шпоры прогнозы

1.Роль прогнозирования в совершенствовании работы транспорта. Область применения прогнозов.

Роль прогнозирования: регулирующее воздействие на процесс развития отдельных элементов и подсистем транспорта. Объемы, интенсивность и динамичность работы ж/д транспорта увеличивается, поэтому ошибки, допущенные на стадии прогнозирования, оказывают значительное воздействие на показатели работы и снижают эффективность использования выделенных на развитие транспортных ресурсов. Особую значимость разработки повышения точности производимых расчетов срока ввода вторых путей и двухпутных вставок, развитие устройств хозяйств: локомотивных движений, грузовых и пассажирских перевозок. Применение любого из методов прогнозирования сводится к установлению объемов перевозок, которые могут служить основой для организации перевозок и прогнозирование развития линий и узловых пунктов.

 

2 основные понятия, используемые в теории прогнозирования.

Прогноз – научно обоснованная вероятностная оценка состояния объектов прогнозирования в будущем с заданной степенью достоверности. Оптимистический прогноз – соответствует верхней границе тренда и представляет собой прогноз объекта прогнозирования при условии действия только положительных факторов.

Пессимистический – соответствует нижней границе тренда и представляет собой действия полученных только отрицательных факторов.

Рабочий прогноз – это прогноз, полученный при условии противодействия отрицательных факторов.

Тренд – аналитическое или графическое представление изменения во времени систематической составляющей транспортного потока.

Прогнозные модели – математическая модель, исследование которой позволяет получить информацию о возможном значении транспортного потока.

Эксперт – квалифицированный специалист, привлекаемый для прогнозирования.

Ретроспекция- период, на котором рассматривается систематизированное описание объектов прогнозирования.

Регроспекция- этап прогнозирования, на котором исследуется развитие транспортной системы и прогнозный фон.

Вопрос 3.Цели и задачи прогнозирования транспортных потоков.

- снижения уровня неопределенности в пределах которой управленец вынужден принимать решения для уменьшения производственного риска.

-форма научного предвидения о возможном состоянии в будущем объекта прогнозирования.

Основные задачи:

- изучение ретроспективного периода;

- выбор наиболее компетентных экспертов;

- оценка неопределенности прогнозов;

- верификация прогнозов;

–транспортные потоки.

– закономерности поведения транспортных потоков в условиях неопределенности.

4. Схема функционирования замкнутой адаптивной прогнозирующей системы.

 

 

 

   

 

 

система- проект отчетности и соответствующей информационной базы, удовлетворяющей современным требованиям работы транспортной системы и обеспечивающей переход к адаптированному прогнозу.

5. Требования к прогнозирующей системе

1.Точность- позволяет изучать и уменьшать неопределенность прогнозов.

2.Способ к гибкому реагированию на изменения, происходящие в транспортной системе.

3.Выработка правильной модели и выбор наиболее значимых факторов, определяющих закономерности изменения транспортных потоков.

4.Сокращение неопределенности прогнозов.

5.Совершенствование действующих методов прогнозирования.

6.Учитывать ошибки исходных данных.

7.Определение случайных колебаний спрогнозировать которые невозможно.

 

6 Реализационный цикл проекта и его влияние на прогноз

Большая продолжительность реализационного цикла, развитие транспортных объектов:

-го транспортного объекта .Расчетный реализационный цикл большинства действующих транспортных объектов составляет 9-20 лет .Временный план опережения прогнозируемой информации должен обеспечивать минимум 10-20 лет, поэтому развитие того или иного грузового объекта, должно базироваться на прогнозах транспортных потоков к началу его практического использования. Все это позволяет в значительной степени уменьшить риск создания транспортных систем, не удовлетворяющих потребности народного хозяйства в перевозках ещё на стадии проектирования. Введение прогнозируемой информации длительной реализации цикла с учетом поправки продолжительности расчетного периода является одним из важнейших факторов эффективности управлением развития транспорта.

7. Классификация прогнозов (виды прогнозов).

В зависимости от периода утверждения различают прогнозы: оперативный (до 1 месяца); краткосрочный (от 1 месяца до 1 года), среднесрочный (1…5 лет), долгосрочный (5…15 лет).

Точечный – прогноз, результат которого предоставляется в виде единственного значения характеристики грузового потока ( чаще всего среднего) без указания доверительного интервала.

Интервальный- прогноз, результат которого предоставлен в виде доверительного интервала характеристики транспортного потока для задания вероятности осуществления прогноза.

Прямой- выполняется в случае если вероятностная оценка параметров перспективных транспортных потоков не зависит от других событий.

