Совершенствование методики определения потерь участковой скорости движения грузовых поездов

   Для оценки качества эксплуатационной работы железных дорог используется ряд показателей, одним из которых является участковая скорость движения грузовых поездов. На данный показатель, от которого зависит выполнение других показателей эксплуатационной работы, оказывает влияние большое количество факторов, учесть которые, используя общепринятые аналитические зависимости, затруднительно. Это препятствует объективному установлению планового задания по участковой скорости, а также оценке допускаемых при выполнении потерь.
   Поэтому была предложена методика, позволяющая оценить потери участковой скорости, которая основана на учете всего разнообразия факторов, оказывающих на нее влияние. Методика базируется на наличии статистической взаимосвязи участковой скорости с рабочим парком грузовых вагонов. Величина рабочего парка, в свою очередь, формируется под влиянием всех факторов, приводящих к замедлению пропуска вагонопотоков.
   В статье с использованием инструментов теории вероятностей и математической статистики рассмотрено влияние рабочего парка грузовых вагонов на отдельных территориальных управлениях железной дороги на участковую скорость движения грузовых поездов по железной дороге. Целью настоящего исследования явилось повышение точности определения потерь участковой скорости движения грузовых поездов при затруднениях в пропуске вагонопотоков.
   В ходе исследования, выполненного на статистических данных Горьковской железной дороги за 2022– 2023 гг., установлено, что если изменением рабочего парка грузовых вагонов по железной дороге объяснялось 85 % вариабельности участковой скорости по железной дороге, то при переходе на рабочие парки грузовых вагонов отдельных территориальных управлений железной дороги степень объяснения вариабельности итогового показателя выросла до 90 %. По результатам исследования составлено уравнение регрессии для определения потерь участковой скорости, позволившее снизить погрешность прогнозирования в 2,5 раза.

1. Маринин С. А. Методика определения потерь участковой скорости движения грузовых поездов в границах железной дороги // Известия Петербургского государственного университета путей сообщения. 2024. № 1 (21). С. 187–198.

2. Кремер Н. Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2004. 573 с.

3. Лемешко Б. Ю. Непараметрические критерии согласия : руководство по применению. Москва : Инфра-М, 2014. 163 с.

4. Р 50.1.082–2012. Статистические методы. Примеры применения. Часть 4. Простые статистические приемы анализа данных : рекомендации по стандартизации : дата введения 01.12.2013 / Федеральное агентство по техническому регулированию. Москва : Московский печатник, 2013. 24 с.

5. Максимова Т. Г., Попова И. Н. Эконометрика. Санкт-Петербург : Университет ИТМО, 2018. 70 с.

6. Елисеева И. И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики. Москва : Финансы и статистика, 2004. 656 с.

7. Rohadgi V. K., Ehsanes A. K. Md. An introduction to probability and statistics. New Jersey : John Wiley & Sons, 2015. 700 p.

8. Куликов Е. И. Прикладной статистический анализ. Москва : Горячая линия – Телеком, 2008. 464 с.

9. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Москва : Высшая школа, 2004. 479 с.

10. Носко В. П. Эконометрика : учебник для студентов высших учебных заведений, обучающихся по экономическим специальностям. Москва : Дело, 2011. Кн. 1, ч. 1, 2. 672 с.