia, St. Petersburg
Dilmurod Butunov
PhD, acting assistant professor Tashkent State Transport University, Uzbekistan, Tashkent
АННОТАЦИЯ
В данной статье сделаны прогнозы погрузки грузов на железнодорожном транспорте Узбекистана. Использованы методы однофакторного моделирования при прогнозировании и определена ошибка прогноза. Приведен основный вид теоретического метода прогноза. Выполнены прогнозы погрузки грузов на железнодорожном транспорте Республики Узбекистан, с применением метода однофакторного моделирования на периоды 2021-2025 гг. Такое прогнозирование дает точную количественную и качественную формулировку процесса ориентации будущих погрузок и на основе этого определяются потребности подвижного состава с использованием математико-статистических методов.
ABSTRACT
The basic form of the theoretical forecast method is given. Forecasts of cargo loading on railway transport in the Republic of Uzbekistan were made using the method of one-factor modeling for the periods 2021-2025. Such forecasting provides an accurate quantitative and qualitative formulation of the process of orientation of future loading and based on this, the needs of rolling stock are determined using mathematical and statistical methods.
Ключевые слова: прогнозирование груза, погрузка, однофакторное моделирование, метод средних.
Keywords: cargo forecasting, loading, one-factor modeling, method of averages.
Введение
В условиях возрастающего объема перевозки грузов на транспорте, в том числе на железнодорожном транспорте все шире применяются вычислительная техника и математические методы для оперативного планирования и управления перевозочным процессом, а также прогнозирования и планирования объемов грузовых перевозок [1].
Прогнозирование грузовых перевозок и показателей работы железнодорожного транспорта основывается на анализе развития экономики региона за прошедший период времени. Такой анализ должен давать точную количественную и качественную формулировку процесса перевозки грузов путем
использования математико-статистических методов. Предвидение размеров грузовых перевозок и состояния показателей работы транспорта базируется на результатах анализа прошлого и, следовательно, описывает перспективу в той мере, в какой она определяется объективно сложившимися явлениями и процессами.
Объем грузовых перевозок узбекских железных дорог при прогнозировании на основании данных за прошлые периоды приобретает особо важное значение, так как от точности полученных результатов зависят реальность планов эксплуатационной работы железной дороги и ее подразделений и их согласованность с планами развития других отраслей.
Библиографическое описание: Сабуров М.Б., Бутунов Д.Б. Прогнозирование погрузки грузов на железных дорогах Узбекистана // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2021. 1(82). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/11163 (дата обращения: 24.01.2021).
№1X82)
UNIVERSUM:
технические науки
январь, 2021 г.
Прогноз погрузки грузов на 2020-2025 годы. При прогнозировании грузовых перевозок и показателей работы железнодорожного транспорта применяется метод средних квадратов.
Метод средних основан на минимизации алгебраической суммы отклонений точек от аппроксимирующей кривой у = /(х). В этом случае критерий оптимальности записывается в виде [2]
п
Е [Уг (X ' , , а2 ...' ат )] ^ (1)
г=1
где уг, хг - ордината и абсцисса I - й точки временного ряда; а1, а2, а2..., ат - параметры аппроксимирующей кривой.
При решении рассматриваемой задачи использована линейная функция. Линейная функция у = ах + Ь в этом случае система уравнений примет вид
п п
а Ех+Ьп=Е Ук (2)
к=1 к=1
п п п
аЕ хк +ЬЕ хк=Е хкУк (3) к=1 к=1 к=1
Возникают ситуации, когда достаточно надежный прогноз величины объемов перевозок грузов и показателей работы транспорта может быть получен при использовании линейной зависимости
Уг" = Ьо + Ь X , (4)
где х - фактор, от которого зависит прогнозируемая величина;
ь0, Ь - неизвестные коэффициенты.
Задача заключается в нахождении коэффициентов Ь0, Ь по имеющимся статистическим данным.
Под надежностью прогнозирования объемов грузовых перевозок понимается вероятность наступления предсказываемого значения показателя при заданном комплексе условий и в пределах установленных допусков. Ошибки или отклонения прогноза измеряются коэффициентами корреляции и стандартной ошибкой, эти расчеты приведены ниже.
Задача составления уравнения регрессии для прогнозирования годового объема погрузка грузов по годом (у), выполнены, используя формулы (1)-(4). В таблице 1 дана исходная информация для прогно -зирования и указаны результаты промежуточных расчетов (х - условный номер годов, у - размер погрузки грузов (тыс.тонн) в I - м года):
Таблица 1.
Расчетные параметры погрузки грузов узбекских железных дорог за период 2014-2019 гг
Годы Ух xf y,2 X, y,
2014 1 65722 1 4319381284 65722
2015 2 67210 4 4517184100 134420
2016 3 67576 9 4566515776 202728
2017 4 67931 16 4614620761 271724
2018 5 68421 25 4681433241 342105
2019 6 70138 36 4919339044 420828
Итого 21 406998 91 27618474206 1437527
Исходя из (2) и (3) формулы получены следующие системы уравнения
\nbQ х, =£ y.
kE+biE x2 = E y.
