Обоснование моделей и алгоритмов построения интегрированных систем управления высокодинамичных подвижных объектов (стр. 13 )

прогноз, время, прогнозная модель, анализ, авиалинии, пассажиропоток.

В национальной экономике сектор воздушных пассажироперевозок занимает значительное место. Большинство авиарейсов в дальнее зарубежье обслуживается в аэровокзальном комплексе «Пулково-2». На сегодняшний день он является в России вторым по величине международным аэропортом.

Для обеспечения современного уровня обслуживания пассажиров, развития сопряженных видов деловой активности необходимо последовательно модернизировать и наращивать инфраструктуру аэропорта. При существующих темпах роста объема перевозок пассажиров через «Пулково-2» необходимо решать проблему его непосредственного расширения, поэтому целью данной работы является  системный анализ направлений деятельности аэропорта «Пулково-2» для повышения эффективности принимаемых управленческих решений.

Для системного анализа направлений деятельности аэропорта «Пулково-2» рассмотрим статистические данные по изменению пассажирооборота за последние 12 месяцев. Будем исследовать объём пассажиропотока по пяти крупнейшим авиакомпаниям (75% общего пассажиропотока аэропорта). В таблице 1 приведены статистические данные для исследования.

Для исследования были рассмотрены восемь аналитических зависимостей: линейная, степенная, экспоненциальная, гиперболическая 1-го типа, гиперболическая 2-го типа, гиперболическая 3-го типа, логарифмическая, обратнологарифмическая и S-образная [1], [2].

Таблица 1

Статистические данные для исследования

Месяц 2013 года	Количество пассажиров (чел.)	ГТК «Россия», %	Аэрофлот, %	Lufthansa, %	Сибирь, %	Ютэйр, %
Январь	561659	71,5	9,1	7	8,3	4,1
Февраль	435770	68,05	9,5	9,1	9,4	3,95
Март	590710	67,27	10,7	9	8,8	4,23
Апрель	658497	68	10,6	9,4	8	4
Май	716599	68,1	10,5	9,9	7,5	4
Июнь	823121	68,4	10,9	9,3	7,4	4
Июль	1036164	68,3	11	8,9	8,1	3,7
Август	1200788	66,3	11,7	9,7	8,3	4
Сентябрь	1171737	68,6	11,5	8,9	7,8	3,2
Октябрь	987745	67,31	11,4	10,2	7,3	3,79
Ноябрь	794070	68,81	10,9	9,1	7,5	3,67
Декабрь	706916	68,8	10,2	11	7	3

В ходе проведённого анализа коэффициентов детерминации построенных прогнозных моделей было установлено, что для построения прогноза на объём пассажиропотока пяти ведущих компаний (в целом) целесообразно воспользоваться степенной прогнозной моделью (рис. 1).

Для построения прогноза на пассажиропоток ГТК «Россия» (рис. 2) и компании «Сибирь» (рис. 3) необходимо воспользоваться экспоненциальной моделью. Для построения прогноза на пассажиропоток компаний «Аэрофлот» (рис. 4) и «Lufthansa» (рис. 5) необходимо использовать гиперболическую модель 1-го типа. Для построения прогноза на пассажиропоток компании «Ютэйр» необходимо воспользоваться линейной моделью (рис. 6). 

Рис. 1. Прогнозная модель пассажиропотока пяти ведущих компаний (в целом)

Рис. 2. Прогнозная модель пассажиропотока ГТК «Россия»

Рис. 3. Прогнозная модель пассажиропотока компании «Сибирь»

Рис. 4. Прогнозная модель пассажиропотока компании «Аэрофлот»

Рис. 5. Прогнозная модель пассажиропотока компании «Lufthansa»

Рис. 6. Прогнозная модель пассажиропотока компании «Ютэйр»

На рисунках 1–6 прогнозных моделей ожидаемого количества пассажиров приняты следующие обозначения: – прогнозная модель; y – исходный динамический ряд [3]. Интервальный прогноз по всем исследуемым направлениям приведён в таблице 2.

