УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬШИМИ СИСТЕМАМИ
на главную написать письмо карта сайта


јвтор:  –езчиков ј. ‘.,  ушников ¬. ј., »ващенко ¬. ј., ÷есарский Ћ. √., Ѕогомолов ј. —., ‘илимонюк Ћ. ё., јдамович  . ё.
Ќазвание:  јнализ и прогнозирование характеристик безопасности авиационных транспортных систем на основе уравнений системной динамики
¬ыпуск:  64
–убрика:  —истемный анализ
√од:  2016
Ѕиблиографи€:  –езчиков ј. ‘.,  ушников ¬. ј., »ващенко ¬. ј. и др. јнализ и прогнозирование характеристик безопасности авиационных транспортных систем на основе уравнений системной динамики // ”правление большими системами. ¬ыпуск 64. ћ.: »ѕ” –јЌ, 2016. —. 27-48.
 лючевые слова:  авиационна€ транспортна€ система, функционирование системы, характеристики безопасности системы, системна€ динамика, прогнозирование
 лючевые слова (англ.):  air transport, aviation safety assessment, system dynamics modeling, incidents forecast
јннотаци€:  –азработана совокупность моделей системной динамики, позвол€юща€ осуществл€ть анализ и прогнозирование основных характеристик безопасности авиационных транспортных систем. ѕредложен граф причинно-следственных св€зей между этими характеристиками и внешними воздействи€ми, положенный в основу построени€ системы дифференциальных уравнений, решение которой обеспечивает прогнозирование характеристик безопасности на заданных интервалах функционировани€. ѕриведен пример прогнозировани€ характеристик безопасности пассажирских перевозок в —Ќ√.
јннотаци€ (англ.):  We developed a complex of system dynamics models intended to analyze and forecast key safety characteristics of an air transportation system. The models use the graph of causal relationships where graph nodes represent characteristics of the transportation system and links represent causal relationships between different characteristics. The graph defines a system of nonlinear differential equations. The regression parameters were estimated from official historical data since 1992 to 2009 years. The causal graph includes system variables such as the number of incidents per year and external parameters such as average pilot flying hours etc. The quality of the model was evaluated on 2010-2013 years incidents statistics in CIS. Our model was able to predict the number of incidents with reasonable accuracy. The additional analysis shows that the system obtained can demonstrate chaotic behavior under specific parameter values. The proposed model can reveal trends in the analyzed safety characteristics of an air transportation system.

в формате PDF
ќбсудить статью в »нтернет-конференции по проблемам управлени€

ѕросмотров: 1361, загрузок: 509, за мес€ц: 16.

Ќазад

»ѕ” –јЌ © 2007. ¬се права защищены