Прогнозирование использования грузовых рамповых самолетов на основе имитационного моделирования

Авторы

Гязова М. М.

Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), 125993, г. Москва, Волоколамское шоссе, д. 4

e-mail: mgyazova@gmail.com

Аннотация

Статья посвящена вопросам развития рынка грузовых авиаперевозок в России, и в частности исследованию проблем функционирования на рынке грузового рампового самолета Ан-124-100, осуществляющего в настоящее время основную часть авиационных перевозок тяжелых нестандартных грузов в мире. Для прогнозирования экономических показателей эксплуатации самолета данного типа использована имитационная модель, разработанная с помощью программы Vensim. Сделан вывод о том, что с ростом потребности в авиационных перевозках тяжелых нестандартных грузов возрастает необходимость организации в России серийного производства грузовых рамповых самолетов, подобных Ан-124-100.

Ключевые слова

проблемы функционирования на рынке грузовых рамповых самолетов, серийное производство грузовых рамповых самолетов, прогнозирование экономических показателей эксплуатации самолета Ан-124-100 с помощью имитационного моделирования, организация авиационных перевозок тяжелых нестандартных грузов

Библиографический список

1. Арсланова Т.В. Современный российский рынок грузовых авиаперевозок: потенциал развития // Транспорт Российской Федерации. 2012. № 1 (38). С. 26 – 28.

2. Гязова М.М. Совершенствование прогнозирования и диверсификация как инструменты обеспечения экономической устойчивости авиакомпании: Монография. – М.: УМЦ «Триада», 2015. – 174 с.

3. Десятниченко И.А. Организация структурированного грузового бизнеса в составе многопрофильной авиакомпании. Автореферат дисс. канд. экон. наук. – М.: Изд-во ГУУ, 2006. – 23 с.

4. Дмитриев О.Н. Типология концептуальных схем представления задачи поликритериальной оптимизации управленческих решений в авиационно-космической сфере // Вестник Московского авиационного института. 2016. Т. 23. № 1. С. 227 – 232.

5. Ларионов А.И., Юрченко Т.И., Новоселов А.Л. Экономико-математические методы в планировании: Учебное пособие. 2-е изд., перераб. и доп. –  М.: Высшая школа, 2009. – 240 с.

6. Лукашин Ю.П. Регрессионные и адаптивные методы прогнозирования: Учебное пособие. – М.: МЭСИ, 2005. – 276 с.

7. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс: Учебное пособие. – М.: Вильямс, 2006. – 1104 с.

Скачать статью