Инновационная деятельность. 2011. №4 (17). Выпуск 1 - davaiknam.ru o_O
Главная
Поиск по ключевым словам:
Похожие работы
Название работы Кол-во страниц Размер
Инновационная деятельность. 2011. №4 (18). Выпуск 2 10 2167.2kb.
Лекции для вузов и техникумов Инновационная деятельность и её нормативная... 1 280.31kb.
Образец и. И. Иванова, П. П. Петров инновационная деятельность на... 1 23.47kb.
Общественная Федеральная Газета «Единая Россия» Выпуск: №49 от 18... 1 47.59kb.
Инновационная деятельность в россии: проблемы правового регулирования 1 160.89kb.
«Инновационная предпринимательская деятельность и её поддержка местной... 3 483.92kb.
«Инновационная деятельность» 1 238.82kb.
Инновационная деятельность 12 2273.51kb.
Методология науки и инновационная деятельность: Пособие для аспир. 1 124.12kb.
Инновационная деятельность в республике татартан 1 44.12kb.
Инновационная деятельность 8 1388.41kb.
Анализ детского дорожно-транспортного травматизма в г. Петрозаводске... 1 131.83kb.
Направления изучения представлений о справедливости 1 202.17kb.

Инновационная деятельность. 2011. №4 (17). Выпуск 1 - страница №12/13

ИННОВАЦИОННЫЙ ПОДХОД К ПРОГНОЗНОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ ПАССАЖИРОПОТОКОВ НА ПРИГОРОДНЫХ ПОЕЗДАХ



THE INNOVATIVE APPROACH TO MODELLING OF FORECASTS OF VOLUMES OF PASSENGER TRAFFIC ON SUBURBAN TRAINS

Рассматривается внедрение логистических технологий в мероприятия контроля как процесс инновационной деятельности, представлена разработанная авторами модель прогнозирования пассажиропотоков на пригородных поездах Саратовского транспортного узла.

Introduction of logistical technologies in control actions as process of innovative activity is considered, the model of forecasting of volumes of passenger traffic developed by authors on suburban trains of the Saratov transport knot is presented.

Вариация, аппроксимация, тригонометрическая функция, случайный процесс, пассажирские перевозки, инновационная деятельность, логистика

A variation, approximation, trigonometrically function, casual process, passenger transportations, innovate activity, logistics

Главным критерием оценивания работы коммерческого предприятия является его доходность. В данной статье объектом исследования являются потоки пассажиров на линиях пригородных перевозок железнодорожным транспортом Саратовского транспортного узла.

В общем виде схема обслуживания пассажиров представляет собой логистическую систему с входным и выходным потоками пассажиров, процессом перевозки и сопутствующего обслуживания в процессе перевозок (рис. 1). Одним из видов услуг, оказываемых пассажирам в процессе перевозки, является инициируемый перевозчиком контроль наличия проездного документа, определяющего право на получение транспортной услуги [4].

Для обеспечения качественного обслуживания пассажиров на пригородных линиях железнодорожных перевозок необходимо иметь полную информацию об объёмах перевозок, маршрутах перемещения населения и динамике обслуживаемых пассажиропотоков.

Практика обслуживания пассажирских перевозок свидетельствует о том, что они имеют ярко выраженную сезонную, месячную, недельную, суточную и часовую вариацию. Знание поведения пассажирского потока во времени имеет решающее значение для выполнения его качественного обслуживания. Кроме знания закономерности изменения потоков во времени для выполнения перевозок, имеет значение и возможность их точного прогнозирования во всех временных периодах.

Внедрение логистических технологий информационного обеспечения в мероприятия контроля, обеспечивающих качественный рост эффективности процесса самого контроля, стоит рассматривать как инновационную деятельность. В качестве одной из подобных технологий стоит рассмотреть модель прогнозирования обслуживаемых пассажирских потоков. Для построения такой модели требуется достаточно представительная статистическая информация о фактически перевезённом количестве пассажиров на линиях пригородного железнодорожного транспорта за достаточно длительный период времени.

Научная практика изучения и обслуживания пассажирских потоков позволяет выявить общую закономерностью высокой устойчивости характеристик динамики потока. Это и позволяет говорить о возможности построения модели динамики пассажирских потоков, которую затем можно исследовать в качестве модели прогноза потоков для предстоящей организации их обслуживания.