Косвенный- вероятностная оценка транспортного потока, зависящая от другой характеристики, называемой определяющей.

Однократный- прогноз для которого не используются данные других прогнозов (используются только точки динамического ряда, наблюдавшиеся на прогнозируемом объекте).

Многократный- прогноз, в котором используются результаты предыдущих прогнозов с малым периодом упреждения, т.е. прогнозы выполняются по планам, год за годом.

5. По целям прогноз:

-глобальный прогноз

-общегосударственный, межгосударственный, региональный

6.В зависимости от характера структуры объекта экономики:

-отраслевой

-межотраслевой

-территориальный

7.По количественной характеристике перемен объекта прогнозирования:

-одномерный

-многомерный

8.По состоянию объема прогнозирования:

-нормативный прогноз

-поисковый прогноз

-плановый прогноз

-программный прогноз

-организационный прогноз

 

 

8. Классификация методов прогнозирования и их характеристика.

По степени формализации все методы делятся на: эвристические, формализационные, комбинированные.

Классификация методов:

-интуитивный- основанный на мнении экспертов по интересуемой организаторов проблеме.

-формальный- основанный на определении аналитических и формальных зависимостей между параметрами объекта.

-общенаучный- построен на логических способностях доказательства опровержений.

-верификация- используется на получении информации о его достоверности, включающей логические и математические способы верификации.

-комбинированные:

1.поисковые- начинаются с известного базиса и ориентированы на будущее.

2.нормативные- первоначально оценивают будущие цели потребных желаний и от этого движение в обратном направлении к настоящему с целью поиска возможных решений.

Вопрос 9

.

Поисковые прогнозирования начинаются с обеспеченного в данный момент базиса и ориентированы на будущее. В поисковом прогнозировании всегда присутствует фактор времени (какое-то открытие, может быть сделано в такой-то период). Нормативное прогнозирование первоночальное оценивание будущих целей потребностей, желаний и от этого движение в обратном направлении и настоящему с целью поиска возможного решения. Метод прогнозирования имеет смысл, если имеются ограничения (например в природных ресурсах). Основная форма взаимодействия между поисковыми и нормативными. Трудность технологического прогнозирования сочетающего нормативными и поисковыми, в том как поместить нормативное в правильные рамки, т.к. при нормативном прогнозировании допускается, что цели настоящего времени действительны и для будущего, это создает исполнения процессов.

 

Вопрос10 Понятие периода упреждения прогноза и прогнозного горизонта и их влияние на прогноз.

Прогнозный горизонт – максимально возможный период упреждения по условиям обеспечения заданной точности . Период упреждения прогноза – период времени на который разрабатывается прогноз.

11 характеристика периода основания и его влияние на прогноз

Период освоения прогноза - промежуток времени, на базе которого строится регроспекция. Прогнозная регроспекция - этап прогнозирования, на котором исследуется развитие транспортной системы и прогнозный фон с целью получения их систематизированного описания. Прогнозный фон – совокупность внешних по отношению к объекту прогнозных условий существенных для решения задачи прогноза. Период основания – период времени, на базе которого строится ретроспекция

 

 

 

 

исание объектов прогнозировани

12 характеристика интуитивных методов прогнозирования. Классификация. Преимущества и недостатки.

Интуитивные методы основаны на опросе экспертов:

1 исторические аналогии

2 разработка сценариев

3 экспертная оценка (индивидуальная, коллективная)

Достоинства:

1 для прогнозирования грузовых потоков всех категорий и на всех уровнях

2 прогнозирование без наличия статистических данных

3 не требуется математического описания закономерности роста транспортных потоков

Недостатки:

1 ответ эксперта ограничен малым числом объектов.

2 число факторов, которое эксперт учитывает в прогнозе или мало и не всегда может быть названо.

3 невозможность установления надежности прогнозных моделей

4 отсутствие объекта оценки и их сравнения

5 наличие элементов субъективности

Классификация:

1 индивидуальная

2 коллективная

13 принципы формирования коллектива экспертов. Расчет числа экспертов как метод формирования коллектива экспертов.

