Имитационное моделирование процесса формирования количества легковых автомобилей на улично-дорожной сети города

Размещено на http://www.allbest.ru/

Тюменский государственный нефтегазовый университет

Имитационное моделирование процесса формирования количества легковых автомобилей на улично-дорожной сети города

Бояркина Е.Ф., Логачев В.Г.

Тюмень

Аннотация

В статье рассматриваются особенности имитационных моделей, описывается имитационная модель процесса формирования количества легковых автомобилей на улично-дорожной сети города. Приводятся математические модели закономерностей, имитационная модель процесса. Описывается проверка полученной математической модели системы.

Ключевые слова: имитационная модель, математическая модель, количество легковых автомобилей, улично-дорожная сеть города.

Возможности аналитических моделей ограничены. Часто, особенно при рассмотрении сложных систем [1-3], к которым относится система формирования количества легковых автомобилей на улично-дорожной сети (УДС), требуется аппарат имитационного моделирования.

Существенным достоинством имитационной модели является то, что она позволяет «проиграть» тысячи разных вариантов поведения исходной системы, что в реальной жизни потребовало бы большого объема денежных затрат, времени, а в некоторых случаях было бы просто невозможно. При этом рассматриваемая модель соответствует реальному объекту по всем ключевым параметрам, которые к тому же тоже можно менять на усмотрение исследователя.

Дополнительным плюсом имитационных моделей является возможность яркой и наглядной визуализации процесса, создание своего рода компьютерной игры или фильма. В то же время при необходимости разработчик может ограничиться весьма простым и доступным вариантом.

Для реализации имитационного моделирования была выбрана программная среда Matlab 7.3.0.267 R206b, приложение Simulink, рабочее окно которого представлено на рис. 1.

Рис. 1. - Процесс моделирования в среде Matlab Simulink

Перед началом моделирования заносятся исходные данные: F1 - количество автомобилей на одного человека в семье; F2 - срок владения автомобилем одним человеком; F3 - доход семьи в месяц; F4 - площадь города; F5 - возраст владельца автомобиля; F6 - численность населения города. Кроме того, необходимо внести значения некоторых составляющих модели, остающихся постоянными на протяжении процесса моделирования: LС - суточный пробег автомобиля; Т - продолжительность календарного года. matlab программный фишер автомобиль

Эксперимент включал в себя сбор данных о количестве транспортных средств, их пробеге, доле транзитных ТС, значении факторов в 40 городах России, отличных по рассматриваемым параметрам. Данные были обработаны с использованием известных методик [4,5], и получены регрессионные модели.

Представленные модели проверены на адекватность с помощью критерия Фишера.

Чтобы учесть влияние каждого из шести факторов, было принято решение рассматривать в качестве основных лишь несколько: время владения транспортным средством, семейный доход и число жителей населенного пункта, а влияние остальных выразить через поправочные коэффициенты следующего вида (форм. 1).

, (1)

где Y=f(X) - рассчитанное по полученным математическим моделям значение функции отклика; - рассчитанное по полученным математическим моделям значение функции отклика от среднего значения фактора; const_Y - взятое за постоянную величину значение функции отклика от среднего значения фактора.

Данная аналитическая модель позволяет рассчитать среднее значение количества легковых автомобилей на УДС города, а также интервал варьирования данной величины. Далее рассматриваемую модель системы можно преобразовать (форм. 2).

(2)

Логично предположить, что используемые в модели факторы имеют некоторую область значений: [6, 7]; ; ; [8]; [7].

Полученная модель системы была проверена на адекватность (более 95%), а значит, она достаточно достоверна для применения, например, в градостроительном планировании [9, 10].

Литература

1. Захаров Н.С., Текутьев Л.А. Информационное обеспечение системы контроля индекса клиентской лояльности // Инженерный вестник Дона. 2014. №3. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2014/2506.

2. Захаров Н.С., Ракитин В.А. Оценка срока окупаемости газобаллонного оборудования с учетом изменения надежности газодизельных автомобилей // Инженерный вестник Дона. 2015. №3. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2p2y2015/2916.

3. Захаров Н.С., Шакиров И.Ф. Система формирования расхода топлива снегоочистительными автомобилями аэропортов // Инженерный вестник Дона. 2015. №3. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2015/2825.

4. Захаров Н.С., Ильюхин А.В. Распределение интервалов времени между заявками на проведение автотехнической экспертизы // Инженерный вестник Дона. 2015. №3. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2015/2811.

5. Пермяков В.Н., Новоселов О.А., Макарова А.Н. Моделирование закономерностей распределения наработок на отказ бульдозеров при строительстве оснований для нефтегазовых объектов / Инженерный вестник Дона. 2014. №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2014/2435.

6. Car use: lust and must. Instrumental, symbolic and affective motives for car use / Steg Linda // Transportation Research. Part A. 2005. № 2-3. pp. 147 - 162.

7. Golob T.F., Bunch D.S., Brownstone D. A vehicle use forcasting model based on revealed and stated vehicles type choice and utilization data. // Journal Transpartation Economy and Policy. 1997. № 1. pp. 69 - 92, 139, 141, 143.

8. The Chinese way: Its-related funding opportunities in China. // Traffic Technology International. 2006. pp. 45 - 46.

9. Цурикова А.С., Титла И.М., Тюлькин В.А. Оптимизация структуры отраслевого органа администрации в сфере транспортного обслуживания города Тюмени // Инженерный вестник Дона. 2015. № 2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2p2y2015/3018.

10. Литвинов А.В., Мокрушин Ю.А. Современное состояние и перспективы развития пассажирского транспортного комплекса городской агломерации // Инженерный вестник Дона. 2015. №1. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2015/2749.

Размещено на Allbest.ru