Визуальная оценка динамики статистических данных подтверждает сезонную неравномерность, неравномерность по дням недели, суточную неравномерность. Существуют и иные факторы, влияние которых носит краткосрочный характер, либо вызывают кардинальные изменения потока. Влияние этих факторов должно учитываться по мере их возникновения.





Рис.1. Схема обслуживания пассажиров ОАО «Саратовская пассажирская пригородная компания»

В.С. Лукинский описывает процесс подготовки прогнозных решений в общем случае, когда прогнозируемые процессы описываются разными моделями динамики, где выделены и модели с временными неравномерностями. Процесс подготовки им представлен в виде схемы - алгоритма, изображённого на рис. 2 [2].





Рис. 2. Схема подготовки прогнозных решений

Учёный выделяет три основных типа методов математического прогнозирования: симплексный метод экстраполяции по временным рядам, статистические методы, включающие корреляционный и регрессионный анализ, факторный анализ, и комбинированный метод, представляющий собой синтез различных вариантов прогнозов.

Для исследования временной неравномерности распределения пассажиропотока в году удобно использовать наиболее простое представление.

Определимся с использованием симплекс-метода для построения модели пассажиропотока. Существуют две принципиально разные методики экстраполяции тренда: аддитивная и мультипликативная.

Аддитивная модель имеет общий вид модели прогноза:

(1)

,

где прогнозные значения временного ряда показателя;



– среднее значение прогноза (тренд);

– составляющая прогноза, отражающая перио­дические колебания, которые повторяются примерно через одинаковые промежутки в течение небольшого промежутка времени (сезонные колебания);

– составляющая прогноза, отражающая периодические колебания, повторяющиеся в течение длительного промежутка времени (циклические колебания);

– составляющая, позволяющая учесть другие важные для конкретного прогноза факторы [1];

– случайная величина отклонения от прогноза, обусловленная стохастическим характером социально-экономических процессов (случайные колебания, характеризующиеся абсолютной нерегулярностью величины, частоты, направления возникновения, поэтому их предсказание на основе анализа временного ряда оказывается невозможным).

Мультипликативная модель прогноза имеет вид



, (2)

где – коэффициент (индекс) учёта сезонных колебаний;

– коэффициент (индекс), учитывающий циклические колебания;

– коэффициент (индекс), учитывающий другие важные для конкретного прогноза факторы;

– случайная величина отклонения прогноза.

Для построения модели прогноза пассажиропотоков будем ориентироваться на модель аддитивного вида. По графикам динамики данных фактических объёмов перевозок очевидна тенденция изменения ряда за достаточно длительный период времени, то есть явно существует линейный тренд временного ряда. Кроме того, как и предполагалось, имеются и три вида временных колебаний, отражающие: суточную, недельную и сезонную закономерные неравномерности. Колебания внутри суток имеют сильную привязку к расписаниям и маршрутам движения поездов, поэтому не будем рассматривать эти колебания в обобщенной формуле модели прогноза. В конечном представлении модель потоков пассажиров с использованием симплекс-метода (с моделью аддитивной формы) имеет вид



(3)

где – прогнозируемое значение потока пассажиров в день, пасс.;

– линейный тренд пассажиропотока;

– периодические изменения потока по месяцам года;

– периодические изменения потока по дням недели.

По данным объёмов перевозок за последние три года, количество пассажиров, передвигающихся на электричках, устойчиво, хотя и не резко, уменьшается. Видна отчетливая тенденция, не представляющая какую-либо сложную функцию. Поэтому для описания тренда примем линейную функцию. Коэффициенты её рассчитываются по алгоритму проведения регрессионного анализа фактических данных об объемах перевозок пассажиров. Расчет параметров уравнения линейного тренда проводится по объёмам перевозок пассажиров, обслуженных Саратовским отделением железной дороги за период с января 2008 по ноябрь 2010 (принятым по числу реализованных билетов).

В результате расчетов модель тренда выглядит следующим образом:

За единицу шкалы времени взят 1 день. Значение коэффициента корреляции . Знак «-» при коэффициенте корреляции показывает отрицательную тенденцию перевозок за 3 года наблюдений. Абсолютное значение 0,31 говорит о невысокой связи объёмов продаж с фактором времени. На графике отчетливо видны сезонные колебания, дающие сильные отклонения от линии тренда.





