Қалалық жүк тасымалы көлемін болжау

Қатаң бәсекелестік пен жаһандық цифрландыру жағдайында көлік құралдарының тиімді дамуы жүк тасымалының дұрыс әдіснамасы мен болжамына байланысты. Ғылыми әдебиеттерге жүргізілген шолу барлық зерттеулердің теміржол көлігіне бағытталғанын көрсетті. Жұмыс барысында Алматы қ. автомобиль көлігімен жүк тасымалдауды зерттеу жүргізілді, мұнда жергілікті тасымалдау деңгейінде жүк көліктері жүктерді бір нүктеден екінші нүктеге жеткізудің жалғыз жолы болып қала береді. Осы мақалада ұсынылған зерттеудің негізгі мақсаты – жүк тасымалы көлемінің және автомобиль көлігімен жүк айналымының статистикалық көрсеткіштерін талдау және жүк тасымалының күтілетін көлемін болжауға арналған бағдарламалық қосымшаны әзірлеу. Жоспарлау және логистика менеджменті саласында алдағы жылға автомобиль көлігі мен жүк айналымының көлемін болжау үшін жылжымалы орташалар әдісі қолданылды. Жылжымалы орташалар әдісінің принципі есептелген орташа мәндер шеңберіндегі кездейсоқ ауытқуларды өзара компенсациялау болып табылады. Бұл құбылыс уақыт қатарының бастапқы деңгейлерін белгілі бір уақыт аралығында есептелген орташа арифметикалық мәндермен ауыстыру нәтижесінде пайда болады. Тасымалдау көлемін жоспарлауды жеңілдету және жүктерді тасымалдаудың оңтайлылығын негіздеу үшін өзекті статистикалық деректер болуы қажет. Статистикалық деректер Алматы қ. жол қозғалысы мен жүк айналымы көлемінің динамикалық көрінісін құруға негіз болды. Динамиканы бағалау үшін көрсеткіштердің өсу қарқыны есептелді. Жүк тасымалдау көлемінің болжамдық жағы жылжымалы орташалар әдісіне негізделген алгоритмді жасау арқылы шешілді.

1. Неруш Ю.М., Саркисов С.В. Транспортная логистика: учебник для академического бакалавриата. – М.: Юрайт, 2019. – 351 с.

2. Горяйнов А. Распространение диагностики в транспортной логистике. Признаки использования в АСУ транспортом // Материалы III Междунар. науч.-практ. конф. «Стратегия инновационного развития экономики: бизнес, наука, образование». – Харьков: НТУ “ХПИ”, 06–09 апреля 2011 г. URL: https://www.researchgate.net/publication/333602990.

3. Мусаев Ж., Туркебаев М., Кибитова Р. Перспективы развития железнодорожного транспорта Казахстана // Вестник КазАТК. – 2021. – № 118(3). – С. 7–14. URL: https://doi.org/10.52167/1609-1817-2021-118-3-7-14.

4. Горяйнов О. Применение диагностики в логистике и распространение на системы транспорта // Материалы VIII международной научно-практичной конференции «Маркетинг и логистика в системе менеджмента» (ноябрь 2010 г.). URL: https://www.researchgate.net/publication/333618251.

5. Лукинский В.С. Модели и методы теории логистики: учебное пособие. – СПб.: Питер, 2003. – 176 с.

6. Кулжабай Н.М., Тышканбаева М.Б., Ботаева С.Б. Логистика: учебное пособие. – Алматы: КазНТУ им. К.И.Сатпаева, 2014. – 284 с.

7. Краковский Ю.М., Попова Н.Н. Обобщенное прогнозирование показателя погрузки грузов при перевозке железнодорожным транспортом // Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и технологии. – 2020. – № 3. – С. 43–50. URL: https://doi.org/10.17308/sait.2020.3/3039.

8. Изотов О.А. Прогнозирование перевозок грузов // Системный анализ и логистика. – 2019. – № 4(22). – С. 12–19. URL: http://www.salogistics.ru/magazine/22/2_izotov_12-19.pdf.

9. Гуламов А.А. Прогнозирование объёмов перевозок грузов на узбекской железной дороге // Журнал иностранных языков и лингвистики. – 2022. – Том 4. – № 4. – С. 12–19. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-obyomov-perevozok-gruzov-na-uzbekskoy-zheleznoy-doroge/viewer.

10. Гозбенко В.Е., Иванков А.Н., Колесник М.Н., Пашкова А.С. Метод прогнозирования и оптимизации транспортной сети с учетом пропускности пассажирских и грузопотоков // Депонированная рукопись № 330-В2008 от 17.04.2008.

11. Бедрин Д.С. Трансформация методологии планирования и прогнозирования перевозок грузов на железнодорожном транспорте // Бюллетень результатов научных исследований. – 2020. – № 4. – С. 5–23. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/transformatsiya-metodologii-planirovaniya-i-prognozirovaniya-perevozok-gruzov-na-zheleznodorozhnom-transporte.

