Методы прогнозирования можно разделить на две большие группы - логико-эвристические методы базируются на широко известной общенаучной теории логики и на эвристике, которая определяется словарями как "Искусство нахождения истины". В этой группе выделяются четыре подгруппы методов, это методы формальной логики, аналогии, экспертных оценок и специальные эвристические.
Методы моделирования основаны прежде всего и количественных, математических и статистических исследованиях на выявлении формальных зависимостей и тенденции развития на построении прогностических моделей и экспериментировании с ними на базе компьютерной техники. В качестве подклассов выделяются модели экстраполяции, эконометрические, нормативно - целевые и имитационные.
Отдельно в классификации представлены комплексные методы в которых сочиняются как логико-эвристические подходы, так и моделирование.
Рис 1. Классификация методов прогнозирования.
В ходе научных исследований вообще, прогнозирования в частности, дедукция и индукция тесно между собой взаимосвязаны. Без индукции строго говоря, возникновение дедукции становится невозможным. Диалектика не позволяет беспрепятственно оделять анализ от синтеза, индукцию от дедукции. Более того - и в своем сочетании они могут оказаться недостаточными для полного обоснования прогноза, а часто служат лишь дополнением и поклонением при использовании более специализированных методов прогнозирования.
Модель какой - либо сложной системы тоже представляет собой систему (и нередко весьма сложную), имеющую физическое воплощение либо записанную с помощью слов, шифр, математических обозначений, графических изображений и т.д. Таким образом, можно сказать, что модель - это физическая или знаковая система, имеющая объективное подобие с исследуемой системой в отношении функциональных, а часто и структурных характеристик, являющихся предметом исследования.
В настоящее время в теории и практике прогнозирования пассажиропотоков шире начинают использоваться статистические методы прогнозирования, в частности методы парной и множественной корреляции, имеющие следующие достоинства :
- сравнительная простота, наличие хорошо разработанного математического аппарата и программ для расчета на ПЭВМ;
- легкость получения прогнозной зависимости в общем виде и сравнительная универсальность ее применения;
- возможность исследования влияния отельных факторов и связей на прогнозную величину;
- возможность оценки неопределенностей исходной информации на степень точности прогноза;
- высокая степень объективности и др.
Применяя методы корреляционного анализа для прогнозирования объемов перевозок туристов железнодорожным транспортом, очень важно установить границы их действия. При этом должны быть соблюдены следующие основные допущения :
1) общие закономерности, которые описывают тенденцию развития в прошлом, не претерпят существенных изменений в будущем;
2) рост (убывание) объемов перевозок туристов железнодорожным транспортом происходит по плавной (эволюционной) траектории временного ряда; корреляционный перевозка железнодорожный фильтрация колебание
3) факторы, от которых зависит объем перевозок туристов, являются независимыми друг от друга величинами;
4) исходные данные удовлетворяют требованиям "однородности";
5) значения факторов задаются без погрешностей;
Расчет численности и состава работающих
Личный состав мастерской определяем по группам работающих: производственные и вспомогательные рабочие, инженерно-технические работники (ИТР), счетно-конторский персонал (СКП), младший обслуживающий персонал (МОП). Количество явочное (Nя) и списочное (Nсп) производственных рабочих рассчитываем по уч ...
По каким признакам классифицируют главные составные части подготовки
судостроения и судоремонта
Производственная деятельность промышленных предприятий речного транспорта связана с выпуском продукции (новой или отремонтированной). Производственный процесс изготовления или ремонта современной техники - сложный процесс, его можно разделить на ряд составляющих. Если рассматривать отдельные состав ...
Грузовые причалы
Количество грузовых причалов в порту определяется для каждого рода перерабатываемого груза. Годовая пропускная способность причала – Пропускная способность причала в месяц где 30 – число дней в месяце; - суточная пропускная способность причала, т; – коэффициент занятости причала обработкой судна в ...
