Temat: FORECASTING - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 616.

Tytuł:: Modelling challenges to forecast urban goods demand for rail
Modelowanie prognozowania transportu dóbr w miastach z wykorzystaniem kolei
Autorzy:: Comi, A.
Nuzzolo, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/375308.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:: urban goods transport
urban rail distribution
transport service model
urban mode choice
forecasting transport of goods
rail transport
transport towarów miejskich
kolej miejska
usługi transportowe
model usług
prognozowanie transportu dóbr
transport kolejowy
Opis:: This paper explores the new research challenges for forecasting urban goods demand by rail. In fact, the growing interest to find urban logistics solutions for improving city sustainability and liveability, mainly due to the reduction of urban road accessibility and environmental constraints, has pushed to explore solutions alternative to the road. Multimodal urban logistics, based on the use of railway, seem an interesting alternative solution, but it remained mainly at conceptual level. Few studies have explored the factors, that push actors to find competitive such a system with respect to the road, and modelling framework for forecasting the relative demand. Therefore, paper reviews the current literature, investigates the factors involved in choosing such a mode, and finally, recalls a recent modelling framework and hence proposes some advancements that allow to point out the rail transport alternative.
Artykuł analizuje nowe wyzwania badawcze związane z prognozowaniem transportu dóbr w miastach z wykorzystaniem kolei. Rosnące zainteresowanie znalezieniem logistycznych rozwiązań miejskich, które miałyby poprawić zrównoważony rozwój miasta oraz zwiększyć jakość życia mieszkańców, spowodowane jest zmniejszeniem dostępności do dróg miejskich oraz ograniczeniami środowiskowymi. Wspomniane aspekty wymogły rozpoczęcie badań nad innymi rozwiązaniami niż wykorzystanie dróg. Multimodalne rozwiązania logistyki miejskiej, oparte na wykorzystaniu kolei, wydają się być interesującym rozwiązaniem alternatywnym, jednak pozostają głównie tylko na poziomie koncepcji. W badaniach analizowano czynniki, które skłaniały do odnalezienia konkurencyjnego dla drogi systemu i ramy modelowania dla prognozowania rzeczywistego popytu. W artykule zaprezentowano ocenę bieżącej literatury, badanie czynników wpływających na wybór kolei oraz przypomniano niedawne ramy modelowania. W pracy zaproponowano również nowe rozwiązania, które pozwalają na wskazanie transportu kolejowego jako alternatywy do transportu drogowego.
Źródło:: Transport Problems; 2015, 10, 4; 75-90
1896-0596
2300-861X
Pojawia się w:: Transport Problems
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 617.

Tytuł:: Company strategy in the crisis period
Strategia przedsiębiorstwa w okresie kryzysu
Autorzy:: Malindzak, D.
Mervart, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/343846.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:: Syncro-MRP
planowanie zdolności
prognozowanie
łańcuch dostaw
łańcuch popytu
odchudzony łańcuch dostaw
zwinny łańcuch dostaw
DBR
APS
SCP
capacity planning
forecasting
supply chain
demand chain
lean supply chain
agile supply chain
leagile supply chain
Opis:: The article deals with the logistic strategies enabling an enterprise to create a strategy flexible in terms of business and marketing and stable in terms of manufacturing. In order to create a strategy model the following principles can be applied: shorter periods of capacity planning combined with flexible planning, SYNCRO – MRP principle, the application of forecasting in operative planning, creation with partners one of the cooperation form as supply chain, demand chain, lean supply chain, agile supply chain, leagile supply chain, and using the DBR, APS and SCP systems.
W artykule zaprezentowano rozwiązania logistyczne umożliwiające przedsiębiorstwom tworzenie elastycznych strategii biznesowych i marketingowych oraz stabilnych w środowiskach produkcyjnych. Do utworzenia modelu strategii mogą być stosowane następujące zasady: krótsze okresy planowania zdolności w połączeniu z elastycznym planowaniem, zasada Syncro-MRP, stosowanie prognozowania w planowaniu operacyjnym, utworzenie z partnerami jednej z form współpracy w łańcuchu dostaw, łańcuchu popytu, odchudzonym łańcuchu dostaw, zwinnym łańcuchu dostaw oraz wykorzystanie systemów klsy DBR, APS i SCP.
