Закономерности формирования количества легковых автомобилей на улично-дорожной сети города

• Автор: Бояркина, Елена Фаимовна
• Шифр специальности: 05.22.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Тюмень
• Количество страниц: 209 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ

1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ВОПРОСА.

1.1. Постановка проблемы

1.2. Обзор терминов, использующихся в исследовании

1.3. Анализ методов прогнозирования

1.4. Обоснование объекта исследования

1.5. Модели формирования количества легковых автомобилей.

1.5.1. Модели формирования количества легковых автомобилей на УДС города.

1.5.2. Модели формирования количества легковых автомобилей, приходящегося на одну семыо одного человека
1.5.3. Модели формирования количества легковых автомобилей, приходящегося на тысячу жителей

1.5.4. Модели формирования количества легковых автомобилей

1.5.5. Методы оценки интенсивности эксплуатации и частоты использования автомобилей.
1.5.6. Модели формирования количества легковых автомобилей, не зарегистрированных в городе
1.6. Выводы по главе 1 и задачи исследования
2. АНАЛИТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
2.1. Общая методика исследования.
2.2. Система формирования количества легковых автомобилей на УДС города.
2.3. Локализация изучаемой системы.
2.4. Имитационная модель изучаемой системы.
2.5. Взаимодействие элементов системы
2.5.1. Модель взаимодействия элементов системы
2.5.2. Закономерности формирования количества зарегистрирован
ных в городе легковых автомобилей
2.5.3. Закономерности формирования среднегодового пробега легкового автомобиля
2.5.4. Закономерности формирования количества не зарегистрированных в городе легковых автомобилей на УДС города
2.6. Закономерности взаимодействия элементов системы.
2.7. Выводы по главе 2.
3. ЭКСПЕРИМЕНТА Л ЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
3.1. Цель и задачи экспериментальных исследований
3.2. Методика проведения экспериментальных исследований
3.2.1. Планирование эксперимента.
3.2.2. Методика сбора данных о количествелегковых автомобилей, зарегистрированных в городе.
3.2.3. Методика сбора данных о пробеге автомобиля
3.2.4. Методика сбора данных о количестве не зарегистрированных
в городе автомобилей.
3.2.5. Методика сбора данных о значениях факторов
3.3 Методика обработки результатов экспериментальных
исследований.
3.3.1. Программная поддержка моделирования.
3.3.2. Моделирование законов распределения.
3.3.3. Моделирование с помощью регрессионных моделей.
3.4. Результаты экспериментальных исследований.
3.4.1. Модели закономерностей изменения элементов системы.
3.4.2. Модели закономерностей формирования количества зарегистрированных в городе легковых автомобилей.
3.4.3. Модели закономерностей формирования среднегодового пробега легкового автомобиля
3.4.4. Модели закономерностей формирования количества не
зарегистрированных в городе легковых автомобилей на УДС города
3.4.5. Модели закономерностей формирования количества легковых автомобилей на УДС города
3.5. Выводы по главе 3.
4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
ИССЛЕДОВАНИЯ.
4.1. Основные направления использования полученных результатов
4.2. Оценка с использованием математической модели формирования количества легковых автомобилей на УДС.
4.3. Оценка с использованием программного продукта для моделирования формирования количества легковых автомобилей на УДС.
4.4. Экономический эффект от использования результатов исследования
4.5. Внедрение результатов исследования
4.6. Выводы по главе 4.
5 ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Оно включает планирование, проектирование, управление и реализацию политики, наряду с применением средств, услуг и технологий, которые служат или могут использоваться для обеспечения устойчивой доступности, а также выравнивания частных и общественных издержек и преимуществ транспорта и его воздействия в широком смысле. Транспортная инфраструктура совокупность всех отраслей и предприятии транспорта как выполняющих перевозки, так и обеспечивающих их выполнение н обслуживание, совместно с дорожной инфраструктурой. Город крупный по сложившимся стереотипам населнный пункт, жители которого заняты, как правило, вне сельского хозяйства. Отнесение населнного пункта к категории городов оформляется в законодательном порядке. В России, населнный пункт может приобрести статус города, если в нм проживает не менее тыс. Парковка также паркинг от англ. Также может означать само это место. Наиболее распространн в отношении автомобилей. Дорожный затор или автомобильная пробка скопление транспортных средств на дороге, существенно снижающее е пропускную способность. Пробки возникают, когда количество транспортных средств на дороге превышает е максимальную пропускную способность. Транспортный поток уплотняется, снижаются интервалы между автомобилями и водители вынуждены снижать скорость своих автомобилей. Действующие в РФ Правила дорожного движения не содержат прямого определения понятий затор и пробка. Косвенно, п. С 1 января в РФ введн предупреждающий дорожный знак Затор, предназначенный для временного размещения перед развилками, на которых водители могут выбирать направление объезда. В подавляющем большинстве литературных источников модель
формирования количества легковых автомобилей города используется для составления прогнозов численности парка автомобилей, поэтому при анализе стоит рассмотреть суть прогнозирования и его методы. Прогнозирование это способ научного предвидения, в котором используется как накопленный в прошлом опыт, гак и текущие допущения насчет будущего с целью его определения. Результатом является прогноз, т. Прогноз неоднозначен, носит многовариантный, вероятностный характер. Выбор конкретного метода является одной из наиболее важных задач прогнозирования. В прогностической деятельности наряду с общенаучными методами используются специфические методы прогнозирования . В большинстве, своем их применениеносит сложный характер, так. Взаимовлияние и взаимопроникновение их становится очевидным в процессе разработки конкретного прогноза. В настоящее время число методов прогнозирования приближается к двумстам. Укрупнено все методы рис. В свою очередь формализованные делятся на статистические и аналоговые направленные на выявление сходства в закономерностях развития различных систем и процессов. Статистические основаны либо на построении и анализе динамических рядов, либо на данных случайной выборки. Практическое применение того или иного метода прогнозирования определяется такими факторами, как объект прогноза, сложность и структура системы, наличие исходной информации, квалификация прогнозиста. В табл. Статистические методы прогнозирования включают методы однопараметрического и многопараметрического прогнозирования 5. Общим для них является прежде всего то, что применяемые для параметрического прогнозирования математические функции основываются на оценке измеряемых значений прошедшего периода ретроспективы. Однопараметрическое прогнозирование базируется на функциональной зависимости между прогнозируемым параметром и его прошлым значением либо фактором времени. В основе многопараметрических прогнозов лежит предположение о причинной взаимосвязи между прогнозируемым параметром и несколькими другими независимыми переменными. Сравнениеметодов приводится в табл. Таблица 1. Вид модели Ун 1 . Полностью воспроизводящая реальное поведение человека модель, вероятно, является слишком сложной и требует использования большого количества данных, а потому не может заменить традиционные методы прогнозирования. Изучение влияющих на поведение социальных факторов позволяет получать информацию, способствующую повышению эффективности использования традиционных моделей прогнозирования и также позволяющую разработать структуру других моделей этого типа 6. Рис.