Please use this identifier to cite or link to this item: http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/8619
Title: Прогнозування обсягів вантажних перевезень через одеський морський торгівельний порт на основі кореляційно-регресійного аналізу
Other Titles: Forecasting of freight traffic volumes through odessa sea commercial port on the basis of correlation-regression analysis
Authors: Альошинський, Євген Семенович
Балака, Євгеній Іванович
Світлична, Софія Олександрівна
Рижонков, Олександр Сергійович
Alyoshinsky, Eugen Semenovich
Balakа, Eugeny Ivanovich
Svitlychna, Sofiya Oleksandrivna
Ryzhonkov, Alexander Sergeyеvich
Keywords: Одеський морський торгівельний порт (ОМТП)
залізнична інфраструктура
кореляційно-регресійний аналіз (КРА)
Odessa Sea Commercial Port (ОSCP)
rail infrastructure
correlation and regression analysis (CRA)
Issue Date: 2014
Publisher: Українська державна академія залізничного транспорту
Citation: Альошинський Є. С. Прогнозування обсягів вантажних перевезень через одеський морський торгівельний порт на основі кореляційно-регресійного аналізу / Є. С. Альошинський, Є. І. Балака, С. О. Світлична, О. С. Рижонков // Збірник наукових праць Української державної академії залізничного транспорту. - 2014. - Вип. 150. - С. 4-11.
Abstract: UA: У статті проведено аналіз сучасного стану розвитку взаємодії морського та залізничного транспорту на прикладі Одеського припортового транспортного вузла. На основі кореляційно-регресійного аналізу розраховано прогнозну оцінку обсягів переробки п’яти видів масових вантажів в Одеському порту на наступні десять років. Зроблено висновки відносно достатності наявних потужностей залізничної інфраструктури вузла для пропуску вантажів на прогнозний період.
EN: This article highlights the main issues to improve the working efficiency of port transportation hubs in coordination with marine and rail transport. Based on the performed analysis of the current state of Odessa port transportation hub in the paper it was offered to give the volumes estimate of five types of bulk cargo in Odessa port for the next ten years. The method of correlation and regression analysis, such as determining the number of independent factors that can affect the traffic through the node and determine the level of communication between them is used. The analysis identified five types of public goods that are most processing parameters: grain cargoes, oil / petroleum, container, metals and coal. Based on projected volumes of cargo handling in the port for the next ten years was concluded on the failure of existing railway infrastructure capacity to skip this amount of cargo.
URI: http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/8619
ISSN: 1994-7852 (print); 2413-3795 (online)
Appears in Collections:Випуск 150

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Alyoshinsky.pdf481.51 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.