Transport system: models of development and forecast

Abstract

The book presents systematised information on Lithuanian transport system and its integration into the European transport systems; methodology of transport system research; forecast of transport reliability; statistical probability assessment of the technological transportation process; models of freight transport system development; statistical probability models for vehicles fleet management. The book is intended for transport researchers, as well as for masters and pre-doctorate students.

Antrame skyriuje nagrinėjama sudėtinga transporto sistema, turinti visus rodiklius, būdingus tokiai sistemai. Tai leidžia spręsti, kokie metodai turi būti taikytini sisteminiu būdu analizuojant šalies transporto sistemą ir jos elementus Šių sistemų klasifikacija pateikiama kartusu jų charakteristikomis Sudėtingų transporto sistemų klasifikacija pnklauso nuo tikslaus šios sistemos valdymo objektų nustatymo. Tokia klasifikacija turi būti pagrįsta technologiniais ir teoriniais rodikliais. Prie jų taip pat reikia priskirti rodiklius, apibūdinančius sistemos valdymo uždavinius, kuriuos lemia laiko koordinavimas su valdymo hierarchija, kylančia iš hierarchinės kompleksinių sistemų struktūros. Kitas klasifikacijos tikslas - aiškiai nustatyti pagrindimus išorinius ir vidinius sudėtingos transporto sistemos ryšius, kai jie paprastai išreiškiami pirminės ir ieškomos informacijos sistemizavimu, reikalingu šių sudėtingų sistemų sąveikai teritoriniu ir laiko atžvilgiu. Šiame skyriuje taip pat pateikiami moksliniai ir metodiniai transporto sistemų tikslai, aprašomi sisteminės analizės metodai, taikomi tyrinėjant Lietuvos krovinių vežimų sistemos plėtrą. Trečiame skyriuje nagrinėjamos pagrindinės problemos, kylančios prognozuojant ekonomines vežimų charakteristikas (t.y. pervežtų krovimų ir keleivių kiekiai, krovinių ir keleivių apyvarta ir 1.1 vežimuose apskritai ir ypač tose srityse, kur naudojamos įvairios transporto priemonės). Čia pateikiami vežimų plėtros prognozavimo metodai remiantis regresine ir koreliacine analize bei realizuojant matematinius modelius tiesinėmis ir netiesinėmis regresijos lygtimis, tiksliau derinant empirinius duomenis. Tyrimai parodė, kad patikimiausiai prognozuoti galima tada, kai taikomi reikiamos netiesinės regresijos lygties parinkimo metodai. [...]