Коллективные экспертные оценки выявляют обобщенные мнения специалистов. Чтобы получить качественный прогноз, эксперт должен обладать высоким уровнем опыта, глубокими знаниями в оцениваемой области. Формирование коллектива экспертов – метод самооценки. Суть метода: формируется группа специалистов, способных оценить закономерности роста потоков. Этому кругу специалистов предлагается назвать специалистов ( не более 5- 10 каждому) наиболее компетентные, по их мнению, получают ответы для дополнения начального списка экспертов. Обычно приходится провести 2-3 тура опроса, и круг специалистов оказывается замкнутым. Число экспертов, участвующих в опросе, не должно быть слишком малым во избежание чрезмерного влияния индивидуального мнения эксперта на коллективную оценку. Однако оно не должно быть слишком большим, чтобы не принизить значение экспертов, мнение которых в значительной мере отличается от мнения большинства, однако не всегда является ошибочным. Необходимое количество состава группы экспертов:

=

– аргумент интервала вероятности

–коэффициент вариации оценок эксперта

Е – относительная ошибка

14 метод симметричной аппроксимации. Обработка результатов опроса. Основные законы распределения и их характеристики, используемые при прогнозировании потоков.

Для решения задач широко используется распространённый метод коллективной экспертной оценки. В соответствии с ним для обработки мнений экспертов и расчета неопределенности их прогноза, используется метод симметричной аппроксимации. Неопределенность полученных результатов устанавливается на основе вероятностного подхода. При этом рассчитываются такие важные вероятностные характеристики, как математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение оценок каждого эксперта и всего коллектива. Расчет выполняется для заранее установленных вероятностных законов распределения оценок экспертов. Наиболее часто используются:

нормальный закон

 

равновероятный закон

 

 

Бетта распределения

   

 

Математическое ожидание

Дисперсия

Коэффициент вариации мнений экспертов

 

15 оценка степени согласованности мнений экспертов и компетентности экспертов.

Коэффициент вариаций

Установленный уровень компетентности экспертов позволяет определить дисперсия:

16. Оценка неопределенности интуитивных прогнозов. Сравнительный анализ влияния факторов, подчиненных различным вероятностным законам, на точность прогнозирования.

Неопределенность прогноза связана с невозможностью абсолютно точно предсказать будущее и отклонение прогнозируемых значений от действительности и чем на больше число лет разрабатывается прогноз. Тем больше его неопределенность.

Для оценки неопределенности прогноза используется вероятностный подход. При этом раскрываются такие важные характеристики как: математическое ожидание, дисперсия, отклонение оценок каждого эксперта и всего коллектива.

Неопределенность исходной информации, используемой для обработки прогнозов, заключается в уменьшении ее ценности.

- среднеквадратическое отклонение мнений экспертов относительно математического ожидания.

 

 

 

 

 

Зона грубых ошибок

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Вопрос 17 формальные методы прогнозирования.классификация. преимущества и недостатки. Оптимистический, пессимистический и рабочий прогнозы.

Формальный- основан на определении аналитических и формальных зависимостей между параметрами объекта. В зависимости от математического ожидания транспортного объекта и способов определения неизвестных параметров объекта.

Методы интерполяции:

; моделированные, балансовые использующие принципы аналогии и самоорганизации

прогноз соответсвует верхней границе тренда и представляет собой прогноз объекта прогнозирования при условии действия нескольких положительных факторов.

– соответствует нижней границе тренда и представляет собой прогноз объекта, который прогнозируется только при условии действия только отрицательных факторов.

ров)

 

18.Характеристика периода ретроспекции.Обучающая и контрольные последовательности.

основан на рассмотрения истории развития обьектов прогнозирования с целью их систематизированного описания.

19 модели поведения данных представленных временными рядами в прогнозировании.

В практике прогнозирования принято считать, что значения уровней временных рядов экономических показателей состоят из следующих компонент: тренда, сезонной, циклической и случайной составляющих.

Наряду с долговременными тенденциями во временных рядах экономических процессов часто имеют место более или менее регулярные колебания - периодические составляющие рядов динамики.

При большем периоде колебания, считают, что во временных рядах имеет место циклическая составляющая. Примерами могут служить демографические, инвестиционные и другие циклы.

Если из временного ряда удалить тренд и периодические составляющие, то останется нерегулярная компонента.

Экономисты разделяют факторы, под действием которых формируется нерегулярная компонента, на 2 вида:

факторы резкого, внезапного действия;

текущие факторы.

Если временной ряд представляется в виде суммы соответствующих компонент, то полученная модель носит название аддитивной , если в виде произведения - мультипликативной или смешанного типа

 

 

 

20. Понятие (авто) корреляционной функции. Свойства (авто) корреляционных функций.

)- соответствующих сечений транспортных потоков.

.

; корреляционная функция – четная.

 

21. Понятие «веса» информации при прогнозировании.

Вес информации характеризует ценность информации, надежность и достоверность.

для условий тр.систем. Тпред 25-30лет это означает что использовать для прогназирования периода ретроспекции, привышающей 30 лет не имеет смысла.

