Прогнозування транспортних потоків
Спеціальність: Організація перевезень і управління на транспорті (за видами транспорту)
Код дисципліни: 7.275.01.E.021
Кількість кредитів: 5.00
Кафедра: Транспортні технології
Лектор: к.т.н., доцент Афонін Максим Олександрович
Семестр: 2 семестр
Форма навчання: денна
Завдання: Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування та розвиток у студентів компетентностей:
Інтегральних:
1. Здатність особи розв’язувати складні задачі і проблеми транспортної галузі у сфері професійної (наукової) діяльності за певним видом транспортних систем і технологій та у процесі навчання, що передбачає проведення досліджень і здійснення інновацій та характеризується невизначеністю умов і вимог.
Загальних:
1. Здатність до пошуку, оброблення та аналізу інформації з різних
джерел;
2. Здатність проводити дослідження на відповідному рівні.
Фахових:
1. Здатність до дослідження і управління функціонуванням транспортних систем та технологій;
2. Здатність до управління транспортними потоками;
3. Здатність до управління надійністю та ефективністю транспортних систем і технологій;
4. Здатність використовувати спеціалізоване програмне забезпечення для розв’язання складних задач у сфері транспортних систем та технологій;
5. Уміння організовувати та управляти вантажними перевезеннями, включаючи створення та удосконалення функціонування маршрутів;
6. Здатність визначати вимоги до системи інформаційної підтримки технологічного процесу перевезень, організації систем вантажних перевезень.
Результати навчання: • Відшуковувати необхідну інформацію у науково-технічній літературі, базах даних, інших джерелах, аналізувати і об’єктивно оцінювати інформацію у сфері транспортних систем і технологій та з дотичних міжгалузевих проблем;
• Розробляти нові та удосконалювати існуючі транспортні системи та технології, визначати цілі розробки, наявні обмеження, критерії ефективності та сфери використання;
• Розробляти та аналізувати графічні, математичні та комп’ютерні моделі транспортних систем та технологій;
• Розробляти технології вантажних та пасажирських перевезень за видами транспорту на основі досліджень і релевантних даних;
• Керувати складними технологічними та виробничими процесами транспортних систем та технологій, у тому числі непередбачуваними і такими, що потребують нових стратегічних підходів;
• Використовувати спеціалізоване програмне забезпечення для аналізу, розробки та удосконалення транспортних систем та технологій.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: • Управління ланцюгом постачань
• Транспортно-експедиторська діяльність
Короткий зміст навчальної програми: Під час вивчення цієї навчальної дисципліни студент освоює принципи і методи прогнозування транспортних потоків, які дозволяють здійснювати оцінку детермінованих та стохастичних показників функціонування ліній та мереж транспорту. В курсі розглядаються питання щодо базових вимог та методів збору статистичних даних, методології прогнозування транспортних потоків, визначення чинників, які впливають на результат прогнозу та програмні інструменти для підтримки процесу прогнозування.
Весь комплекс такої інформації відповідає вимогам сучасних правил та методології, а також прогресивним напрямкам подальшого використання статистичних даних в транспортних потоках.
Опис: Основні закономірності зміни параметрів транспортних потоків в просторі та часі. Статистичні методи на транспорті. Методи прогнозування. Основні положення збору ретроспективних даних. Рівні та періоди прогнозування. Застосування методів складних відсотків у прогнозування. Аналіз часових рядів. Регресійний аналіз як метод прогнозування. Сезонна компонента. Використання Excel QM для прогнозування транспортних потоків. Алгоритми мови програмування R для аналізу часових рядів. Візуалізація прогнозів з використанням R та STATISTICA.
Методи та критерії оцінювання: • виконання та захист лабораторних робіт робіт (40%)
• екзаменаційний контроль - письмово-усна форма (60%)
Критерії оцінювання результатів навчання: Діагностика знань у студентів відбувається за такими методами: 1. Захист звітів до практичних робіт у письмовій формі шляхом проведення контрольного заходу за тематикою роботи у вигляді тесту у ВНС; 2. Проведення заліку за результатами вивчення дисципліни, який складається з дворівневих теоретичних та практичних завдань; 3. Проведення усної компоненти за результатами написання заліку, питання якої ґрунтуються на змісті практичних завдань.