Рис. 3. Изменение среднемесячных продаж билетов и линейный тренд

(январь 2008 - ноябрь 2010 гг.)
Расчет сезонных колебаний (отклонений) проводится путем вычета значений линейного тренда из значений статистических данных (рис. 3). Полученные таким образом массивы значений отклонений используются для определения параметров уравнения гармонических колебаний. Для аппроксимации принимается тригонометрическая функция вида COSINUS(б). Для получения модели гармонических колебаний, достаточно точно описывающих гармонические колебания пассажиропотоков, примем две первые гармоники разложения. Сезонная составляющая описывается математической моделью следующего вида:
Для определения параметров гармонических функций период первой гармоники принят кратным периоду колебания в один год, значение периода второй гармоники также кратно годовому периоду (рис. 4). Применение этой функции позволяет достаточно точно прогнозировать потоки пассажиров для последующих сроков.

Для выявления функциональной зависимости изменения потока по дням недели необходимо обратиться к статистике суточных продаж проездных билетов. При наличии неравномерностей распределения потока по дням применяется разбиение всего временного интервала дней выполненных наблюдений на участки квазистационарного поведения потока [3].

Приведенный график пассажиров, проходящих через турникеты на станции Саратов-1, на рисунке начинается с первой полной рабочей недели, с 4 января (рис. 5). Видно, что поведение пассажиропотока по дням недели часто совпадает. В то же время заметны отличия от общей тенденции поведения пассажиропотока на 1, 7, 8 и 10 неделях. При более подробном изучении причин изменения потока на этих неделях становится ясно, что есть причины для появления этих отклонений (табл. 1).
Рис.4. Аппроксимация сезонных изменений тригонометрической функцией

Рис. 5. Проход пассажиров за сутки через турникеты станции Саратов-1

( январь-март 2010 г.)

Таким образом, точечное изменение пассажиропотока связано с наличием праздников или с проведением технических работ на станции. Для определения функции изменения потока по дням недели необходимо внести корректировку в расчетную модель прогноза. Для точности аппроксимации стоит ввести 4 гармоники и принять целое количество периодов гармоник в неделе (рис. 6). После аппроксимации функцией из 4 гармоник модель прогнозирования вариации пассажиропотока преобразовалась к виду





Таблица 1

Причины точечного отклонения пассажиропотока

Общая формула модели описания пассажиропотока, обслуживаемого «Саратовской пригородной железнодорожной компанией» в зависимости от времени (с началом отсчета 1 января 2008 года), имеет вид



Рис. 6. Изменение функции отклонения потока по дням недели

При проверке модели прогноза на адекватность описания исходного массива данных среднемесячное отклонение расчетного значения функции от «прогноза» составило 5,5%. Максимальное отклонение значения функции пассажиропотока от статистических данных равно 11,99% (табл. 2).



Таблица 2

Ошибка аппроксимирующей функции

Из табл. 2 видно, что самые большие отклонения приходятся на март месяц. Отклонения в марте происходят в сторону как увеличения, так и уменьшения от расчетного значения. Главным образом этот факт следует связывать с наличием праздника 8 марта и началом дачного сезона, зависящего от погодных условий. Остальные отклонения носят случайный характер.

Полученная функция временного распределения пассажиропотока является моделью прогноза пассажиропотока, обслуживаемого Саратовским отделением железной дороги и станции Саратов-1, так как окончательно построен по данным этой станции. При проверке на адекватность может быть трансформирована и для описания потоков других станций.



ЛИТЕРАТУРА

1. Бауэрсокс Д. Дж., Клосс Д. Дж. Логистика: интегрированная цепь поставок. М.: Олимп-бизнес, 2001. 640 с.

2. Модели и методы теории логистики: учеб. пособие. / под ред. В.С. Лукинского. 2-е изд. СПб.: Питер, 2008. 448 с.

3. Морозов С.А. Подход к исследованию пассажиропотока на пригородных поездах (на примере Саратова) // Логистика, инновации, менеджмент в современной бизнес-среде: сб. науч. трудов. Саратов: СГТУ 2010. С. 90-96.

4. Положение о линейном контроле за перевозками на пассажирском транспорте в г.Казани / http://www.kazantransport.ru/index.php?page=content&DocID=1797 (2011.10.20).
Санков Виктор Григорьевич – доктор экономических наук, профессор кафедры «Экономика и управление на автомобильном транспорте» Саратовского государственного технического университета имени Гагарина Ю.А.

