Бұлыңғыр тәсілдегі тұрақты емес жолаушыларды әуе тасымалының болжау моделі
Қаралымдар: 169 / PDF жүктеулері: 58
DOI:
https://doi.org/10.32523/2616-7263-2024-149-4-10-22Кілт сөздер:
жоспарлы емес әуе тасымалы, болжау, анық емес логика, уақыттық қатарларды талдау, оңтайлы модель, классикалық болжау модельдері, статистикалық талдау, SVM әдісі, ядро функциясыАңдатпа
Бұл жұмыста біз анық емес логиканың концептуалды негіздерін және оның жоспарлы емес жолаушыларды әуе тасымалы контекстінде болжау үшін қолдану мүмкіндігін қарастырамыз. Біз дәстүрлі болжау әдістерінің шектеулерін және анық емес тәсілді қабылдаудың негіздемесін көрсете отырып, тиісті әдебиеттерді қарастырамыз. Сонымен қатар, біз болжамды болжаудың ұсынылған моделін әзірлеуде қолданылатын әдістемені сипаттаймыз, оның өзгермелі операциялық жағдайларға бейімделуіне және оның авиациялық индустрияда шешім қабылдау процестерін жақсартуға арналған әлеуетіне баса назар аударамыз. Жүргізілген зерттеулерде қатар ішілік мультипликативтік өзгерістері бар тұрақты емес жолаушыларды әуе тасымалының уақыттық қатары үшін анық емес тәсілді пайдалана отырып болжау моделін құрудың жаңа әдісі ұсынылды. Әдіс жол ішілік өзгерістердің статистикалық көрсеткіштеріне негізделген болжамдық мәндерді есептеуде мүшелік функцияларды қолдануға негізделген. Тұрақты әуе тасымалы кезінде уақыттық қатарлардың статистикалық көрсеткіштерінің қатар ішілік өзгерістері тұрақты. Чартерлік рейстерде бұл өзгерістер тұрақсыз. Бұл чартерлік рейстердің қалыптасуына сыртқы факторлардың (рейстерге сұраныстың кенеттен өсуі, экономикалық өзгерістер және т.б.) күшті кездейсоқ әсерлеріне байланысты. Осы себепті чартерлік авиатасымалда болжамдық үлгілерді құру кезінде тренд өзгерістеріне негізделген үлгілерді қолдану жеткілікті жақсы нәтиже бермейді. Сондықтан, мәселені шешу үшін біз анық емес тәсілді пайдалана отырып, тұрақты емес жолаушыларды әуе тасымалының болжау моделін құруды ұсынамыз. Зерттелетін әдіс чартерлік рейстердің уақыттық қатарының нақты деректері негізінде тексерілді. Алынған нәтижелер классикалық болжау үлгілерімен (ARIMA, Fine, Medium және Coarse SVM) салыстырылды және нәтижелердің қолайлы шектерде алынғаны атап өтілді.