Рефераты. Повышение эффективности использования автобусов при выполнении городских пассажирских перевозок в городе Гомель






Уровень значимости (вероятность) рекомендуется принимать 0.01 - 0.05 (чем меньше, тем жестче требования к адекватности модели).

Если F < Fт , то считается, что уравнение регрессии не согласуется с экспериментальными данными.

Табличные значения критерия Фишера приведены ниже в таблице 2.1.[12].


Таблица 2.1 - Табличные значения критерия Фишера

Уровень значимости 0,05

k2

k1

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

1

161

200

216

225

230

234

237

239

241

242

243

244

2

18,51

19,00

19,16

19,25

19,30

19,33

19,36

19,37

19,38

19,39

19,40

19,41

3

10,13

9,55

9,28

9,12

9,01

8,94

8,88

8,84

8,81

8,78

8,76

8,74

4

7,71

6,94

6,59

6,39

6,26

6,16

6,09

6,04

6,00

5,96

5,93

5,91

5

6,61

5,79

5,41

5,19

5,05

4,95

4,88

4,82

4,78

4,74

4,70

4,68

6

5,99

5,14

4,76

4,53

4,39

4,28

4,21

4,15

4,10

4,06

4,03

4,00

7

5,59

4,74

4,35

4,12

3,97

3,87

3,79

3,73

3,68

3,63

3,60

3,57

8

5,32

4,46

4,07

3,84

3,69

3,58

3,50

3,44

3,39

3,34

3,31

3,28

9

5,12

4,26

3,86

3,63

3,48

3,37

3,29

3,23

3,18

3,13

3,10

3,07

10

4,96

4,10

3,71

3,48

3,33

3,22

3,14

3,07

3,02

2,97

2,94

2,91

11

4,84

3,98

3,59

3,36

3,20

3,09

3,01

2,95

2,90

2,86

2,82

2,79

12

4,75

3,88

3,49

3,26

3,11

3,00

2,92

2,85

2,80

2,76

2,72

2,69

13

4,67

3,80

3,41

3,18

3,02

2,92

2,84

2,77

2,72

2,67

2,63

2,60

14

4,60

3,74

3,34

3,11

2,96

2,85

2,77

2,70

2,65

2,60

2,56

2,53

15

4,54

3,68

3,29

3,06

2,90

2,79

2,70

2,64

2,59

2,55

2,51

2,48

16

4,49

3,63

3,24

3,01

2,85

2,74

2,66

2,59

2,54

2,49

2,45

2,42

17

4,45

3,59

3,20

2,96

2,81

2,70

2,62

2,55

2,50

2,45

2,41

2,38


Статистику критерия Фишера можно использовать для оценки значимости отдельных факторов. Фактор является малозначимым в том случае, если его исключение из модели не вызывает существенного снижения статистики критерия Фишера. При этом исключение малозначимого фактора может обеспечить увеличение статистики F .


2.2 Определение закономерностей изменения пассажиропотоков во времени


Для существующей маршрутной сети определим значения спроса на перевозку используя многочлен Фурье. Для расчета выберем маршруты №1, 4, 5, 12, 16, и 25, так как на них наиболее значимые пассажиропотоки, что позволит получить более точные характеристики.

Доли пассажиропотоков приходящиеся на каждый месяц года, по сравнению с июнем месяцем, представлены графически на рисунке 2.1.


Рисунок 2.1 – Доли пассажиропотока по месяцам года


Соответственно доли пассажиропотоков по дням недели, по сравнению со средой, представлены графически на рисунке 2.2.

Рисунок 2.2 - Доли пассажиропотоков по дням недели


Приведем пример расчета многочлена Фурье для расчета часовых пассажиропотоков на маршруте №1 «Вокзал – Любенский» в июнь месяц, день недели – среда.

Параметры (коэффициенты) многочлена Фурье рассчитаем по формулам (2.6) – (2.8):

при m=18, k=9:



Параметры многочлена Фурье сведем в таблицу 2.1.


Таблица 2.1 – Параметры многочлена Фурье

k

а0

ak

bk

1

1003,78

-43,735

18,418

2

1003,78

-531,002

565,124

3

1003,78

-78,111

230,363

4

1003,78

-291,954

-250,814

5

1003,78

-319,498

-60,697

6

1003,78

87,222

-87,565

7

1003,78

109,066

-211,617

8

1003,78

37,457

38,252

9

1003,78

163,556

6,8*10-14

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27



2012 © Все права защищены
При использовании материалов активная ссылка на источник обязательна.