Źródło:: Total Logistic Management; 2010, 3; 41-51
1689-5959
Pojawia się w:: Total Logistic Management
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 618.

Tytuł:: Decomposition of the symptom observation matrix and grey forecasting in vibration condition monitoring of machines
Autorzy:: Cempel, C.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/929868.pdf
Data publikacji:: 2008
Wydawca:: Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:: zużycie maszyn
obserwacja wielowymiarowa
drganie
przestrzeń uszkodzeń
przestrzeń obserwacji
wartość graniczna symptomu
prognozowanie
teoria szarych systemów
machine wear
multidimensional observation
vibration
SVD decomposition
fault space
observation space
symptom limit value
forecasting
grey system theory
Opis:: With the tools of modern metrology we can measure almost all variables in the phenomenon field of a working machine, and many of the measured quantities can be symptoms of machine conditions. On this basis, we can form a symptom observation matrix (SOM) intended for condition monitoring and wear trend (fault) identification. On the other hand, we know that contemporary complex machines may have many modes of failure, called faults. The paper presents a method of the extraction of the information about faults from the symptom observation matrix by means of singular value decomposition (SVD), in the form of generalized fault symptoms. As the readings of the symptoms can be unstable, the moving average of the SOM is applied with success. An attempt to assess the diagnostic contribution of a primary symptom is made, and also an approach to assess the symptom limit value and to connect the SVD methodology with neural nets is considered. Finally, a condition forecasting problem is discussed and an application of grey system theory (GST) to symptom prognosis is presented. These possibilities are illustrated by processing data taken directly from the machine vibration condition monitoring area.
Źródło:: International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2008, 18, 4; 569-579
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:: International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 619.

Tytuł:: University integrated information system development
Rozwój zintegrowanego systemu informatycznego uczelni
Autorzy:: Grad, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/256336.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:: building management system
building automation system
building energy management system
integrated information system
monitoring
computer aided decision process
long-term forecasting
system zarządzania budynkiem
system automatyki budynku
system energetycznego zarządzania budynku
zintegrowany system informatyczny
monitorowanie
komputerowe wspomagania procesu decyzyjnego
prognozowanie długoterminowe
Opis:: The article presents a case study of the integrated information system of University of Science and Technology in Bydgoszcz (UTP), the information about its present stage, the range of operation, and plans of further expansion. A significant part of the article has been devoted to various kinds of building management systems, their basic and advanced range, evolution, and the role they may play in the integrated information system of the university. The other part of the article presents the concept and the first stage of the implementation of the university classrooms occupancy logging system based on the usage RFID key fobs, RFID readers and PC computers, and ARM microcontrollers in concierge desks in the university buildings. The simple system has been developed at the UTP in Bydgoszcz, Poland. It is now mainly used for logging and visualizing the occupancy of the lecture halls, but it will soon be linked to the UTP integrated information system and the BMS system of one of the UTP buildings.
W artykule przedstawiono studium przypadku dotyczące Zintegrowanego Systemu Informatycznego Uniwersytetu Technologiczno-Przyrodniczego w Bydgoszczy (UTP). Przedstawiono w nim informacje o obecnym etapie realizacji systemu, jego zakresie działania i planach jego dalszego rozwoju. Znaczna część artykułu została poświęcona różnego rodzaju systemom zarządzania budynków BMS, podstawowym i zaawansowanym funkcjom tych systemów, ewolucji tych systemów i roli, jaką mogą one odegrać w ramach zintegrowanego systemu informatycznego uczelni. Druga część artykułu przedstawia koncepcję i pierwszy etap wdrożenia systemu rejestracji zajętości uczelnianych sal dydaktycznych. Ten prosty system jest oparty na wykorzystaniu breloków RFID trwale dołączonych do kluczy wydawanych przez portierów oraz czytników RFID połączonych z komputerami PC, umieszczonymi w portierniach budynków uniwersyteckich. System został opracowany na potrzeby UTP w Bydgoszczy. W chwili obecnej system jest głównie wykorzystywany do rejestracji i wizualizacji zajętości sal wykładowych, ale wkrótce jego działanie będzie połączone ze Zintegrowanym Systemem Informatycznym UTP oraz systemem BMS jednego z budynków UTP.