22.Методы регрессионного анализа (линейная регрессия) на основе мнк. Возрастающий и понижающийся тренд.

Тренд- аналитическое или графическое представление изменения во времени систематической(регулярной) составляющего транспортные потока.

E

где: Т-экзогенная переменная

-эндогенная

Е-необьясненная часть исходных данных

е-объясненная часть

T

23.Расчет коэффициента связи параметров статистических данных.Проверка коэффициента корреляции (детарминация) на значимость.

переработки транспортной системы по времени

0…0,25-слабая связь

0.25…0,5-слабая

0,5…0,75-средняя связь

0,95…1-ф-ная зависимость

-распределения

1−r³

24 прогноз объемов работы на основе статистических данных. Построение прогнозных графиков

Статистические методы прогнозирования охватывают разработку, изучение и применение современных математико-статистических методов прогнозирования на основе объективных данных. Развитие теории и практики вероятностно-статистического моделирования методов прогнозирования, в том числе методов анализа субъективных экспертных оценок на основе статистики нечисловых данных; разработку, изучение и применение методов прогнозирования в условиях риска и комбинированных методов прогнозирования. Научная база статистических методов прогнозирования — прикладная статистика и теория принятия решений. Статистические методы прогнозирования основаны на использовании баз эконометрических данных, имитационных (в том числе на основе применения метода статистических испытаний) и экономико-математических динамических моделей, сочетающих экспертные, математико-статистические и моделирующие блоки.

25.Понятие скачка в транспортных процессах. Прогнозирование скачкообразных изменения транспортных потоков.

других подсистем. Например, электрификация направления железной дороги(скачкообразно изменяет её производную способность), кроме естественного роста объемов перевозок, вызовет дополнительный прирост, который будет связан с перераспределением потоков между другими направлениями. Аналогичное влияние на динамику роста потоков может оказать строительство новой железнодорожной линии. Скачок формируется под действием сложившихся закономерностей росто потока до начала скачка,сопротивление системы изменившимся условиям работы, мощности скачка, возникающего под действием внесенного в транспортную систему возмущения. При прогнозировании скачка очень важно правильно оценить максимальный прирост потока. В случае оборудования линии электрической тягой максимальный прирост потока определяется следующим образом

выполняется прикрепление пунктов производства к пунктам потребления в анализируемом экономическом районе с помощью методов линейного программирования.

на основе полученого распределения перевозок устанавливается математическое ожидание транспортного потока на линии, где планируется введение электрической тяги.

производится новое распределение перевозок при условии, что на линии введена электрическая тяга.

рассчитывается максимальный прирост потока.

Оценка качества и адекватности прогнозной модели

оценка качества прогнозной модели

способы измерения ошибки:

, непользуется для сравнения различных методов.

поддерживает большие ошибки программы.

показывает на сколько велики ошибки прогнозов в сравнении с естественными значениями.

>> 0, то метод недооценивающий.

7Метод АРПСС как динамический метод прогнозирования транспортных потоков

АРПСС - автоматизированная проинтегрированная скользящее среднее.

Методы АРПСС и полученные на их основе модели относятся к динамическим моделям. Для разработки таких моделей используется лишь информацию, содержащуюся в самих временных рядах прогнозируемых показателей. Выбор параметров АРПСС производится на основе автокорреляционного анализа прогнозируемых показателей.

);

)

– порядок авторегрессии

– порядок разности

– порядок скользящего среднего

– период сезонности

метрами

28 основы формально-эвристических (комбинированных) методов прогнозирования

В ряде случаев для выполнения одного и того же прогноза могут использоваться модели различной степени сложности. В связи с этим возникает задача разработки комплексного прогноза, который бы использовал результат эвристического и формального прогнозирования.

.

Для решения задачи требуется установить степень согласованности прогноза. Если результат различных прогнозов не противоречит друг другу, то их в последствии можно вырабатывать совместно.

29 использование адаптированных методов в прогнозировании

Повышение эффективности работы ЖД транспорта требует совершенствования методов прогнозирования характеристик транспортных потоков. В решении этой задачи важную роль должны сыграть принципы самоорганизации. Одним из таких принципов, использование которого может существенно повысить точность прогнозирования, является принцип внешних дополнений. Суть которого применительно к задаче прогнозирования заключается в следующем: число критериев, используемых при решении задачи прогнозирования, должно быть не менее числа преследуемых целей. Использование адаптированного метода прогнозирования позволяет существенно повысить долгосрочность прогноза объёмов перевозок между отдельными станциями. Исследования показали, что в этом случае целесообразно использовать модель типа

 

 

– численность населения в районе станции

сети МПС и капитальных вложений

Основы теории колебаний транспортных потоков.

