ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ

© В.В.Балашов, А.В.Смирнов, Т.О.Цейтлина
© Государственный музей истории космонавтики им. К.Э. Циолковского, г. Калуга
Секция "Проблемы ракетной и космической техники"
2013 г.

Прогноз развития сложной технической системы (СТС) должен быть убедительным для Заказчика и потенциального Инвестора — государства, коммерческой структуры или частного лица. Сложность системы и, соответственно, её модели определяется, прежде всего, сложностью структуры системы, которая характеризуется большим количеством элементов и различными видами взаимодействия между ними. Современные технические системы, в том числе транспортные системы, приближаются к такому уровню сложности, когда их наблюдаемые свойства не сводятся к простой сумме свойств отдельных компонент.

Универсальная структура любой системы — это элементы и отношения между ними. В структуру системы следует включать лишь те элементы, которые находятся в активном состоянии. Каждая система является элементом по отношению к системе более высокого порядка. В частности, сеть внутрироссийских магистральных авиалиний, рассматриваемая в настоящей работе, является элементом авиатранспортной системы страны.

Сложной системе-оригиналу может быть поставлено в соответствие множество моделей, не выводящихся как частные случаи из некоей универсальной «супермодели». Частные модели описывают разные свойства системы-оригинала и оперируют разными наборами данных. Модель системы должна быть приемлемой для Заказчика и потенциального Пользователя. При формировании модели в рассмотрение вводятся различные гипотезы, которые должны устранить неизбежные неопределённости во взаимосвязях параметров системы-оригинала.

В целях прогнозирования развития сложных систем целесообразно использовать информационные модели. Подобные модели основываются на гипотезе о существовании статистической связи между «входом» и «выходом» системы. Важным преимуществом информационных моделей перед математическими моделями является отсутствие ограничений на сложность исследуемой системы, что определяет их высокую практическую значимость. При разработке информационной модели определяющую роль играет правильный выбор состава и качество содержания исходной информации.

Процесс прогнозирования пассажирских перевозок на магистральных авиалиниях России можно представить в виде последовательности следующих этапов: определение параметров сценариев социально-экономического развития страны; прогноз развития сети авиалиний и прогноз совокупного спроса на пассажирские авиаперевозки; прогноз пассажиропотоков на прогнозной сети авиалиний; варианты развития магистральных пассажирских авиаперевозок. Для решения поставленной задачи разработан комплекс программ, выполняющих следующие функции: подготовка исходных данных; создание модели развития сети авиалиний; прогнозирование развития сети авиалиний.

Сформирована нечёткая нейросетевая модель «условий существования» авиалиний (УСА). Разработанная модель относится к разряду информационных моделей. Предполагается, что существуют универсальные правила, в соответствии с которыми происходит появление, существование и исчезновение авиалинии, и эти правила могут быть определены ограниченным числом измеряемых параметров. Эти параметры характеризуют транспортную связь, «генерационные» и «целевые» возможности соединяемых городов. Главным фактором, определяющим существование авиалинии, считается цель поездки.

Создание набора правил, определяющих существование и отсутствие авиалинии, осуществляется на основе имеющихся исходных данных в процессе генерации структуры и обучения нейронной сети (НС). На «вход» сети подаётся некоторый набор исходных данных, на «выходе» — ответ, должна ли существовать прямая авиасвязь между двумя городами при этих исходных данных. В состав обучающей выборки входит выходной параметр НС «Авиасвязь в 2006 г.», характеризующий наличие или отсутствие авиалинии. Этот параметр рассматривается как нечёткая лингвистическая переменная. При формировании функции принадлежности использовалась информация о стабильности существования данной авиалинии в течение трёх лет. Для наглядного представления состава сети авиалиний используется OD-матрица «пункт отправления» — «пункт прибытия». Каждая ячейка этой матрицы (за исключением диагональных ячеек) соответствует определённой OD-паре — потенциальной авиалинии.

С использованием разработанной модели УСА проведено моделирование сети магистральных авиалиний России для исходных данных 2006 г. Результаты показали, что некоторая часть авиалиний моделируется неоднозначно: для них значение выходного параметра НС близко к 0.5, что не даёт достаточных обоснований отнести эти авиалинии к «существующим» (1.0) или «отсутствующим» (0.0). Поэтому в рассмотрение вводится категория «авиалиния моделируется неоднозначно», для которой значение выходного параметра НС находится в диапазоне от 0.3 до 0.7. Этот диапазон был определён как «зона нечувствительности» модели УСА. Однозначно (вне «зоны нечувствительности») моделируется около 70 % от суммарного числа пар городов. На «правильно моделируемые» авиалинии приходится более 90 % годового пассажиропотока. Это позволяет использовать данную модель УСА для прогнозирования развития сети магистральных авиалиний России.

В предположении, что в течение прогнозируемого периода социально-экономические условия в стране не претерпят радикальных изменений, модель УСА используется в целях прогнозирования развития сети авиалиний. Методика прогнозирования развития сети авиалиний опирается на прогнозы более высокого уровня — макроэкономические, социально-экономические, демографические, изложенные в ряде документов федерального значения.

Рассмотрены три сценария социально-экономического развития страны: инерционный, энерго-сырьевой и инновационный. Каждому сценарию соответствует определённое представление о развитии экономики и социальной сферы России на период до 2020 г. На основе анализа доступных документов были получены данные о возможных изменениях к 2020 г. исходных данных — входных параметров НС. Были получены прогнозные данные о валовом внутреннем продукте страны, о численности населения, о числе мест коллективного размещения (в гостиницах, санаториях и др.). Были учтены изменения в административном делении России, изменения в статусе отдельных городов, изменения класса отдельных аэропортов (и, соответственно, изменение класса соединяющих их авиалиний), появление новых ж/д станций в городах, где имеются аэропорты магистральных авиалиний.

Оценка возможности осуществления прямого авиасообщения к 2020 г. проведена для более чем 7000 пар городов. Для всех трёх рассмотренных сценариев социально-экономического развития страны прогнозируется расширение сети внутрироссийских магистральных авиалиний: на 30 % для инерционного, на 56 % для энерго-сырьевого и на 100 % для инновационного сценариев. Число неоднозначно моделируемых авиалиний практически не зависит от сценария и составляет около 30 % от рассматриваемого числа пар городов/аэропортов. При этом 24 % неоднозначно моделируемых авиалиний являются одними и теми же для всех трёх вариантов развития сети.

Несмотря на значительный прогнозируемый рост числа авиалиний, в целом структура сети авиалиний не претерпит существенных изменений. В ней по-прежнему будет доминировать ядро сильно связных концентраторов авиалиний — городов с большими целевыми возможностями. Им соответствуют столбцы прогнозной OD-матрицы. Расширение сети будет происходить в основном за счёт увеличения числа авиалиний в городах с большими целевыми возможностями. В то же время в прогнозных сетях появляются концентраторы другого типа — города с большими генерационными возможностями при сравнительно небольших целевых возможностях. Этому виду концентраторов соответствуют строки прогнозной OD-матрицы. В наибольшей степени это характерно для инновационного сценария.

Методы и подходы, использованные в данной работе, являются достаточно универсальными и могут быть использованы при анализе других сложных систем.