12. Здорова А.Ч. Обзор методов прогнозирования объемов грузовых перевозок // Сборник научных трудов ДВГУПС. – Хабаровск: Изд-во ДВГУПС, 2017. – С. 126–133.

13. Зенкин А.А. Методы прогнозирования объемов грузовых перевозок через международные транспортные коридоры // Московский государственный университет путей сообщения (МИИТ) – Москва.

14. Широв А.Н., Сапова Е.С., Узякова Р.М., Узяков Р.М. Комплексный прогноз спроса на межрегиональные железнодорожные грузоперевозки // Экономика регионов. – 2021. – Том 17. – № 1. – С. 1–15. URL: https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2021-1-1.

15. Solonshikov P., Tolstoukhova I., Shevchenko A., Kokorina P. Ensuring transport security during cargo transportation // E3S Web of Conferences (TITDS-XIV-2023). 2024, р. 471. URL: http://doi.org/10.1051/e3sconf/202447103010.

16. Шандрiвська О. Особливостi розвитку регiонального ринку перевезень вантажiв Херсонського регiону // Вiсник Нацiонального унiверситетy “Львiвська полiтехнiка”. Серiя: Проблеми економiки та управлiння. – 2023. – № 7(1). – С. 54–72. URL: https://doi.org/10.23939/semi2023.01.054.

17. Grzejszczak T., Galuszka A., Śmieja J., Harasny M. Prediction of Transportation Orders in Logistics Based on LSTM: Cargo Taxi // October 2023. P. 403–410. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-031-43078-7_33.

18. Лебедева О. Основы анализа спроса на грузоперевозки в городе // Вестник Ангарского государственного технического университета. – 2023. – № 1(17). – С. 237–240. URL: https://doi.org/10.36629/2686-777X-2023-1-17-237-240.

19. Sultanbek M., Adilova N., Sladkowski A., Karibayev A. Forecasting the demand for railway freight transportation in Kazakhstan: A case study // Transportation Research Interdisciplinary Perspectives. 2024, no. 23(3), p. 101028. URL: https://doi.org/10.1016/j.trip.2024.101028.

20. Jagtap P.P., Kale S., Mahali R. Enhancing Cargo Transportation Using Intelligent Systems for Better Logistic Management // Symposium on International Automative Technology. 2024, 26, 0183. URL: https://doi.org/10.4271/2024-26-0183.

21. Liachovičius E., Šabanovič E., Skrickij V. Freight Rate and Demand Forecasting in Road Freight Transportation Using Econometric and Artificial Intelligence Methods // Transport. 2023, no. 38(4), pp. 231– 242. URL: https://doi.org/10.3846/transport.2023.20932.

22. Официальный сайт Комитета по статистике МНЭ РК. Мониторинг экономических показателей для государственных органов за 2002 по 2022 г. URL: https://stat.gov.kz/ru/industries/business-statistics/stat-transport/dynamic-tables/.

23. Rudakov K.V., Strizhov V.V., Kashirin D.O. et al. Selecting an optimal model for forecasting the volumes of railway goods transportation // Autom Remote Control. 2017, no. 78, pp. 75–87.

24. Агапова Е.Г., Попова Т.М. Математическая модель задачи логистики с переменным тарифом // International Journal of Advanced Studies. 2021, no. 11(2), pp. 7–20. URL: https://doi.org/10.12731/2227-930X-2021-11-2-7-20.

25. Клеев Д.В., Рыполова Г.С. Прогнозирование в транспортно-логистических системах Приморского края // Наука и мир. – 2014. – № 6(10). – С. 89–93. URL: https://mmt.vvsu.ru/files/A841F37A-F1C7-495D-86AA-2EE78BFC9AAF.PDF.

26. Новикова Н.В., Поздеева О.Г. Прогнозирование национальной экономики: учебно-методическое пособие. – Екатеринбург: Изд-во Урал.Гос-экон.ин-т, 2007. – 137 с.

27. Степашкина А.С., Лимаренко Н.В., Успенский И.А., Юхин И.А., Рябчиков Д.С. Обоснование выбора оптимального маршрута для перевозки зерна при внутрихозяйственных перевозках // Вестник Рязанского государственного агротехнологического университета им. П.А. Костычева. – 2022. – Т. 14. – № 1. – С. 141–149. URL: https://doi.org/10.36508/RSATU.2022.71.57.016.

28. Васьков А.С., Мироненко А.А. Сравнение методов сглаживания по данным эксперимента на модели // Морские интеллектуальные технологии. – 2022. – № 3. – С. 198–204. URL: https://doi.org/10.37220/MIT.2022.57.3.026.

29. Справочник по C#. Исходники по языку программирования CSharp. URL: http://csharpcoderr.com/2014/04/excel-to-datagridview.html.