Причины:

внешние(колебания объемов добычи сырья и его переработки; выпуска готовой продукции, изменения в размещении производительных сил страны)

внутренние (сезонный характер работы отдельных видов транспорта, неравномерное размещение узловых пунктов на сети, выхода из строя отдельной техники, случайным накоплением грузов для отправления их крупными партиями.

в разработке ТКТП можно выделить 2 этапа:

1-охватывает оценку транспортных потоков с помощью различных коэффициентов.

2-базируется на распределении вероятности.

31 детерминированный метод оценки колебаний транспортных потоков. Коэффициент неравномерности. Недостатки существующих методов оценки колебаний транспортных потоков.

Суть данного метода применения коэффициента неравномерности:

 

 

. Недостатки:

1 попытка жестко описать колебания транспортного потока, имеющего случайный характер

2 при недостаточной информации о процессе, может либо недооценить, либо переоценить влияние колебаний.

3 существуют методы, которые не дают полного представления о природе колебаний транспортного потока.

 

 

 

 

32. Основные понятия вероятностной теории колебания транспортных потоков (ТКТП). Этапы вероятностного подхода к оценке колебаний транспортных потоков.

есть бесконечно малая величина.

Стационарность – поток стационарен, если закон распределения вероятности не зависит от начала отсчета.

.

.

Закономерности колебаний пассажире-и грузопотоков. Теоретические зоны оценки колебаний

Распределение суточных колебаний вагонопотоков во всем диапозоне нагрузок, может описываться нормальным законом распределения поэтому для их прогнозов нужно установить закономерность изменения такого параметра, как средне квадратическое отклонение. Сбор, обработка, показали что наблюдается устойчивая закономерность снижение размеров колебаний при увеличении интенсивности транспортного потока. Размах колебаний транспортного потока зависит от структуры грузовых потоков, на которых он формируется между транспотными потоками сформированными из разных категорий грузов существует корреляционная связь теоретической зоны:

- закон Пуассона;

- нормальный.

Прогноз колебаний транспортных потоков с учетом их взаимной корреляции

В соответствии с теорией колебаний ТП амплитуду колебаний можно оценить с помощью среднеквадратического значений ТП относительно их средней величины.

Учет взаимной корреляции отдельных ТП позволяет уточнить максимальный размах колебаний интегрального потока более правильно распределить ресурсы и их переработку.

Для ТП:

2

=

-ом подходе;

- коэффициент взаимной корреляции между интегральными потоками

и е коэффициент между однородными элементами потоками груза прибывающими с разных подходов изменяется широко от – 0.32 до +0,64 и зависит от большего числа факторов(характер размещения станций,число пассаж. поездов.).

Эффект усиления и компенсации колебаний элементарных потоков при их комбинировании

с учетом взаимной корреляции этих потоков.

то преобладает отрицательная взаимосвязьмежду элементарными потоками и колебания потоков взаимо компенсируются, усиливаются.

ладает положительная корреляция

36 прогнозирование резерва наличной пропускной способности транспортных систем на основе вероятного подхода

1) Колебание времени обслуживания транспортных единиц приводит к тому, что при выполнении перспективных расчетов, необходимо предусматривать дополнительный резерв наличной пропускной способности по сравнению с действующими нормативными документами в размере 5-15% в зависимости от уровня стабильности работы системы.

2) повышение стабильности работ, системы сокращает потребность в дополнительном резерве наличной пропускной способности, и наоборот, понижение – увеличивает потребность в резерве.

3) увеличение периода упреждения прогноза потребной пропускной способности также приводит к необходимости стратегических резервов, которые позволяют без затруднений преодолеть последствия от неизвестных ошибок прогнозирования.

4) наличная и потребная пропускная способности будут обеспечиваться, если действительные размеры не будут превышать номинальную пропускную способность.

5) прогнозирование потребной пропускной способности не должно рассматриваться в отрыве от прогнозирования наличной пропускной способности. наличная

 

Отказ Отказ

 

   потребная

.

Верификация – этап прогнозирования, в котором осуществляется оценка достоверно точности и достоверности.

– прямая, путем его повторной разработки другим методом.

- косвенная, путем его сопоставления с прогнозами получеными другими разработчиками.

- верификация прогноза А путем аналитического или логистического выведения прогноза из ранее полученных прогнозов(прогнозы Д и В). Д*В=А

- верификация минимизацией систематических ошибок, верификация прогноза путем выявления и учета источников регулярных ошибок прогноза.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 





Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *