Анализ распределения статистических данных о вагонопотоках. Часть I

Рассматриваются особенности анализа колебаний вагонопотоков в направлении портов Дальнего Востока с учётом прохождения через стыковые пункты смежных железных дорог, входящих в границы Восточного полигона. При этом поступающий вагонопоток как массив данных представлен в виде временного ряда. Оценивается распределение вагонопотока при помощи статистических гипотез, поскольку подбор вида распределения при работе с временными рядами является важным этапом анализа. Произведена проверка соответствия гипотез о виде распределения с фактическими значениями статистических данных вагонопотоков. Анализируется массив данных эксплуатационных показателей «погрузка» и «выгрузка». Исследованы статистические данные по объему погруженных и выгруженных вагонов, проходящих по Восточному полигону через стыковые пункты по единой методике с оценкой ежемесячных данных за пять лет. Для обработки статистических данных об изменении вагонопотоков и анализе характера их распределения в качестве основного инструмента используется совокупность статистических параметров.

1. Бычков И. В. Применение теории массового обслуживания для моделирования Улан-Баторской железной дороги / И. В. Бычков, М. Л. Жарков, А. Л. Казаков // Вычислительные технологии. 2023. Т. 28, № 6. С. 17-36. DOI 10.25743/ICT.2023.28.6.003. EDN JKTSVJ.

2. Бышляго А. А. Об организации пропуска соединенных поездов в целях повышения провозной и пропускной способностей Байкало- Амурской магистрали / А. А. Бышляго, А. В. Дудакова // Молодая наука Сибири. 2018. № 1(1). С. 1-7. EDN YCOKST.

3. Гольц Г. А. Исследование закономерностей развития перевозок в СССР. Проблемы прогнозирования и оптимизации работы транспорта. М.: Наука, 1982. С. 23-63.

4. Горелик М. А. Прогнозирование перспективных грузопотоков на морском транспорте // Проблемы прогнозирования и оптимизации работы транспорта. М.: Наука, 1982. С. 63-78.

5. Задачи и перспективы развития научных исследований в рамках сотрудничества между ОАО «РЖД» и Российской академией наук / Н. А. Махутов, Б. М. Лапидус, М. М. Гаденин, Е. Ю. Титов // Железнодорожный транспорт. 2023. № 7. С. 6-11. EDN ZAFGPF.

6. Кабанов А. Б. Научный подход к планированию железнодорожных грузовых перевозок / А. Б. Кабанов, А. Т. Осьминин // Железнодорожный транспорт. 2022. № 8. С. 12-16. EDN OZHUWT.

7. Кремер Н. Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. 3-е изд., перераб. и доп. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010. 551 с.

8. Кроль Н. В. Технология построения оптимального маршрута при организации мультимодальных пассажирских перевозок с учетом выбора места пребывания / Н. В. Кроль, А. С. Полетаев, Р. Ю. Упырь, А. В. Дудакова // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2019. № 2(62). С. 109-118. DOI 10.26731/1813-9108.2019.2(62).109-118. EDN HZCFRZ.

9. Лапидус Б. М. Задачи опережающего развития российских железных дорог // Железнодорожный транспорт. 2023. № 2. С. 4-14. EDN HYHHML.

10. Маловецкая Е. В. Возможности повышения эффективности перевозочного процесса на основе построения комплексных прогнозных моделей загрузки инфраструктуры / Е. В. Маловецкая, А. К. Мозалевская // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2023. Т. 17, № 7. С. 38-46. DOI 10.36724/2072-8735-2023-17-7-38-46. EDN IAEWSG.

11. Маловецкая Е. В. Оценка влияния неравномерностей на перевозочный процесс / Е. В. Маловецкая, А. К. Мозалевская // Проблемы безопасности на транспорте: Материалы ХII Международной научно-практической конференции, посвященной 160-летию Белорусской железной дороги. В 2-х частях, Гомель, 24–25 ноября 2022 года. Гомель: Белорусский государственный университет транспорта, 2022. С. 207-209. EDN BRTMRC.

