No abstract

No abstract

Запропоновано метод оцiнювання наслiдкiв аварiйних ситуацiй з небезпечними вантажами при перевезеннi їх залiзничним транспортом. Метод заснований на формуваннi комплексного критерiю, який враховує фактори впливу на величину ризику, що, в свою чергу, залежить вiд певної композицiї составу вантажного поїзду з небезпечними вантажами. В якостi критерiю обрано умовну впевненiсть виникнення бiльш значних наслiдкiв в результатi аварiйної ситуацiї. Критерiй залежить вiд: кiлькостi груп вагонiв з небезпечними вантажами в составi поїзда, що формується; загальної кiлькостi вагонiв з небезпечними вантажами. Також вплив на критерiй мають: ступiнь небезпеки групи, до якої вiднесено вагони з небезпечними вантажами та кiлькiсть випадкiв сумiсного розташування вагонiв рiзних груп небезпеки. Встановлено, що значення факторiв постiйно змiнюються, тому їх описано за допомогою апарату нечiткої логiки та нечiтких множин. Використання такого апарату дозволило комплексно виявити взаємний вплив цих факторiв на бiльш безпечний варiант формування составу поїзда на сортувальних станцiях. Моделювання можливих ситуацiй дозволило зробити висновок про вiдповiднiсть величини значень вхiдних нечiтких параметрiв величинi значення умовної впевненостi виникнення бiльш значних наслiдкiв в результатi аварiйної ситуацiї. Отриманi результати логiчно свiдчать про виникнення бiльш значних наслiдкiв при наявностi в составi поїзда максимальних значень нечiтких змiнних, середнiхпри середнiх значеннях, а мiнiмальних наслiдкiв при найменших значеннях нечiтких змiнних. Визначено взаємозв'язки нечiтких вхiдних даних, аналiз яких довiв, що при збiльшеннi значення будь-яких нечiтких параметрiв (та їх комбiнацiй) зростає загальне значення величини умовної впевненостi виникнення бiльш значних наслiдкiв в результатi аварiйної ситуацiїКлючовi слова: небезпечнi вантажi, умовна впевненiсть, нечiтка логiка, аварiйна ситуацiя, оцiнка ризикiв UDC 656.222.3

No abstract

Relevance of the research: The relevance of the study is due to the growing demand for passenger transportation in Ukraine and the countries of the European Union in the conditions of demand uncertainty and of the complexity of planning the work of railway operators. Given the fact that the railway transport system is quite inertial, including in the field of passenger transportation, a certain period of time is required for its timely restructuring, when certain factors affect it. The speed of adaptation to new conditions, as well as to their consequences, directly affect the quality of the system. That is why, to obtain the most optimal result, it is necessary to use the data obtained on the basis of prognostication. The purpose of the research: The purpose of the article is to analyze the factors influencing the predictive number of passengers to improve the processes of planning railway routes for the delivery of passengers due to the use of neural networks and minimizing the total cost of transportation. Approaches: Taking into account the specifics of the operation and management of passenger railway transportation is proposed an approach of using a software module based on neural networks as a decision support system regarding planned volumes of passenger traffic for railway operators of Ukraine and other countries. Results: The article presents the results of the software product based on neural networks for the analysis and theoretical generalization of the influence of various factors on the prognostication of passenger flows of transport systems of passenger service, supply chains involving railway transport. The significance of the results: The materials of the article are of practical value for the professional and industrial training of logistics operators, employees of transport companies for scientific and pedagogical workers in order to improve their professional competences.