Рубрика: | АГРОИНЖЕНЕРИЯ |
DOI: | 10.35679/1991-9476-2022-17-3 |
Для цитирования: |
Гамаюнов П. П., Алексеев С. А., Песков Е. К. Методика моделирования расчёта доставки грузов с помощью регрессионного анализа // Научная жизнь. 2022. Т. 17. Вып. 3. |
Авторы: |
Гамаюнов Павел Петрович, д-р техн. наук, профессор, ФГБОУ ВО «Саратовский государственный технический университет им. Гагарина Ю. А.»: Россия, 410054, Саратовская обл., г. Саратов, ул. Политехническая, 77.
Тел.: (845-2) 99-87-53 |
Реферат: |
Цель исследования – разработка комплексной методики моделирования расчёта на перевозках сборных грузов по городам Саратовской области с помощью регрессионного анализа. В повседневной жизни наблюдаем разные процессы, которые происходят вокруг нас: от сырья до производства и доставки готовой продукции, все это один большой процесс, который влияет на различные конечные факторы. В исследовании рассматривается логистика, выделяются факторы, влияющие на тот или иной процесс. В исследовании используется регрессионный метод моделирования ситуаций. Рассмотрен опыт применения его на практике. При моделировании использовалась программа MS Exсel. Метод регрессионного анализа заключается в нахождении наиболее важных факторов, которые влияют на зависимую переменную. Уравнение линейной регрессии включает зависимые и независимые переменные; необъяснимое количество зависимых величин, представленных в уравнении регрессии как случайные ошибки. Разработанная авторами модель может использоваться при расчётах доставки грузов. Коэффициент детерминации показал хорошее качество регрессионной модели. Модель может повысить эффективность доставки грузов, развития новых рынков, имеющихся услуг региона. Данный блок применён в любую компанию, для поднятия эффективности и повышения оптимизации её основных показателей. |
Ключевые слова: | логистика, перевозочный процесс, тарифы, регрессионный анализ, моделирование, автомобильный транспорт, сборный груз |
Список литературы: |
1. Айвазян С. А., Мхитарян B. C. Основы эконометрики: Учебник для вузов: в 2 т., 2-е изд., испр., т. 1. Теория вероятностей и прикладная статистика. – М: юнити-дана, 2001. – 656 с. 2. Брандт З. Анализ данных. Статистические и вычислительные методы для научных работников и инженеров / под. ред. О. И. Волкова, Е. В. Чепурин. – М.: Мир; АСТ, 2003. – 686 с. |
English version: |
MODELING METHOD OF CALCULATION OF CARGO DELIVERY USING REGRESSION ANALYSIS
Gamayunov Pavel Petrovich, Dr. of Tech. Sci., Prof., Saratov State Technical University named after Gagarina Yu.A., Saratov, Russia.
Keywords: logistics, transportation process, tariffs, regression analysis, modeling, road transport, general cargo.
Abstract. The purpose of the study is to develop a comprehensive methodology for modeling the calculation of groupage cargo transportation in the cities of the Saratov region using regression analysis. In everyday life, we observe different processes that take place around us: from raw materials to production and delivery of finished products, all this is one big process that affects various final factors. The study examines logistics, highlights the factors that affect a particular process. The study uses a regression method of modeling situations. The experience of its application in practice is considered. When modeling, MS Excel was used. The method of regression analysis is to find the most important factors that affect the dependent variable. The linear regression equation includes dependent and independent variables; an inexplicable number of dependent variables presented in the regression equation as random errors. The model developed by the authors can be used to calculate the delivery of goods. The coefficient of determination showed good quality of the regression model. The model can improve the efficiency of cargo delivery, development of new markets, existing services in the region. This block is used in any company to increase efficiency and improve the optimization of its main indicators. |
For citation: | Gamayunov, P.P., Alekseev, S.A., Peskov, E.K. (2022) Modeling method of calculation of cargo delivery using regression analysis. Nauchnaya zhizn' [Scientific Life], vol. 17, iss. 3. (in Russian) |