Таблица 2

Ожидаемый уровень пассажиропотока на июнь 2014 г.

Исследуемый показатель	Интервальные значения прогноза	Нижняя граница	Верхняя граница
Общее количество пассажиров (тыс. чел.)		1082,299	1148,817
«Россия»		65,312	69,312
«Аэрофлот»		10,821	11,486
«Lufthansa»		9,574	10,163
«Сибирь»		6,689	6,301
«Ютэйр»		2,831	3,005

В результате проведённого анализа выявлены следующие тенденции.

Прогнозируемый объём пассажиропотока аэропорта  возрастёт на 30 % по сравнению с результатами июня 2013 г.

Прогнозируемый объём пассажиропотока ГТК «Россия» останется на уровне 2013 г.

Прогнозируемый объём пассажиропотока компании «Аэрофлот» увеличится на 2,5% по сравнению с результатами июня 2013 г.

Прогнозируемый объём пассажиропотока компании «Lufthansa» возрастёт на 4% по сравнению с результатами июня 2013 г.

Прогнозируемый объём пассажиропотока компании «Сибирь» снизится на 5,6% по сравнению с результатами июня 2013 г.

Прогнозируемый объём пассажиропотока компании «Ютэйр» снизится на 15% по сравнению с результатами июня 2013 г.

Библиографический список

1. Актуальные вопросы исследования пассажироперевозок  международного аэропорта  (на примере «Пулково-2») / Инновационный потенциал, состояние и тенденции развития в экономике, проектном менеджменте, образовании, политологии, юриспруденции, психологии, экологии, медицине, филологии, философии, социологии, технике, физике, математике : сборник научных статей по итогам Международной научно-практической конференции, 30–31 октября 2013 г., Санкт-Петербург // , . – СПб. : КультИнформПресс, 2013. – С. 52–54.

2. Теория и методы статистического прогнозирования : учеб. пособие / , . – СПб. : Изд-во СЗТУ, 2007. – 182 с.

3. Информация и статистические данные официального сайта аэропорта «Пулково»: http://www. pulkovoairport. ru/.

Рецензент професор

УДК 615.218

Б. Чернеевска-Сурма *, О. Сурма **, Д. Плуст *, М. Щигельски *

А. Гоман *

*Department of Commodity Sciences and Quality Assessment,

West Pomeranian University of Technology in Szczecin,

Papieza Pawla VI 3 St., Poland

**Department of Food Technology,

West Pomeranian University of Technology in Szczecin,

Papieza Pawla VI 3 St., Poland

ГИСТАМИН И ОРГАНИЗМ ЧЕЛОВЕКА

Гистамин относится к биогенным аминам. В нужном количестве он просто необходим для жизни. Без гистамина многие процессы в организме человека не могут происходить. Он играет ключевую роль в аллергических реакциях, образуется в организме человека и может мгновенно из него удаляться. Однако избыток гистамина в организме может как оказывать легкое вредное воздействие, так и привести к анафилактическому шоку. Опасен не сам гистамин, a отсутствие соответствующих механизмов его разложения.

биогенные амины, гистамин, воздействие на организм человека.

Bведение

На протяжении многих лет биогенные амины были предметом исследований физиологов, химиков, фармакологов и технологов. В научной литературе термин биогенные амины понимается как первичные амины, образованные в организмах в результате ликвидации карбоксильной группы из молекулы нейтральных и щелочных аминокислот (Lьthy i Schlatter 1983; Jкdra 1988). Это алифатические катехолические или гетероциклические органические щелочи с низкой молекулярной массой и высокой дифференцированной структурой (Minakowski 1975; Scheibner 1991).

В зависимости от аминогрупп биогенныe амины могут быть разделены на:

– моноамины (метиламин, диметиламин, триметиламин, этиламин, коламин, цистеамин, в-гидроксипропиламин);

– полиамины (триметилендиамин, тетраметилендиамин, пентаэтилендиамин, агматин, спермидин, спермин).