Źródło:: Problemy Eksploatacji; 2014, 3; 127-149
1232-9312
Pojawia się w:: Problemy Eksploatacji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 620.

Tytuł:: Neural networks in mining sciences – general overview and some representative examples
Sieci neuronowe w naukach górniczych – ogólne omówienie i kilka reprezentatywnych przykładów
Autorzy:: Tadeusiewicz, R.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/219318.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: neural networks
applications in mining sciences
process modeling
systems modeling
machine learning
modeling of the oil mining process
forecasting of reservoir properties
sieci neuronowe
zastosowania w naukach górniczych
modelowanie procesów
modelowanie systemów
uczenie maszyn
modelowanie procesu wydobycia ropy naftowej
przewidywanie właściwości zbiornikowych pokładów geologicznych
Opis:: The many difficult problems that must now be addressed in mining sciences make us search for ever newer and more efficient computer tools that can be used to solve those problems. Among the numerous tools of this type, there are neural networks presented in this article – which, although not yet widely used in mining sciences, are certainly worth consideration. Neural networks are a technique which belongs to so called artificial intelligence, and originates from the attempts to model the structure and functioning of biological nervous systems. Initially constructed and tested exclusively out of scientific curiosity, as computer models of parts of the human brain, neural networks have become a surprisingly effective calculation tool in many areas: in technology, medicine, economics, and even social sciences. Unfortunately, they are relatively rarely used in mining sciences and mining technology. The article is intended to convince the readers that neural networks can be very useful also in mining sciences. It contains information how modern neural networks are built, how they operate and how one can use them. The preliminary discussion presented in this paper can help the reader gain an opinion whether this is a tool with handy properties, useful for him, and what it might come in useful for. Of course, the brief introduction to neural networks contained in this paper will not be enough for the readers who get convinced by the arguments contained here, and want to use neural networks. They will still need a considerable portion of detailed knowledge so that they can begin to independently create and build such networks, and use them in practice. However, an interested reader who decides to try out the capabilities of neural networks will also find here links to references that will allow him to start exploration of neural networks fast, and then work with this handy tool efficiently. This will be easy, because there are currently quite a few ready-made computer programs, easily available, which allow their user to quickly and effortlessly create artificial neural networks, run them, train and use in practice. The key issue is the question how to use these networks in mining sciences. The fact that this is possible and desirable is shown by convincing examples included in the second part of this study. From the very rich literature on the various applications of neural networks, we have selected several works that show how and what neural networks are used in the mining industry, and what has been achieved thanks to their use. The review of applications will continue in the next article, filed already for publication in the journal „Archives of Mining Sciences“. Only studying these two articles will provide sufficient knowledge for initial guidance in the area of issues under consideration here.