Морозов Сергей Александрович – аспирант кафедры «Экономика и управление на автомобильном транспорте» Саратовского государственного технического университета имени Гагарина Ю.А.

Sankov Viktor Grigorievich – Doctor of Science in Economics, Professor of the Department of«Economy and Management on motor transport » of Saratov State Technical University name after Gagarin Yu. A.
Morozov Sergey Aleksandrovich – Postgraduate Student of the Department of«Economy and Management on motor transport » of Saratov State Technical University name after Gagarin Yu. A.

Статья поступила в редакцию 08.10.11, принята к опубликованию 25.10.11

ПРИКЛАДНЫЕ ИННОВАЦИИ
УДК 630.232.211

С.В. Фокин, А.С. Бурлаков

S. V. Fokin, A. S. Burlakov
Теоретическое обоснование основных конструктивно-технологических параметров устройства для измельчения порубочных остатков
THEORETICAL BASIS OF THE BASIC PARAMETERS constructive-technological device for chopping forest residues

Приводятся теоретическое обоснование и результаты автоматизированного расчета основных конструктивно-технологических параметров устройства для измельчения порубочных остатков.

Provides a theoretical basis and the results of the automated calculation of the basic design and technological parameters of the device for shredding forest residues.

Порубочные остатки, устройство для измельчения порубочных остатков, нераскорчеванные вырубки, щепа

Felling residues, a device for chopping forest residues, logging neraskorchevannye, chips

В России естественным путем восстанавливается около 1/3 ежегодно вырубаемых лесов, остальные требуют специальных мер по их возобновлению. На 50% площади достаточно только содействия естественному возобновлению, а на остальной нужны посев и посадка деревьев. Причем данные работы должны проводиться с учетом требований экологии и пожарной безопасности выполняемых работ, которые отмечены в приказах Федерального агентства лесного хозяйства РФ №377 от 17 мая 2011 г. и №376 от 17 мая 2011 г.

Вырубкам Поволжья, относящимся к степной и лесостепной климатическим зонам, свойственно наличие большого числа пней и порубочных остатков. В настоящее время утилизация древесных отходов, образующихся на них при проведении рубок ухода и санитарных рубках, является большой проблемой, так они представляют собой низкокачественную древесину средней крупности, вершины, сучья деревьев (порубочные остатки).

Поэтому их приходится сжигать, что может привести к возникновению пожара на вырубке. Переработка же таких отходов на щепу позволит решить проблему не только утилизации отходов и снижению пожароопасности при проведении лесовосстановительных работ в весенне-летний период, но и получения дохода при продаже ее населению в качестве топлива.

Для реализации данной технологии расчистки нераскорчеванных вырубок от порубочных остатков предложена машина, оснащенная устройством для измельчения порубочных остатков (рис. 1), состоящим из: подъемного устройства, загрузочного патрона, механизма подачи, измельчителя дискового типа, щепопровода [1].

Рассматриваемое устройство для измельчения порубочных остатков, схема которого приведена на рис. 2 , можно разбить на пять технологических звеньев-зон.



Зона I представляет собой подборщик порубочных остатков с последующей подачей его к измельчающему диску зона V. Транспортировка порубочных остатков в зону V осуществляется с помощью цепочки, состоящей из зоны подачи II с подающим звеном и зоны III , снабженной двумя рядами подающих вальцов с зубцами.

В России естественным путем восстанавливается около 1/3 ежегодно вырубаемых лесов, остальные требуют специальных мер по их возобновлению. На 50% площади достаточно только содействия естественному возобновлению, а на остальной- нужны посев и посадка деревьев. Причем данные работы должны проводиться с учетом требований экологии и пожарной безопасности выполняемых работ, которые отмечены в приказах федерального агентства лесного хозяйства РФ №377 от 17 мая 2011 г. и №376 от 17 мая 2011 г.

Вырубкам Поволжья, относящихся к степной и лесостепной климатическим зонам свойственно наличие большого числа пней и порубочных остатков. В настоящее время утилизация древесных отходов, образующихся на них при проведении рубок ухода и санитарных рубках является большой проблемой, так они представляют из себя низкокачественную древесину средней крупности, вершины, сучья деревьев (порубочные остатки).