660 + 2Щ = 406998 216n + 91Ä = 1437527
* 7
* 2
(2а)
(за)
(2б)
(зб)
Из (2б) отнимая (3б) получены следующие 147Ь - 182Ь = 7 • 406998 - 2 1437527
-35Ь =-26068, Ь = 744,8
, 406998 - 21- 744,8
Ь =-= 65226
0 6
Линейная зависимость (4) между У и х имеет следующий вид:
уп = 744,8х + 65226
с помощью этой функции сделан прогноз погрузки грузов узбекских железных дорог до 2025 года (табл. 2).
№1X82)
UNIVERSUM:
технические науки
январь, 2021 г.
На основе таблица №1, значений Ь0, Ь и [2] рассчитаны коэффициент корреляции г и стандартная ошибка прогноза £
r = 744,8 •
(6 • 91 - 212)
(6•27618474206 - 4069982)
= 0,96
\
871149 ^^
S = J-= 466,7
6 - 2
Таблица 2.
Результаты расчета прогнозирования погрузки грузов узбекских железных дорог за период 2020-2030 гг.
Годы x уп ^факт Ду Ду2
2014 1 65970,8 65722 248,8 61901,44
2015 2 66715,6 67210 -494,4 244431,4
2016 3 67460,4 67576 -115,6 13363,36
2017 4 68205,2 67931 274,2 75185,64
2018 5 68950 68421 529 279841
2019 6 69694,8 70138 -443,2 196426,2
2020 7 70439,6 ^Ду2 = 871149
2021 8 71184,4 0
2022 9 71929,2 0
2023 10 72674 0
2024 11 73418,8 0
2025 12 74163,6 0
2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025
Годы
Рисунок 1. Диаграмма фактического и прогнозного погрузки грузов узбекских железных дорог
за период 2014-2025 гг
На основе произведенных расчетов общий прогноз погрузки грузов увеличивается согласно функции (рис. 1) уп = 744,8х + 65226 на 2020 год составил
70440 тыс.тонн, а следующие годы будут соответственно, 71184, 71929, 72674, 73419, 74164 тыс.тонн погрузки. А на 01.01.2017 года инвентарный парк
грузовых вагонов составил 21898 вагонов и истечение срока службы вагонов составил 465, 597, 602 на 2017, 2018, 2019 годы соответственно [4]. Согласно с этими данными построены диаграммы количества инвентарного парка грузовых вагонов за период 2017-2020 годы узбекских железных дорог.
№ 1 (82)
A, UNI
лт те)
UNIVERSUM:
технические науки
январь, 2021 г.
Рисунок 2. Диаграмма изменение количества
Из рисунков 1 и 2 можно сделать вывод, что с увеличением погрузки грузов, уменьшается инвентарный парк грузовых вагонов. Уменьшение вагонного парка происходит за счет истечения нормативного срока службы грузовых вагонов, а пополнение рабочего парка грузовых вагонов с продлением срока службы, покупкой новых вагонов и привлечением частных вагонов.
Заключение
Прогнозирование объемов грузовых перевозок на железных дорогах Узбекистана основан на данных за периоды 2014-2019 гг.
На основе расчета прогноза по погрузкам грузов получена прогнозная функция у° = 744,8х + 65226 линейная зависимость фактической погрузки и прогнозной, посчитан коэффициент корреляции
грузовых вагонов за период 2017-2020 годы
г = 0,96 и стандартная ошибка прогноза £ = 466,7 .
При анализе рисунков 1 и 2 выявлено, что с увеличением погрузки грузов, уменьшается инвентарный парк грузовых вагонов. Уменьшение вагонного парка происходит за счет истечения нормативного срока службы грузовых вагонов, а пополнение рабочего парка грузовых вагонов происходит с продлением срока службы, покупкой новых вагонов и привлечением частных вагонов. Учитывая недопущения вагонов с продлением срока службы на экспорт, требуются дальнейшие научные расчеты отдельно погрузки грузовых вагонов на экспорт и местных, с определением потребного рабочего парка. Углубленные расчеты по видам грузов, по типам вагонов, и прогноз погрузки экспорта и местных грузов отдельно будут произведены в следующих статьях.
Список литературы:
1. Сабуров М.Б. Анализ и прогнозирования вагонного парка ГАЖК «УТЙ». - Ташкент: ТашИИТ, 2010 г. С. 120.
2. Убайдуллаев И.Х., Юлдашева М.Н., Худайберганов К.Т. Прогнозирование грузовых перевозок в автоматизированной системе управление железнодорожным транспортом. Монография:-изд-во «Фан» УзССР, 1984.
3. Сабуров М.Б. Анализ и прогнозирование логистических показателей в Республики Узбекистан / Сабуров М.Б., Бутунов Д.Б. // Acta TTPU, 2020, № 3, С. 36-42.
4. Стратегия развития управления вагонного хозяйства АО «Узбекистан темир йуллари» на 2017-2021 гг.
5. Егамбердиев Б.Б. Прогнозирование объемов международных грузовых перевозок на железнодорожном транспорте с использованием приемов эконометрии / Б.Б. Егамбердиев. М.Н. Витченко // Экономика железных дорог, 2012, № 3, С. 20-26.
6. Ефимова Е.Н. Прогнозирование объемов грузовых перевозок с использованием приемов эконометрии // Экономика железных дорог, 2005, № 6, С. 31-43.