Liczne i trudne problemy, jakie muszą być obecnie rozwiązywane w naukach górniczych, skłaniają do poszukiwanie i wypróbowywania wciąż nowszych i bardziej sprawnych narzędzi informatycznych, które mogą być wykorzystane do rozwiązywania tych problemów. Wśród narzędzi tego typu, które wprawdzie jeszcze powszechnie wykorzystywane nie są, z pewnością zasługują na uwagę, warto rozważyć przedstawiane w tym artykule sieci neuronowe. Sieć neuronowa, której schemat przedstawiony jest na rysunku 1, jest narzędziem tak zwanej sztucznej inteligencji, wywodzącym się z prób modelowania struktury i funkcji biologicznych systemów nerwowych. Początkowo budowane i badane wyłącznie z ciekawości naukowej, jako komputerowe modele fragmentów ludzkiego mózgu, sieci neuronowe nieoczekiwanie okazały się skutecznym narzędziem w wielu zastosowaniach: w technice, w medycynie, w ekonomii a nawet w naukach społecznych. Mogą one dostarczać pojedynczych rozwiązań (wartości oszacowań poszukiwanych parametrów, lub przesłanek do podjęcia określonych decyzji), bądź całych wektorów rozwiązań – jakkolwiek w tym drugim przypadku celowe jest rozważenie kwestii, czy zastosować jedną sieć o wielu wyjściach, czy kilka sieci mających pojedyncze wyjście (Rys. 2). Przy tworzeniu sieci neuronowych trzeba wybierać stopień złożoności jej struktury, co nie jest łatwe, ponieważ sieć o zbyt ubogiej strukturze (zwłaszcza dysponująca zbyt mała liczbą tak zwanych neuronów ukrytych) może nie podołać rozwiązaniu bardziej złożonego zadania, natomiast sieć mająca zbyt skomplikowaną i bogatą strukturę zawsze sprawia kłopoty podczas procesu uczenia. Proces uczenia jest kluczem do wszystkich zastosowań sieci neuronowych. Kluczem do skutecznego nauczenia sieci rozwiązywania jakiejś klasy zadań jest posiadanie tak zwanego zbioru uczącego, to znaczy zbioru przykładowych zadań wraz z ich prawidłowymi rozwiązaniami (Rys. 4). Wprowadzając na wejście sieci dane stanowiące przesłanki do rozwiązania zadania i porównując odpowiedź sieci z prawidłową odpowiedzią zapisaną w zbiorze uczącym można na podstawie wykrytego błędu automatycznie korygować parametry sieci, co prowadzi zwykle do tego, że sieć po pewnym czasie sama nauczy się rozwiązywania rozważanej klasy zadań. Dzięki korzystaniu z procesu uczenia (opartego na przykładach, a nie na regułach) sieć neuronowa może rozwiązywać zadania, dla których my (użytkownicy sieci) nie dysponujemy wiedzą, jak te zadania należy rozwiązywać (Rys. 6). Dzięki temu sieć neuronowa może służyć jako model dowolnego złożonego procesu, co pozwala na wykonywanie dla tego procesu wielu istotnych czynności (Rys. 7). Niestety, mimo niewątpliwych zalet sieci neuronowych w naukach górniczych są one stosowane raczej rzadko. Prezentowany artykuł ma przekonać Czytelników, że sieci neuronowe mogą się okazać bardzo przydatne także w naukach górniczych. Artykuł stanowi również użyteczne wstępne wprowadzenie do wiedzy o sieciach neuronowych. Praca zawiera bowiem informacje o tym, jak są zbudowane nowoczesne sieci neuronowe, jak one działają i jak można ich używać. To wstępne omówienie przedstawione w artykule może pomóc w tym, by Czytelnik wyrobił sobie opinię, czym jest to narzędzie, jakie ma właściwości i w związku z tym do czego może mu się przydać. Oczywiście skrótowe wprowadzenie do problematyki sieci neuronowych zawarte w prezentowanym artykule nie wystarczy tym Czytelnikom, którzy dadzą się przekonać i naprawdę będą chcieli użyć sieci neuronowych. Będą oni potrzebowali jeszcze sporej porcji szczegółowej wiedzy, żeby mogli zacząć samodzielnie tworzyć