Формирование пассажиропотоков происходит под комплексным влиянием множества разнообразных факторов, степень воздействия которых неодинакова. Основным методом изучения тенденций развития пассажирского автотранспорта является прогнозирование.
Прогнозирование в настоящее время рассматривается как обязательная часть процесса перспективного планирования.
В прогнозировании основными этапами являются:
· анализ динамики прогнозируемого перевозочного процесса и выявление тенденций его развития;
· выявление важнейших закономерностей прогнозируемого процесса перевозки на основе характеристики этих тенденций;
· составление прогноза перевозок.
Как правило, прогнозы пассажирских перевозок основываются на закономерностях полученных в результате натурных обследований передвижений населения. Так, например, экстраполяция, применяемая для расчётов существующих транспортных систем по данным натурных обследований, исходит из того, что перспектива аналогична существующим системам с некоторым учётом роста.
Модель развития формируются путем обработки данных временного ряда наблюдений. Важнейшими частями временного ряда является тренд, или основная тенденция развития.
Математическая функция тренда, наилучшим образом описывающая наблюдаемый процесс, может быть определена путем минимизации суммы квадратов отклонений между реально измеренными значениями процесса и его значениями, определяемыми искомой функцией. Так как в этих значениях содержится информация об определенной тенденции развития, то можно отыскать математический вид этого тренда. Такая математическая называется функцией тренда, или просто трендом.
В качестве математической формы записи тренда чаще всего служит многочлен n-й степени:
|
|
(2.18) |
, где 
- значение тренда;
- время.
Наряду с многочленами для определения тренда могут быть использованы и другие типы функций (степенная, экспоненциальная, логарифмическая, гипербола), используемые обычно для описания процессов с затуханием и насыщением.
Тип выбираемой функции тренда и, в частности, степень многочлена определяется, прежде всего, качественными характеристиками объекта исследования. При этом линейные функции тренда приемлемы обычно для коротких временных рядов. междугородний перевозка пассажирский
Если для однозначного определения типа функции тренда не достаточны ни логические, ни визуальные оценки характера временного ряда, то необходимо определить несколько различных функций тренда (многочлен первой степени, многочлен второй степени и т. д.). Та из них, которая приводит к наименьшей сумме квадратов отклонений, принимается далее в качестве функции тренда.
Наряду с многочленами n-й степени для моделей развития используются и другие типы функций. К их числу относятся, например, модифицированные экспоненциальные функции, например, используются экспоненциальные функции вида
|
, |
(2.19) |
Или используется логарифмическая зависимость вида
|
, |
(2.20) |
Используя программу Microsoft Excel, спрогнозируем результаты деятельности ОАО «Предприятие» на основании отчетных данных за 2007 – 2010 года. Данная программа значительно упрощает подбор линии тренда и выдает уже составленное уравнение тренда и коэффициент корреляции (отклонение временного ряда от подобранной функции). Для прогнозирования пассажиропотока междугородних перевозок была подобрана трендовая линия и найдено ее уравнение, с помощью которого получены результаты таблицы 2.1. Графики – прогнозы объема деятельности и пассажирооборота и уравнения, описывающие эти зависимости, приведены на рис. 2.1 – 2.2.