Имитационное моделирование для прогнозирования развития автомобильного электротранспорта на уровне региона
В статье предлагается подход к имитационному моделированию распространения электромобилей в регионе (на основе оригинальной модели системной динамики). Обсуждение возможности построения гибридных моделей, включающих элементы агентного моделирования.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 05.05.2021 |
| Размер файла | 1005,8 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
7. Yang, W., Xiang, Y., Lui, J., Gu, C. 2018, Agent-Based Modeling for Scale Evolution of Plug-In Electric Vehicles and Charging Demand, IEEE Transactions on Power Systems, vol. 33, no. 2, p. 1915--1925. doi: 10.1109/tpwrs.2017.2739113.
8. Zhuge, C., Wei, B., Dong, C., Shao, C., Shan, Y. 2019, Exploring the future electric vehicle market and its impacts with an agent-based spatial integrated framework: A case study of Beijing, China, Journal of Cleaner Production, no. 221, p. 730--737. doi: 10.1016/j.jclepro.2019.02.262.
9. Borshchev, A. 2013 The Big Book of Simulation Modeling: Multimethod Modeling with Any- logic 6, AnyLogic North America, 612 p.
10. Katalevsky, D. Yu., Solodov, V.V., Kravchenko, K.K. 2012, Consumer Behavior Modeling, Iskusstvennye obshchestva [Artificial Societies], vol. 7, no. 1--4 (in Russ.).
11. Katalevsky, D. Yu. 2015, Osnovy imitatsionnogo modelirovaniya i sistemnogo analiza v up- ravlenii [Fundamentals of simulation modeling and systems analysis in management], 2th. edition, revised and supplemented, Moscow, 496 p. (in Russ.).
12. Gareev, T. 2013, The Special Economic Zone in the Kaliningrad Region: Development Tool or Institutional Trap? Baltic Journal of Economics, vol. 13, no. 2, p. 113 - 130.
13. Javid, R., Nejat, A. 2017, A comprehensive model of regional electric vehicle adoption and penetration, Transport Policy, no. 54, p. 30--42. doi: 10.1016/j. tranpol.2016.11.003.
14. Hardman, S., Chandan, A., Tal, G., Turrentine, T. 2017, The effectiveness of financial purchase incentives for battery electric vehicles - A review of the evidence, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 80, p. 1100--1111. doi: 10.1016/j. rser.2017.05.255.
15. Lee, H., Clark, A. 2018, Charging the Future: Challenges and Opportunities for Electric Vehicle Adoption, Working paper, Cambridge, Mass, Harvard Kennedy School, available at: https://projects. iq.harvard. edu/files/energyconsortium/files/rwp18--026_lee_1.pdf (accessed 15.01.2020).
16. Train, K. 2009, Discrete Choice Methods with Simulation, Second Edition, Cambridge University Press.
17. Wang, N., Tang, L., Pan, H. 2017, Effectiveness of policy incentives on electric vehicle acceptance in China: A discrete choice analysis, Transportation Research Part A, no. 105, p. 210-- 218. doi: 10.1016/j. tra.2017.08.009.
18. Green W. 2016, Ekonometricheskii analiz. Kniga 2 [Econometric analysis. Book 2], Moscow (in Russ.).
19. Berry, S., Levinsohn, J., Pakes, A. 1995, Automobile Prices in Market Equillibrium, Econo- metrica, vol. 63, no. 4, p. 841--890.
20. Sterman, J. 2000, Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World, Boston, MA, Irwin/McGraw-Hill.
21. Lychkina, N.N. 2012, Innovative paradigms and technologies of simulation modeling and their application in management and information business systems and decision support systems, Vestnik universiteta (Gosudarstvennyy universitet upravleniya) [University Herald (State University of Management)], no. 20, C.136--145 (in Russ.).
22. Kavtaradze, D.N. 2014, Science and the art of managing complex systems, Gosudarstven- noe upravlenie. Elektronnyi vestnik [Public administration. Electronic messenger], no. 43, p. 266-- 297 (in Russ.).
23. Bass, F. 1969, A new product growth model for consumer durables, Marketing Science, no. 15, p. 215--227.
24. Bass, F.M. 1980, The relationship between diffusion rates, experience curves, and demand elasticities for consumer durable technological innovations, The Journal of Business, vol. 53, no. 3, p. S51-S67.
25. Pruyt, E. 2010, Using Small Models for Big Issues: Exploratory System Dynamics Modelling and Analysis for Insightful Crisis Management,1Sth International Conference of the System Dynamics Society, p. 25 - 29.
26. Ghaffarzadegan, N., Lyneis, J., Richardson, G. 2010, How Small System Dynamics Models Can Help the Public Policy Process, System Dynamics Review, no. 27, p. 22--44. doi: 10.1002/ sdr.442.
27. Struben, J., Sterman, J.D. 2008, Transition Challenges for Alternative Fuel Vehicle and Transportation Systems, Environment and Planning B: Planning and Design, vol. 35, no. 6, p. 1070--1097.