12. Мамаев Э. А. Прогнозирование контейнерооборота морских портов мира / Э. А. Мамаев, Е. С. Вальчук // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. 2016. № 2(62). С. 94-101. EDN WFEHQZ.

13. Правдин Н. В. К вопросу построения теоретических моделей колебаний транспортных потоков / Н. В. Правдин, В. Я. Негрей, А. И. Шелеляев // Проблемы перспективного развития железнодорожных станций и узлов: Межвузовский сборник научных статей / Белорусский институт инженеров железнодорожного транспорта. Гомель: Белорусский институт инженеров железнодорожного транспорта, 1980. С. 3-20. EDN YNHDQN.

14. Правдин Н. В. Прогнозирование пассажирских потоков / Н. В. Правдин, В. Я. Негрей. М.: Транспорт, 1980. 224 с.

15. Стратегия развития железнодорожного транспорта в Российской Федерации до 2030 года: от 17 июня 2008 г. № 877-р: утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации. – 2008. – 17 июня. Доступно по адресу: https://mintrans.gov.ru/documents/1/1010 (доступно 30 april 2025).

16. Угрюмов А. К. Неравномерность движения поездов. М.: Транспорт, 1968. 112 с.

17. Domojirova A. Predicting for train movement based on historical statistical data / A. Domojirova, R. Upyr, M. Eremenko // Journal of Physics: Conference Series: International Conference on IT in Business and Industry, ITBI 2021, Novosibirsk, 12–14 мая 2021 года. Vol. 2032. IOP Publishing Ltd: IOP Publishing Ltd, 2021. P. 012036. DOI 10.1088/1742-6596/2032/1/012036. EDN QBLNGM.

18. Eremenko M. N. Stability of train traffic in the event of failures and the mechanism of phantom traffic jams on the railway / M. N. Eremenko, R. Yu. Upyr, A. D. Domojirova // International Scientific and Practical Conference "Railway Transport and Technologies" (RTT-2021) : Collection of conference materials. Volume 2624, Ekaterinburg, 24–25 ноября 2021 года. Vol. 2624, Issue 1. USA: AIP PUBLISHING, 2023. P. 040018. DOI 10.1063/5.0133388. EDN PTKFMQ.

19. Ghosh S. Importance of Normality Testing, Parametric and Non-Parametric Approach, Association, Correlation and Linear Regression (Multiple & Multivariate) of Data in Food & Bio-Process Engineering // In: Mathematical and Statistical Applications in Food Engineering. CRC Press; 2020. P. 112-126. DOI 10.1201/9780429436963-9.

20. Malovetskaya E. Prospects for Comprehensive Forecasts When Assessing the Load of Railway Transport Infrastructure / E. Malovetskaya, E. Voskresenskaya, A. Mozalevskaya // Finance, Economics, and Industry for Sustainable Development (ESG 2023) : Proceedings of the 4th International Scientic Conference on Sustainable Development, St. Petersburg, 19–20 октября 2023 года. Cham: Springer Nature Switzerland AG, 2024. P. 217-225. EDN GLELMN.

21. Modeling of railway stations based on queuing networks / I. Bychkov, A. Kazakov, A. Lempert, M. Zharkov // Applied Sciences (Switzerland). 2021. Vol. 11, No. 5. DOI 10.3390/app11052425. EDN UUVMVI.

22. Razali N. M. Power comparisons of Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors and Anderson-Darling tests / N. M. Razali, Y. B. Wah // Journal of Statistical Modeling and Analytics. 2011. № 2(1). Pp. 21-33.

23. Yap B. W. Comparisons of various types of normality tests / B. W. Yap, C. H. Sim // Journal of Statistical Computation and Simulation. 2011. № 81(12). Pp. 2141-2155. DOI 10.1080/00949655.2010.520163.

24. Yazici B. A comparison of various tests of normality / B. Yazici, S. Yolacan // Journal of Statistical Computation and Simulation. 2007. № 77(2). Pp. 175-183. DOI 10.1080/10629360600678310.