Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: Научного журнала «Студенческий» № 33(77)

Рубрика журнала: Математика

Скачать книгу(-и): скачать журнал

Библиографическое описание:
Мамадалиева О.Ш., Хаконова И.М. ПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В ПЛАНИРОВАНИИ РАБОТЫ ОБЩЕСТВЕННОГО ТРАНСПОРТА // Студенческий: электрон. научн. журн. 2019. № 33(77). URL: https://sibac.info/journal/student/77/155035 (дата обращения: 29.03.2024).

ПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В ПЛАНИРОВАНИИ РАБОТЫ ОБЩЕСТВЕННОГО ТРАНСПОРТА

Мамадалиева Омира Шокиржоновна

студент, Инженерный факультет Майкопского государственного технологического университета,

РФ, г. Майкоп

Хаконова Ирина Магометовна

канд. пед. наук, доцент, кафедра математики, физики и системного анализа Майкопского государственного технологического университета,

РФ, г. Майкоп

Оптимизация работы маршрутных транспортных средств – важная составляющая в организации работы общественного транспорта. Задача организации функционирования отдельного маршрута заключается не только в определении пути следования транспортного средства на территории населенного пункта, но и в составлении графика его работы. График работы, в свою очередь, разрабатывается с учетом протяженности маршрута; времени, в течение которого происходит движение от начальной точки до конечной; востребованности данного маршрута пассажирами в разные промежутки времени в течение рабочего дня и т. д.

Рассмотрим влияние пассажиропотока на составление графика движения конкретного маршрутного транспортного средства. В первые месяцы работы маршрута водителям нужно понаблюдать, насколько востребованным является этот маршрут, чтобы определить количество машин и составить расписание движения. Первоначальный спонтанный график движения обусловлен ожиданием пассажиров на некоторых остановках для наполняемости транспортного средства, а также другими объективными факторами. В течение трех рабочих дней производились наблюдения за тем, через какие промежутки времени в минутах к одной остановке подъезжают маршрутки. Данные наблюдений фиксировались в режиме реального времени.

I день:

21,

23,

18,

26,

14,

26,

23,

16,

19,

29,

18,

36,

31,

26,

17,

18

30,

27,

31,

31,

32,

23,

21,

22,

29,

15,

22,

17,

22,

25,

20,

36.

 

II день:

34,

13,

22,

18,

14,

30,

15,

26,

30,

21,

34,

28,

29,

22,

12,

15

22,

27,

36,

25,

28,

30,

30,

22,

24,

18,

28,

21,

27,

25,

27,

32.

 

III день:

36,

24,

30,

14,

19,

26,

19,

22,

28,

23,

33,

27,

25,

11,

26,

24,

22,

29,

32,

24,

23,

25,

19,

19,

23,

34,

32,

18,

25,

24,

20,

21.

 

Исследуем полученные данные методом математического моделирования. Применим статистический метод исследования вариационных рядов. Полученные данные будем рассматривать как выборочную совокупность [2, с.214]. Первичную статистическую обработку данных наблюдений мы начали с упорядочивания по возрастанию. Получили вариационный ряд [2, с. 216], в котором случайная величина Х – интервал в минутах между прибытием маршрутных транспортных средств, n – количество наблюдений.

Таблица 1.

Вариационный ряд

X

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

n

1

1

1

3

3

1

2

6

5

2

5

9

6

X

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

36

-

n

5

6

6

5

4

4

6

3

4

1

3

4

 

 

Так как данных наблюдений достаточно много – 96, то для упрощения их статистической обработки можно их сгруппировать. Длину интервала группировки определяем по формуле Стерджесса [3]:

,

где  – наибольшее и наименьшее число минут ожидания,  – число наблюдений.

(мин).

Таблица 2.

Группировка данных по интервалам

Интервал

[11;14)

[14;17)

[17;20)

[20;23)

[23;26)

[26;29)

[29;32)

[32;35)

[35;38)

Количество наблюдений

3

7

13

16

17

15

13

8

4

 

Рисунок 1. Полигон и гистограмма

 

В первичную обработку данных входит их упорядочивание по возрастанию и группировка. По сгруппированным данным построим статистические графики - полигон и гистограмму [1, с. 194]. Наглядное изображение изучаемого процесса позволяет подмечать некоторые его характерные черты. А именно: наиболее часто встречаемое наблюдение приходится на интервал [23;26). С помощью проведенного исследования можем сделать предварительный вывод: пассажирам, пользующимся услугами данного маршрута, чаще всего приходится ждать 23-26 минут.

Зная, что один рейс длится 50 минут и с учетом полученных расчетов, можно предположить, что оптимальным вариантом будет эксплуатация двух маршрутных транспортных средств в течение рабочего дня с интервалом между отправлениями от первой остановки 30 минут.

 

Список литературы:

  1. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие.  – М.: Высшее образование, 2006. – 479 с.: ил.
  2. Письменный Д.Т. Конспект лекций по теории вероятностей и математической статистике. – М.: Айрис-пресс, 2004. – 256 с.
  3. Харламов М.П. Теория вероятностей и математическая статистика. -[электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: http://vlgr.ranepa.ru/pp/hmp/ (дата обращения 17.10.2019).

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.