WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 |

Период наблюдений для крупнотоннажных контейнеров был разбит на два промежутка: с 2000 по 2003 и с 2004 по 2006 годы. Это объясняется тем, что объемы перевозок грузов в крупнотоннажных контейнерах в первый период были нестабильными, имелся дефицит специализированного подвижного состава, разрабатывалась новая редакция Тарифного руководства № 1 «Прейскурант 10-01», кроме этого, именно в 2003 году началась кардинальная реформа железнодорожного транспорта России, образовалось открытое акционерное общество «Российские железные дороги». После 2003 года объемы контейнерных перевозок стабилизировались.

В ходе статистической обработки экспериментальных данных работы дороги с контейнерами были установлены следующие законы распределения: для крупнотоннажных контейнеров погрузка и выгрузка распределяются по нормальному закону; для среднетоннажных контейнеров погрузка – по нормальному закону, выгрузка – по равномерному закону.

Основные параметры данных распределений представлены в табл. 1.

Таблица 1 – Основные параметры распределения контейнеров с 2000 по 2006 годы

Период наблюдений

Тип контейнера

Вид работы

Выборочная средняя,

конт.

Выборочная дисперсия, конт.

Доверительные интервалы

математи-ческое ожидание

дисперсия

2000–2003

Крупнотоннажные

Погрузка

3 198,17

570,54

3 034,11

3 362,23

470 857,2

201 755,9

2004–2006

Крупнотоннажные

Погрузка

4 806,62

229,59

4 728,91

4 884,33

28 038,82

78 851,03

2000–2003

Крупнотоннажные

Выгрузка

6 754,50

710,10

6 549,26

6 959,74

315 750,70

736 897,9

2004–2006

Крупнотоннажные

Выгрузка

7 599,6

371,61

7 474,54

7 724,66

75 729,74

209 252,20

2000–2006

Среднетоннажные

Погрузка

13 150,51

1485,20

11 960,81

14 340,20

19 407 990,6

37 330 781,7

2000–2006

Среднетоннажные

Выгрузка

13 022,81

22 335,54

При проверке гипотез о виде закона распределения были использованы критерии согласия Колмогорова и Пирсона со стандартным уровнем значимости 0,05.

На основании рассчитанного внутригодового выборочного среднего и рассчитанных коэффициентов ежегодного прироста были составлены временные ряды. С использованием метода скользящего среднего значения получены средние значения работы дороги с контейнерами. Полученные данные были проанализированы с помощью аналитического представления табличных функций в виде эмпирических формул. Анализ показал, что работа с контейнерами приближена к трендам квадратичной и кубической функций, на что указывают минимальные ошибки уклонения наблюдаемых значений от эмпирических. Для удобства прогнозирования примем квадратичную функцию.

Основные результаты расчетов приведены в табл. 2.