takie sieci i ich używać w praktyce. Jednak jeśli decyzja o wypróbowaniu możliwości sieci neuronowych będzie pozytywna, to zainteresowany Czytelnik będzie mógł w artykule znaleźć odnośniki do pozycji literatury, pozwalających szybko i sprawnie poznać technikę sieci neuronowych na poziomie wystarczającym do rozpoczęcia własnych prac z tym wygodnym narzędziem. Będzie to tym łatwiejsze, że obecnie dostępnych jest sporo gotowych programów komputerowych pozwalających szybko i bez wysiłku tworzyć sztuczne sieci neuronowe, uruchamiać je, uczyć i wykorzystywać praktycznie. Oczywiście kluczową sprawą jest kwestia, jak tych sieci używać w naukach górniczych. O tym, że jest to możliwe i celowe przekonują jednak przykłady zawarte w drugiej części opracowania. Z przebogatej literatury, dotyczącej różnych zastosowań sieci neuronowych, wybrano kilkanaście prac, które pokazują, jak i do czego sieci neuronowych w górnictwie użyto i co zostało osiągnięte dzięki ich zastosowaniu. Ten przegląd zastosowań będzie kontynuowany w następnym artykule, zgłoszonym już do publikacji w czasopiśmie „Archiwum Górnictwa” i dopiero przestudiowanie obydwu tych artykułów dostarczy wiedzy wystarczającej do wstępnej orientacji w obszarze rozważanej tu problematyki.
Źródło:: Archives of Mining Sciences; 2015, 60, 4; 971-984
0860-7001
Pojawia się w:: Archives of Mining Sciences
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 621.

Tytuł:: Zastosowanie metod czarnej skrzynki do prognozowania wartości wybranych wskaźników jakości ścieków dopływających do oczyszczalni komunalnej
Black-box forecasting of selected indicator values for influent wastewater quality in municipal treatment plant
Autorzy:: Szeląg, B.
Bartkiewicz, L.
Studziński, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/236740.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
Tematy:: ścieki komunalne
modelowanie
prognozowanie jakości ścieków metoda MARS
metoda lasów losowych (RF)
metoda samoorganizujących się sieci neuronowych (SOM)
metoda drzew wzmacnianych (BT) metoda analizy składowych
głównych (PCA)
sewage
modeling
sewage quality forecasting
MARS (multivariate adaptive regression spline)
random forest (RF)
self-organizing map (SOM)
boosted trees (BT)
principal component analysis (PCA)
Opis:: Prognozowanie ilości i jakości ścieków dopływających do oczyszczalni komunalnej z odpowiednim wyprzedzeniem czasowym daje możliwość optymalnego sterowania wieloma parametrami procesów oczyszczania ścieków. Dlatego prowadzi się badania mające na celu opracowanie modeli matematycznych (fizykalnych deterministycznych i operatorowych statystycznych), prognozujących zarówno ilość, jak i jakość ścieków dopływających do oczyszczalni. W artykule zbadano możliwość zastosowania prostszych modeli operatorowych do prognozowania wartości wybranych wskaźników jakości ścieków na dopływie do oczyszczalni (BZT5, zawiesiny ogólne, azot ogólny i amonowy, fosfor ogólny) jedynie na podstawie wyników pomiarów natężenia przepływu ścieków oraz – w celu porównania – na podstawie ich zmierzonych wartości. Do tego celu zastosowano metody czarnej skrzynki typu MARS oraz lasy losowe (RF). Dodatkowo przedstawiono możliwość połączenia metody lasów losowych z modelem klasyfikacyjnym (RF+SOM). Do identyfikacji danych określających zmienność wybranych wskaźników jakości ścieków zastosowano metody drzew wzmacnianych (BT) i analizy składowych głównych (PCA). Modele opracowano na podstawie wyników ciągłych pomiarów dobowych przeprowadzonych w latach 2013–2015 w oczyszczalni ścieków komunalnych w Rzeszowie.
