| Наименование статьи | Применение методов машинного обучения для прогнозирования потребностей в транспортных ресурсах при перевозке зерновых грузов на дальние расстояния |
|---|
| Страницы | 114-121 |
|---|
| Аннотация | Эффективное прогнозирование потребностей в транспортных ресурсах при перевозке зерновых грузов является критически важной задачей для обеспечения продовольственной безопасности и оптимизации логистических процессов. Рост объемов производства и экспорта зерна создает значительную нагрузку на транспортную инфраструктуру, требуя применения современных аналитических инструментов для точного планирования грузоперевозок. В данном исследовании проведен комплексный анализ применимости методов машинного обучения для решения задачи прогнозирования спроса на железнодорожные транспортные ресурсы при перевозке зерновых грузов на дальние расстояния. Исследование основано на эмпирических данных о перевозках зерновых культур по сети российских железных дорог за период 2020-2024 годов с общим объемом выборки более 58 месяцев наблюдений. Проведено сравнительное тестирование трех групп алгоритмов: рекуррентных нейронных сетей с длинной краткосрочной памятью, ансамблевых методов градиентного бустинга и классических моделей временных рядов. Результаты показали, что гибридная архитектура, объединяющая возможности LSTM-сетей для выявления сложных временных зависимостей и XGBoost для обработки экзогенных факторов, демонстрирует наилучшие показатели точности со средней абсолютной процентной ошибкой 4,73% на тестовом наборе данных. Разработанная модель позволяет прогнозировать месячную потребность в подвижном составе с точностью до 94,2%, что превышает результаты традиционных эконометрических подходов на 31,8 процентных пунктов. Практическая реализация предложенного подхода способна обеспечить снижение транспортных издержек на 18-23% за счет оптимизации планирования ресурсов и минимизации простоев вагонов-зерновозов в периоды сезонных колебаний спроса. |
|---|
| Ключевые слова | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ГРУЗОПЕРЕВОЗОК, ТРАНСПОРТНАЯ ЛОГИСТИКА, ЗЕРНОВЫЕ ГРУЗЫ, LSTM, XGBOOST, ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫЙ ТРАНСПОРТ |
|---|
| Журнал | Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий |
|---|
| Номер выпуска | 1 |
|---|
| Автор(ы) | Третьяков Г. М., Фокеев А. Б., Мазько Н. Н., Варламов А. В., Варламова Н. Х. |
|---|