Обобщенное прогнозирование оборота вагона по комплексной модели, учитывающей статистическую и экспертную информацию - Краковский, Юрий Мечеславович; Крамынина, Галина Николаевна (Современные технологии. Системный анализ. Моделирование, 2024)
В статье предложена и апробирована технология обобщенного прогнозирования оборота вагона с использованием статистической и экспертной информации с учетом сценарного подхода. Оборот вагона – это один из важных показателей для оценки эффективности перевозочного процесса, так как при его сокращении увеличивается объем перевозки грузов. Этот показатель оценивает среднее время в сутках по использованию вагона от погрузки до следующей погрузки. Обобщенное прогнозирование основано на трех значениях оборота вагона с различными весами: а) значение, полученное по трехфакторной модели, зависящей от значимых факторов (значимыми факторами являются грузооборот, производительность вагона, участковая скорость); б) значение, полученное по трендовой модели; в) точечное экспертное суждение. Весовые коэффициенты получены с помощью метода анализа иерархий, использующего экспертные суждения. Дополнительно введены три критерия, что повысило точность весовых коэффициентов. Для этого экспертами-практиками и авторами статьи созданы четыре матрицы суждений. Для каждой матрицы получены значения отношения согласованности, а это позволило убедиться в непротиворечивости суждений созданных матриц. В результате обработки матриц получены итоговые весовые коэффициенты для комплексного критерия. Авторами предложены три сценария развития перевозочного процесса для обобщенного прогнозирования оборота вагона. Для его реализации потребовалось создать 12 трендовых моделей. Показана хорошая практическая точность этого прогнозирования по всем трем предложенным сценариям, хотя сами модели прогнозирования дают заметную погрешность. Из трех рассмотренных сценариев наиболее близкое значение показал третий сценарий. Итоговое прогнозное значение равно 7,01 сут., а фактическое – 6,61 сут. Относительная погрешность равна 6,0 %. Тем самым показано, что и в условиях неопределенности перевозочного процесса обобщенное прогнозирование, основанное на комплексном критерии, дает хорошие практические результаты.