Forecasting the amount and quality of wastewater flowing into a treatment plant sufficiently in advance, enables effective control of numerous treatment process parameters. Therefore, mathematical (physical deterministic and time series statistical) models forecasting both the amount and quality of wastewater inflow into a sewage treatment plant are under development. In this paper, a possibility of simpler time series models application to forecasting values of selected indicators (biochemical oxygen demand (BOD5), total suspended solids (TSS), total nitrogen (TN), total phosphorus (TP) and ammonium (NH4+)) of sewage quality in the inflow into a treatment plant was investigated. The research was based solely on sewage flow rate data and – for the purpose of comparison – the actual measured indicator values. For this purpose, MARS type black-box and random forest (RF) methods were used. Also, a possibility of combining the RF method with a classification model (RF+SOM) was investigated. Boosted trees (BT) and principal component analysis (PCA) methods were applied for identification of data that determine variability of the selected sewage quality indicators. The models were developed on the basis of continuous daily measurements performed in the period of 2013–2015 in the municipal sewage treatment plant in Rzeszow.
Źródło:: Ochrona Środowiska; 2016, 38, 4; 39-46
1230-6169
Pojawia się w:: Ochrona Środowiska
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 622.

Tytuł:: Analysis of the Market Conditions of the Poultry Products in Ukraine
Analiza warunków rynkowych dla produktów drobiowych na Ukrainie
Анализ рыночных условий для птицепродуктов в Украине
Autorzy:: Buriak, Ruslan
Rudenko, Maryna
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/562153.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Polski Instytut Ekonomiczny
Tematy:: market research
forecasting
market poultry products
poultry industry
poultry
eggs
producing and consumption of poultry products
poultry enterprises
badania rynku
prognozowanie
rynek produktów drobiarskich
sektor drobiarski, drób
jaja
produkcja i spożycie produktów drobiarskich
zakłady drobiarskie
изучение рынка
прогнозирование
рынок птицепродуктов
птицеводство
птица
яйца
производство и потребление птицепродуктов
птицезаводы
Opis:: Poultry farming is an industry that is characterized by extremely high dynamics of development and it is unrivaled in cost of feed and labor per unit of output. In meat poultry balance of Ukraine it occupies a significant share (about 44.9%). The increase in poultry farms due to insufficient supply of other types of meat - beef and pork, as well as the expansion of production at the expense of investment in the industry substantial funds of private capital. Ukraine is now the ninth among the largest producer of poultry meat and exported these products to 30 countries - CIS, Iran, Syria, Libya, Saudi Arabia and others. The study objective is: to identify the factors influencing the formation of market conditions, market research and development of medium-term forecast of the Ukrainian market of poultry products. In the preparation of the scientific article, the following research methods were used: theoretical generalization, economic and mathematical methods, tabular, graphic and diagrammatic techniques, methods of comparative analysis, sociological and statistical techniques, surveillance techniques, system approach, method of scenarios and simulations. According to the calculations, during the 2016-2018 the forecasting fund of consumption of poultry by Ukrainian population (at a constant level of consumption of 23.3 kg / person per year during this period) with a probability of 0.98 can be reduced in comparison with 2015 by 110 thousand tons or by 10.7% due to the forecast decrease in population of the country in this period by 520 thousand people or 1.2%. Projected production volumes of chicken meat during the 2016-2018 with a probability of 0.99 can be reduced by 10 thousand tons or by 0.9%. It was found that during 2016-2018 the total projected demand for poultry eggs may be reduced to 16.99 billion pieces in Ukraine in 2016 (according to its own production – 16,920,000,000 pieces) to 14.26 billion pieces in 2018 (according to its own production – 14.22 billion pieces), or 2.73 billion units.. (16.1%) due to a possible further decline in the purchasing ability of the Ukrainians. According to analysts of the Association «Union of Poultry Breeders of Ukraine» will probably decrease the actual consumption of eggs up to 230 pieces in 2018 against actual 258 pieces per capita in 2015.