28. Shepherd, S.P. 2014, A review of system dynamics models applied in transportation, Trans- portmetrica B: Transport Dynamics, Vol. 2, no. 2, p. 83 - 105. doi: 10.1080/21680566.2014.916236.
29. Shepherd, S., Bonsall, P., Harrison, G. 2012, Factors affecting future demand for elecG tric vehicles: A model based study, Transport Policy, no. 20, p. 62--74. doi: 10.1016/j.tran- pol.2011.12.006.
30. Wolf, I., Schrцder, T., Neumann, J., de Haan, G. 2015, Changing minds about electric cars: An empirically grounded agent-based modeling approach, Technological Forecasting and Social Change, vol. 94, p. 269--285. doi: 10.1016/j. techfore.2014.10.010.
31. Pasaoglu, G., Harrison, G., Jones, L., Hill, A., Beaudet, A., Thiel, C. 2016, A system dynamics based market agent model simulating future powertrain technology transition: Scenarios in the eu light duty vehicle road transport sector, Technological Forecasting and Social Change, no. 104, p. 133 - 146. doi: 1016/j. techfore.2015.11.028.
32. Benvenutti, L., Ribeiro, A., Uriona, M. 2017, Long term diffusion dynamics of alternative fuel vehicles in Brazil, Journal of Cleaner Production, vol. 164, no. 15, p. 1571 - 1585. doi: 10.1016/j. jclepro.2017.07.051.
33. Yu, J., Yang, P., Zhang, K., Wang, F., Miao, L. 2018, Evaluating the Effect of Policies and the Development of Charging Infrastructure on Electric Vehicle Diffusion in China, Sustainability, vol 10, no. 10, p. 3394. doi: 10.3390/su10103394.
34. Meyer, P.E., Winebrake, J.J. 2009, Modeling technology diffusion of complementary goods: The case of hydrogen vehicles and refueling infrastructure, Technovation, no. 29, p. 77--91.
35. Reid, S., Spence, D. 2016, Methodology for evaluating existing infrastructure and facilitating the diffusion of PEVS, Energy Policy, no. 89, p. 1 - 10. doi: 1016/j.enpol.2015.11.008.
36. Harrison, G., Thiel, C. 2017, An exploratory policy analysis of electric vehicle sales competition and sensitivity to infrastructure in Europe, Technology Forecasting and Social Change, no. 114, p. 165 - 178. doi: 10.1016/j.techfore.2016.08.007.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Теоретические основы математического прогнозирования продвижения инвестиционных инструментов. Понятие системы имитационного моделирования. Этапы построения моделей экономических процессов. Характеристика ООО "Брянск-Капитал". Оценка адекватности модели.
курсовая работа [2,1 M], добавлен 20.11.2013Особенности и сущность моделей системной динамики. Характеристика контуров с положительной и отрицательной обратной связью. Моделирование S-образного роста. Разработка модели запаздывания и ее построение. Основные разновидности моделей мировой динамики.
реферат [134,7 K], добавлен 22.02.2013Теоретические основы имитационного моделирования. Пакет моделирования AnyLogic TM, агентный подход моделирования. Разработка имитационной модели жизненного цикла товара ООО "Стимул", модели поведения потребителей на рынке и специфика покупателей.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 26.11.2010Основной тезис формализации. Моделирование динамических процессов и имитационное моделирование сложных биологических, технических, социальных систем. Анализ моделирования объекта и выделение всех его известных свойств. Выбор формы представления модели.
реферат [493,5 K], добавлен 09.09.2010Понятие экономико-математического моделирования. Совершенствование и развитие экономических систем. Сущность, особенности и компоненты имитационной модели. Исследование динамики экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда.
курсовая работа [451,4 K], добавлен 23.04.2013Понятие имитационного моделирования, применение его в экономике. Этапы процесса построения математической модели сложной системы, критерии ее адекватности. Дискретно-событийное моделирование. Метод Монте-Карло - разновидность имитационного моделирования.
контрольная работа [26,7 K], добавлен 23.12.2013Обзор методов решения задачи. Расчет количества клиентов, выручки, средний размер очереди и количество отказов за период моделирования. Алгоритм моделирования процесса, разработка его программной реализации. Машинный эксперимент с разработанной моделью.
курсовая работа [932,5 K], добавлен 15.01.2011Изучение и отработка навыков математического моделирования стохастических процессов; исследование реальных моделей и систем с помощью двух типов моделей: аналитических и имитационных. Основные методы анализа: дисперсионный, корреляционный, регрессионный.
курсовая работа [701,2 K], добавлен 19.01.2016Сущность и содержание метода моделирования, понятие модели. Применение математических методов для прогноза и анализа экономических явлений, создания теоретических моделей. Принципиальные черты, характерные для построения экономико-математической модели.
контрольная работа [141,5 K], добавлен 02.02.2013Метод имитационного моделирования в разработке экономико-математических моделей для учета неопределенности статистики предприятий. Функционирование имитационной модели изготовления малогабаритного стула: время работы и коэффициенты загрузки оборудования.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 16.11.2010
