Abstract

Актуальность.Автомобильный бензин, дизельное топливо и другие нефтепродукты отличаются сезонностью потребления, способом транспортировки, территорией реализации. Изменение спросана нефтепродукты под влиянием названных факторов приводит к изменению ассортимента и объемов производства различных видов топлива. В связи с этим актуальной задачей является планирование производства нефтепродуктов. Предложено решать задачу прогнозирования выработки нефтепродуктовс помощью авторегресионных моделей с учетом фактора сезонности. Цель:разработка и выбор по критериям адекватности математических моделей, пригодных для прогнозирования выработки светлых нефтепродуктов. Объекты: процесс выработки нефтепродуктов. Модели построены по данным единой межведомственной информационно-статистической системы. Методы исследованияоснованы на использовании методов математического и имитационного моделирования. Результаты.Проведен обзор методов моделирования временных рядов производства и потребления топливно-энергетических ресурсов. Выполнено сравнение различных математических моделей прогнозирования выработки автомобильного бензина на примере Приволжского федерального округа. Разработаны модели, отличающиеся учетом сезонной компоненты и видом тренда. Предложено использование мультипликативной модели, содержащей тренд в виде линейной, авторегрессионной, авторегрессионно-степенной модели с вычислением индекса сезонности. Выявлено, что лучшие результатыпо критерию средней относительной погрешности получены с применением моделис авторегрессионно-степенным трендом.Показана работоспособность полученной модели на примере федеральных округов РФ для оценки выработки автомобильного бензина и дизельного топлива. Результаты исследований получены с применением программного пакетаMatlab.Выполнен постпрогноз выработки топлив по предлагаемой модели со средней относительной погрешностью, не превышающей 11 %.

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call

Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.