Таблица 2 – Анализ временных рядов статистических данных работы дороги

с контейнерами

Тип контейнера

Вид работы

Квадратичный тренд

Среднеквадратичное уклонение,

Ошибка уклонения, %

Кубический тренд

Среднеквадратичное уклонение,

Ошибка уклонения, %

КТК

Погрузка

Yt=5 184+45,975t+0,2017t2,

52,82

0,88

Yt=5 201,2+43,005t+0,3117t2–0,0011t3,

52,49

0,90

Yt=4 741,8+39,801t–2,6393t2,

45,79

1,00

Yt=4 835,3–12,338t+4,0392t2–0,2343t3,

38,18

0,80

КТК

Выгрузка

Yt=7 768,1+8,0906t+0,3004t2,

108,39

1,20

Yt=7 612,4+34,969t–0,695t2+0,0099t3,

94,14

1,00

Yt=7 709,7+14,6t–0,3194t2,

40,87

0,53

Yt=7 802,8–37,295t+6,3278t2–0,2332t3,

32,21

0,41

СТК

Погрузка

Yt=12 301–36,2t–0,0376t2,

104,80

1,04

Yt=12 189–19,497t–0,5695t2–0,0045t3,

97,57

0,99

СТК

Выгрузка

Yt=15 476–107,94t+0,4195t2,

120,74

1,09

Yt=12 189–71,571t–0,7389t2–0,0099t3,

85,44

0,77

В итоге построена математическая модель работы дороги с контейнерами всех типов, позволяющая прогнозировать поступление и отправление контейнеров на/с контейнерных пунктов и принимать управленческие решения при оперативном, тактическом и стратегическом планировании контейнерных перевозок. Полученные прогнозы объемов поступления и отправления контейнеров позволят: объективно распределять не только контейнерный, но и вагонный парки, что приведет к снижению порожнего пробега дефицитного подвижного состава для перевозок крупнотоннажных контейнеров; эффективно организовать управление и оперативное планирование работы контейнерного пункта; скорректировать работу автотранспорта по завозу и вывозу контейнеров по контейнерным пунктам; результативно аккумулировать крупнотоннажные контейнеры, подлежащие перевозке в ускоренных контейнерных поездах; снизить затраты на содержание контейнерных пунктов и др.

В третьей главе решается задача определения оптимального числа контейнерных терминалов и их загрузки на Свердловской железной дороге в трех административных субъектах методом, разработанным проф. А.А. Смеховым1, который сводится к следующему: при заданном суммарном объеме контейнеропотока (Q), удельной стоимости накопления, хранения и комплектации (схр), тарифа на перевозку (стр), административных расходов, связанных с содержанием одного контейнерного терминала (са), средней плотности грузообразования на полигоне (), затрат на информационное сопровождение одной партии груза (си), размера партии поставки (q) определяется оптимальное количество контейнерных терминалов на основе минимизации затрат.

Данная методика модифицирована автором применительно к условиям Свердловской железной дороге.

Общие затраты (С) определяют путем суммирования всех этих затрат

С = Са + Схр + Стр + Си. (1)

Загрузка одного контейнерного терминала () определяется по формуле

. (2)

В свою очередь

, (3)

где S – протяженность железнодорожной линии, км.

Данная формула отличается от предложенной проф. А.А. Смеховым.

Число контейнерных пунктов Z определяют как

. (4)

Результаты проведенных расчетов по определению числа контейнерных пунктов в трех административных субъектах, обслуживаемых Свердловской железной дорогой, представлены в табл. 3.

Таблица 3 – Существующее и рассчитанное оптимальное количество

контейнерных пунктов

Регион

Тип контейнера

Количество контейнерных пунктов

существующее

расчетное

Свердловская область

СТК

26

24

КТК

13

37

Пермский край

СТК

12

15

КТК

7

11

Тюменская область

СТК

4

4

Из данных табл. 3 следует, что существующее количество контейнерных терминалов по работе со среднетоннажными контейнерами близко к оптимальному, а количество контейнерных терминалов по работе с крупнотоннажными контейнерами необходимо существенно увеличить.

С помощью закона квадратного корня была проведена технико-экономическая оценка выбранного варианта схемы размещения контейнерных пунктов.

В результате технико-экономической оценки для Свердловской области уменьшение числа контейнерных пунктов для среднетоннажных контейнеров с двадцати шести до двадцати четырех повлечет уменьшение суммы общих затрат на 3,9%, увеличение контейнерных пунктов для крупнотоннажных с тринадцати до тридцати семи – повышение на 68,7%.

В Пермском крае увеличение числа контейнерных терминалов для среднетоннажных контейнеров с двенадцати до пятнадцати потребует увеличения суммы общих затрат на 11,8%, а увеличение числа контейнерных пунктов для крупнотоннажных контейнеров с семи до одиннадцати повлечет повышение суммы общих затрат на их содержание на 25,4%.

Для Тюменской области для среднетоннажных контейнеров оптимальное количество контейнерных пунктов равно существующему.

В четвертой главе решается задача определения оптимального местонахождения базового контейнерного терминала по отношению к другим пунктам, осуществляющим погрузку и выгрузку по типам контейнеров на примере трех административных субъектов, обслуживаемых Свердловской железной дорогой. Проводится сравнительный анализ существующих методов решения данной задачи и предлагается новый метод по определению координат базового контейнерного терминала, который имеет преимущества перед аналогичными.

Pages:     | 1 || 3 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»