ЭЛЕКТРОННЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ "МОЛОДАЯ НАУКА СИБИРИ"

МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБЪЕМА ПОГРУЗКИ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ

Дата поступления: 
15.06.2020
Библиографическое описание статьи: 

Перфильева К.С., Хоняков А.А. Моделирование объёма погрузки на железнодорожном транспорте [Электронный ресурс] // Молодая наука Сибири: электрон. науч. журн. – 2020. – №3(9). – Режим доступа: http://mnv.irgups.ru/toma/39-2020, свободный. – Загл. с экрана. – Яз. рус., англ. (дата обращения: 05.10.2020)

Год: 
2020
Номер журнала (Том): 
УДК: 
519.862.6
Файл статьи: 
Аннотация: 

В статье описан процесс построения модели погрузки на железнодорожном транспорте РФ. Используются кусочно-линейные регрессионные соотношения с применением метода смешанного оценивания параметров.  Производится сравнение полученных моделей

Список цитируемой литературы: 

1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. – М.: Юнити, 1998. – 1022 с.

2. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Книга 1. В 2-х кн. – М.: Финансы и статистика, 1986. – 366 с.

3. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Книга 2. В 2-х кн. – М.: Финансы и статистика, 1986. – 351 с.

4. Доугерти К. Введение в эконометрику. – М.: ИНФРА-М, 2009. – 465 с.

5. Ильина Н.К., Лебедева С.А., Носков С.И. Идентификация параметров некоторых негладких регрессий//Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем.  –  2016. –  № 17. –  С. 111.

6. Носков С.И., Лоншаков Р.В. Идентификация параметров кусочно-линейной регрессии//Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем. –  2008. –  № 6. –  С. 63-64.

7. Носков С.И. Идентификация параметров кусочно-линейной функции риска// Транспортная инфраструктура Сибирского региона. – 2017. – Т. 1. – С. 417-421.

8. Носков С.И. Технология моделирования объектов с нестабильным функционированием и неопределенностью в данных. – Иркутск: Облинформпечать. – 1996. – 320 с.

9. Носков С.И., Хоняков А.А. Программный комплекс построения некоторых типов кусочно-линейных регрессий // «Информационные технологии и математическое моделирование в управлении сложными системами»: электрон.науч. журн. – 2019. – №3. – С. 47-55 – Режим доступа: http://ismm-irgups.ru/toma/34-2019, свободный. – Загл. с экрана. – Яз. рус., англ. (дата обращения: 20.11.2019)

10. Носков С.И. О методе смешанного оценивания параметров линейной регрессии// Информационные технологии и математическое моделирование в управлении сложными системами. – 2019. – №1. – С. 14-20.

11. Перфильева К.С., О методе смешанного оценивания параметров линейной регрессии // «Информационные технологии и математическое моделирование в управлении сложными системами»: электрон.науч. журн. – 2019. – №4. Режим доступа: http://ismm-irgups.ru/toma/11-2019, свободный. – Загл. с экрана. – Яз. рус., англ. (дата обращения: 20.11.2019)

12. Сайт Федеральной службы государственной статистики. - https://www.gks.ru/

13. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. – М.: Издательство «Мир», 1980. – 456 с.

14. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2019665873 Программный комплекс построения кусочно-линейных регрессий/ С.И.Носков, Хоняков А.А., Н.И. Глухов(Россия); Правообладатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Иркутский государственный университет путей сообщения» (ФГБОУ ВО ИрГУПС); заявка № 2019664699 19.11.19; дата регистр. 02.12.2019