14. 2. Методы прогнозирования

В прогнозах пассажирских перевозок применяют общие (см. главу 13) и специфические методы. К общим, например, относи­тся метод динамических рядов. Объем перевозок пассажиров за прошлый период увязывается с другими, главным образом эконо­мическими показателями — национальным доходом, объемом производства продукции в промышленности и сельском хозяйстве, товарооборотом и пр.
Иногда сопоставляемые параллельные ряды включают в себя показатели использования транспортных средств (рабочий парк пассажирских вагонов, автомобилей, судов, их вместимость и т. п.).

К специфическим методам относится использование гравита­ционных моделей. Существует несколько разновидностей таких моделей, позволяющих прогнозировать перевозки и развитие транспортной сети. С помощью гравитационных моделей обычно оценивается объем перевозок между крупными промышленными центрами. Структура расчетных формул при этом аналогична гравитационной ньютоновской формуле взаимодействия тел:

S j 52 Т, 9= k ,

где 7"i,2 — пассажирообмен между пунктами 1 и 2;

Si, S2 — численность населения соответствующих городов или город­ских ареалов; №i,2 — расстояние между пунктами 1 и 2; k, п — эмпирические константы.

Разновидностью гравитационных моделей является модель Бьёркмана, согласно которой темп прироста перевозок cLT опре­деляется как произведение

dT = dPdYdS2,

где dP, dY и dS — темпы роста соответственно населения, его покупа­тельной способности и улучшения качества предо­ставляемых транспортных услуг. Предпринимаются попытки применения так называемого ме­тода пределов насыщения. Предполагается, что существует не­который норматив потребностей в передвижении, подлежащий удовлетворению, который и закладывается в расчеты.

Разновидностью метода пределов насыщения можно считать метод огибающий кривой, принимаемой в качестве общего прибли­женного выражения тренда. Идея метода пределов насыщения состоит в том, что на экспоненциальную (в общем случае) зависи­мость роста объема перевозок во времени

накладывается действие некоторого ограничивающего фактора, в силу чего результирующая «скорость» роста перевозок будет равна не m, a m — rn, т. е. исходное дифференциальное уравнение увеличения перевозок будет иметь вид

dn 2

—- = гпл — г л , at

откуда с помощью интегрирования получаем

где а—объем перевозок в начальный момент t = 0.

Уравнение (14.1) описывает S-о'бразную кривую, называемую логистической кривой (рис. 14.1). 172

В начальный момент време­ни наклон этой кривой возра­стает, как у экспоненты, а затем постепенно уменьшается до ну­ля. При больших значениях t кривая сливается с горизон­тальной прямой л —т/г. Это и есть некоторое равновесное со­стояние, к которому стремится перспективный объем перево­зок.

Как и всякий математико- статистический подход, данный метод не всегда дает удовлетво­рительные результаты из-за не­стабильности параметров т и г. Поездка пассажира является качественно своеобразной, а по некоторым категориям пере­движений — еще и произвольной операцией.

Наибольшее распространение в прогнозировании пассажир­ских перевозок получил метод динамических рядов, включая про­стую экстраполяцию трендов. Иногда по прошлым периодам уста­навливается коэффициент подвижности населения, распространя­емый на будущее, исходя из предположения существования жест­кой функциональной связи. Толчок этому, вероятно, дали давние исследования проф. Е. В. Михальцева, которым была подмечена корреляционная связь между подвижностью населения и нацио­нальным доходом. Позднее выяснилось, что аналогичная связь существует между подвижностью и реальными доходами населе­ния, аппроксимируемая, как правило, линейной функцией.

Иссле­дование оснащенности пассажирских железнодорожных станций в увязке с размерами движения показала возможность исполь­зования метода динамических рядов при составлении прогнозов на достаточно отдаленную перспективу (рис. 14.2).

Некоторые исследователи на основании аналогий предпола­гают, что рост пассажирских перевозок СССР с течением времени перейдет с экспоненты на логистическую кривую. Метод пределов насыщения, например, может успешно применяться при прогнози­ровании размеров движения на внутриузловых и пригородных участках железных дорог. Пропускная способность этих участков как правило, лимитирует размеры движения, а следовательно, и объемы перевозок.

Время t

Рис. 14.1. Использование логистической кривой при разработке прогноза ме­тодов пределов насыщения

Размещение и оборудование внутриузловых ходов, реконстру­ируемых для целей внутригородского и пригородного сообщений, должны более полно учитывать интересы городского населения. Максимальное снижение шума, уменьшение загрязненности воз­душного бассейна и почвы в современном городе вырастает до масштабов неотложной социальной проблемы. Развитие городско-

%

го транспорта будет в большой степени зависеть от того, как ста­нут развиваться сами города. Решение проблемы городов вряд ли в состоянии взять на себя математика и кибернетика. Социаль­ная модель поселений коммунистического будущего, говоря язы­ком математиков, на несколько порядков сложнее тех методов, ко­торыми обычно пользуются при обосновании «оптимального» го­рода. Форма человеческого общежития не сводится к механичес­кой системе и представляет собой весьма динамичную структуру с конкретным экономическим, идеологическим и социальным содержанием, которую невозможно разложить на изолированные друг от друга компоненты. Как будет жить советский человек через 25—30 лет, какие формы быта и общения он изобретет — это, пожалуй, один из самых главных моментов прогнозирования.

Большая часть исследований данного вопроса строится на математических моделях, опускающих основную сложность — механизм перехода от настоящего к будущему, намереваясь про­сто перешагнуть через реальные противоречия сегодняшнего дня и предполагая, видимо, что эта задача будет решаться кем-то дру­гим. При этом сам процесс перехода, процесс реальной смены форм расселения с его экономическими, социальными и даже чи­сто административными проблемами остается где-то в стороне.

Исследование динамических рядов дает основание для приме­нения при установлении валовых показателей развития отдельных видов городского транспорта математико-статистических мето­дов. Основные показатели транспортной работы при этом оказы­ваются связанными с численностью населения городов (рис. 14.3). 174

Экономические показатели перевозки пассажиров в троллейбусах и автобусах при потоках от 2 тыс. до 10 тыс. чел. в час близки друг к другу: приведенные затраты отличаются на 5 %, что находится в пределах точности инженерных расчетов. Выбор между указан­ными видами транспорта поэтому часто производится исходя из местных условий (климат, рельеф, энергетика и т. п.), архитек­турно-планировочных и медико-биологических требований, сооб­ражений мобильности и др. В перспективе к 2000 г. роль этих фак­торов, видимо, еще более возрастает, учитывая увеличивающиеся отрицательные воздействия и загрязнения современной индустри­ей окружающей среды.

<< | >>
Источник: Н. Н. ГРОМОВ В.А.ПЕРСИАНОВ. УПРАВЛЕНИЕ НА ТРАНСПОРТЕ. 1990

Еще по теме 14. 2. Методы прогнозирования:

  1. Занятие 12.4. Практическое занятие по теме «Прогнозирование конфликтов в организации» (проводится методом анализа рабочих документов)
  2. 19.2. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ
  3. 2.1. Теоретические основы прогнозирования
  4. ОБЪЯСНЕНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ В ЭКОЛОГИИ
  5. ГЛАВА 2 Прогнозирование обстановки при чрезвычайных ситуациях
  6. Основные предпосылки планирования и прогнозирования
  7. Составные элементы планирования и прогнозирования
  8. 6. 7. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПЕРЕМЕНЫ
  9. 9.4. ПЛАНИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОГО ТРУДА
  10. Анализ и прогнозирование обвалов и оползней
  11. Прогнозирование последствий ЧС в районе разрушительных землетрясений