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100–88 балів – («відмінно») виставляється за високий рівень знань (допускаються деякі неточності) навчального матеріалу компонента, що міститься в основних і додаткових рекомендованих літературних джерелах, вміння аналізувати явища, які вивчаються, у їхньому взаємозв’язку і роз витку, чітко, лаконічно, логічно, послідовно відповідати на поставлені запитання, вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 87–71 бал – («добре») виставляється за загалом правильне розуміння навчального матеріалу компонента, включаючи розрахунки , аргументовані відповіді на поставлені запитання, які, однак, містять певні (неістотні) недоліки, за вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 70 – 50 балів – («задовільно») виставляється за слабкі знання навчального матеріалу компонента, неточні або мало аргументовані відповіді, з порушенням послідовності викладення, за слабке застосування теоретичних положень під час розв’язання практичних задач; 49–26 балів – («не атестований» з можливістю повторного складання семестрового контролю) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння застосувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 25–00 балів – («незадовільно» з обов’язковим повторним вивченням) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння орієнтуватися під час розв’язання практичних задач, незнання основних фундаментальних положень.
Рекомендована література: 1. Єріна А.М. Статистичне моделювання та прогнозування: навч. посібник. / Єріна А.М.. – Єріна А.М.: КНЕУ, 2001. – 170 с.
2. Майборода Р.Є. Регресія: лінійні моделі : навч. посіб. / Р. Є. Майборода; Київ. нац. ун-т ім. Т.Шевченка. - К., 2007. - 296 c.
3. Майборода Р.Є., Сугакова О.В. Аналіз даних за допомогою пакета R: Навчальний посібник / Р. Є. Майборода, О.В. Сугакова; Київ. нац. ун-т ім. Т. Шевченка. - К., 2015. – 65 c.
4. Ugarte M.D., Militino A.F., Arnholt A.T. Probability and statistics with R. – Boca Raton, London, New York: CRC Press, Taylor&Francis Group, 2008. – 700 p.
5. Trina Chiasson, Dyanna Gregory. Data + Design. A simple introduction to preparing and visualizing information. – Donald W. Reynolds Journalism Institute, 2015. – 299 p.
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою:
вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112
E-mail: nolimits@lpnu.ua
Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).
Прогнозування транспортних потоків (курсовий проєкт)
Спеціальність: Організація перевезень і управління на транспорті (за видами транспорту)
Код дисципліни: 7.275.01.E.023
Кількість кредитів: 3.00
Кафедра: Транспортні технології
Лектор: к.т.н., доцент Афонін Максим Олександрович
Семестр: 2 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання: • Відшуковувати необхідну інформацію у науково-технічній літературі, базах даних, інших джерелах, аналізувати і об’єктивно оцінювати інформацію у сфері транспортних систем і технологій та з дотичних міжгалузевих проблем;
• Розробляти нові та удосконалювати існуючі транспортні системи та технології, визначати цілі розробки, наявні обмеження, критерії ефективності та сфери використання;
• Розробляти та аналізувати графічні, математичні та комп’ютерні моделі транспортних систем та технологій;
• Розробляти технології вантажних та пасажирських перевезень за видами транспорту на основі досліджень і релевантних даних;
• Керувати складними технологічними та виробничими процесами транспортних систем та технологій, у тому числі непередбачуваними і такими, що потребують нових стратегічних підходів;
• Використовувати спеціалізоване програмне забезпечення для аналізу, розробки та удосконалення транспортних систем та технологій.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: • Управляння ланцюгом постачань
• Транспортно-експедиторська діяльність
Короткий зміст навчальної програми: Тема курсового проекту – «Прогнозування обсягів перевезень та експлуатаційних витрат роботи автопарку». Збір та аналіз ретроспективних даних. Кластеризація даних, факторний аналіз. Прогнозування показників методом ковзного середнього. Визначення сезонної компоненти. Побудова часових рядів.
Методи та критерії оцінювання: • виконання та захист курсового проекту (100%)
Рекомендована література: 1. Єріна А.М. Статистичне моделювання та прогнозування: навч. посібник. / Єріна А.М.. – Єріна А.М.: КНЕУ, 2001. – 170 с.
2. Майборода Р.Є. Регресія: лінійні моделі : навч. посіб. / Р. Є. Майборода; Київ. нац. ун-т ім. Т.Шевченка. - К., 2007. - 296 c.
3. Майборода Р.Є., Сугакова О.В. Аналіз даних за допомогою пакета R: Навчальний посібник / Р. Є. Майборода, О.В. Сугакова; Київ. нац. ун-т ім. Т. Шевченка. - К., 2015. – 65 c.
4. Ugarte M.D., Militino A.F., Arnholt A.T. Probability and statistics with R. – Boca Raton, London, New York: CRC Press, Taylor&Francis Group, 2008. – 700 p.
5. Trina Chiasson, Dyanna Gregory. Data + Design. A simple introduction to preparing and visualizing information. – Donald W. Reynolds Journalism Institute, 2015. – 299 p.
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою:
вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112
E-mail: nolimits@lpnu.ua
Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).