Поэтому их приходиться сжигать, что может привести к возникновению пожара на вырубке. Переработка же таких отходов на щепу позволит решить не только проблему утилизации отходов и снижению пожароопасности при проведении лесовосстановительных работ в весеннее-летний период, но и получения дохода при продаже ее населению в качестве топлива.

Для реализации данной технологии расчистки нераскорчеванных вырубок от порубочных остатков предложена машина, оснащенная устройством для измельчения порубочных остатков (рисунок 1), состоящим из: подъемного устройства, загрузочный патрон, механизм подачи, измельчитель дискового типа, щепопровод [1].

Рассматриваемое устройство для измельчения порубочных остатков, схема которого приведена на рисунке 2 , можно разбить на пять технологических звеньев-зон.



Зона I представляет собой подборщик порубочных остатков с последующей подачей его к измельчающему диску зона V. Транспортировка порубочных остатков в зону V осуществляется с помощью цепочки, состоящей из зоны подачи II с подающим звеном и зоны III , снабженной двумя рядами подающих вальцов с зубцами.


Рисунок 1.- Общий вид машины, оснащенной устройством для измельчения порубочных остатков










Рисунок 2- Технологическая схема устройства для измельчения порубочных остатков

Зоне рубки предшествует зона IV без вальцов, где осуществляется дополнительное уплотнение порубочных остатков.

Ведущим звеном устройства для измельчения порубочных остатков является измельчающий диск с ножами, параметры которого определяют режим функционирования устройств транспортировки порубочных остатков в рубительную машину. К таким параметрам относятся: угловая скорость диска с ножами - ; число ножей - ;радиус диска с ножами - ; толщина срезаемого слоя древесины - ;размеры окна, в которое порубочные остатки поступают в рубительную машину - .

От этих параметров (табл.1), а также от геометрических параметров цепочки подачи порубочных остатков в рубительную машину зависят угловая скорость звена подачи в зоне II: и угловая скорость вальцов в зоне III: .

Таким образом, ставится задача определить зависимости угловых скоростей и не только как функции параметров рубительной машины (параметры 1…5), но и как функции варьируемых параметров цепочки подачи (параметры 6…16). При решении данной задачи можно выделить следующие этапы расчета.

Этап I - вычисление числа вальцов в зоне III и их объема.

1.1. Вычисление длины зоны : и зоны : .



. (1)

1.2. Вычисление длины поверхностей зоны III, на которых расположены вальцы:



, (2)

где: - длина поверхности с вальцами; - угол конусности цепочки подачи.

1.3. Вычисление числа вальцов :

(3)

- диаметр вальцов в зоне III; - зазор между вальцами.

Примечание: и нужно изменять так, чтобы число было целым.

1.4.Вычисление средней длины вальца :

, (4)

где = размеры границ зоны III.

1.5. Вычисление объема, занимаемого вальцами для двух рядов:



. (5)

Этап II -вычисление объемов зон в цепочке подачи, в зоне рубки и в зоне подбора сырья (объем ковша подборки).

2.1. Вычисление объема в зоне подачи (зона II):



, (6)

Таблица 1- Исходные параметры устройства для измельчения порубочных остатков



№ п/п

Обозначение

Наименование

Величина


1


Толщина срезаемого слоя в рубительной машине

0,005…0,03 м


2


Размер окна, в которое порубочные остатки поступают в рубительную машину

0,2…0,7 м


3


Радиус диска с ножами

0,48…0,76 м


4


Число ножей в рубительной машине

2…7


5


Угловая скорость диска с ножами рубительной машины

42,4…104,6 1/c


6


Угол конусности цепочки подачи порубочных остатков

0…30


7


Размер границы зоны IV:

м


8


Размер границы зоны III:

м


9


Размер границы зоны II:

м


10


Диаметр подающего звена

0,4…0,7 м


11


Длина зоны II:

м


12


Длина зоны III:

м


13


Длина зоны IV:

м


14


Диаметр вальцов в зоне III

0,08…0,15 м


15


Зазор между вальцами в зоне III

 0,15 м


16


Плотность древесины

450…770 кг/м3


<< предыдущая страница   следующая страница >>



Цивилизация — это стадия развития общества, на которой ничего нельзя сделать без финансирования.
ещё >>