Hodowla drobiu jest branżą, którą cechuje niezwykle wysoka dynamika rozwoju; jest ona poza konkurencją pod względem kosztów pasz i jednostkowych kosztów pracy. W bilansie mięsa drobiowego Ukrainy ma ona znaczny udział (ok. 44,9%). Rozwój ferm drobiowych wynika z niedostatecznej podaży innych rodzajów mięsa: wołowiny i wieprzowiny, a także rozszerzenia produkcji dzięki inwestycjom w tę branżę znacznych środków kapitału prywatnego. Ukraina jest obecnie dziewiąta wśród największych producentów mięsa drobiowego i eksportuje te produkty do 30 krajów: WNP, Iranu, Syrii, Libii, Arabii Saudyjskiej i innych. Celem artykułu jest identyfikacja czynników wpływających na kształtowanie się warunków rynkowych, badania rynku i opracowanie średniookresowych prognoz ukraińskiego rynku drobiu. W trakcie przygotowania tego artykułu naukowego wykorzystano następujące metody badawcze: uogólnienie teoretyczne, metody ekonomiczno-matematyczne, techniki tabelaryczne, graficzne i wykresowe, metody analizy porównawczej, techniki socjologiczne i statystyczne, techniki obserwacji, podejście systemowe, metodę scenariuszy i symulacji. Zgodnie z obliczeniami, w latach 2016-2018 prognozowana wielkość spożycia drobiu przez społeczeństwo Ukrainy (przy stałym poziomie konsumpcji w wysokości 23,3 kg/osobę/ rok w tym okresie) z prawdopodobieństwem 0,98 może się zmniejszyć w porównaniu z rokiem 2015 o 110 tys. ton, czyli o 10,7% w związku z prognozowanym spadkiem liczby ludności kraju w tym okresie o 520 tys. osób, czyli 1,2%. Przewidywane wolumeny produkcji mięsa drobiowego w latach 2016-2018 przy prawdopodobieństwie 0,99 mogą spaść o 10 tys. ton, czyli o 0,9%. Stwierdzono, że w latach 2016-2018 prognozowany popyt ogółem na jaja na Ukrainie może spaść do 16,99 mld sztuk w roku 2016 (z własnej produkcji – 16,92 mld sztuk) i do 14,26 mld sztuk w roku 2018 (z własnej produkcji – 14,22 mld sztuk), czyli 2,73 mld sztuk (16,1%) ze względu na możliwy dalszy spadek zdolności nabywczej Ukraińców. Według analityków zrzeszenia Związek Hodowców Drobiu na Ukrainie prawdopodobnie nastąpi spadek obecnej konsumpcji per capita jaj do 230 sztuk w roku 2018 wobec 258 sztuk w roku 2015.
Птицеводство – отрасль, для которой характерна необыкновенно высокая динамика развития, кроме того у нее нет конкурентов по стоимости кормов и удельным издержкам продукции. В мясном балансе Украины птицепродук- ты составляют значительную долю (около 44,9%). Увеличение птицепроизводства вытекает из недостаточного предложения других видов мяса, т.е. говядины и свинины, а также увеличения производства за счет вложений в эту отрасль значительных фондов частного капитала. В настоящее время Украина занимает девятое место среди крупнейших производителей мяса птицы и она экспортирует эти продукты в 30 стран мира: СНГ, Иран, Сирию, Ливию, Саудовскую Аравию и другие. Цель работы – выявить факторы, влияющие на формирование рыночных условий, изучение рынка и разработку среднесрочных прогноз украинского рынка птицепродуктов. В подготовке научной статьи использовали следующие методы изучения: теоретическое обобщение, экономико-математические методы, табличные, графические и диаграммные техники изображения, методы сопоставительно- го анализа, социологические и статистические приемы, техники наблюдения, системный подход, метод сценариев и симуляций. Согласно расчетам, в 2016-2018 гг. прогнозируемый объем потребления птицы украинским населением (при неизменном уровне потребления в 23,3 кг на душу населения в год за этот период), при вероятности 0,98, может снизиться по сравнению с 2015 г. на 110 тыс. тонн, или на 10,7%, ввиду прогнозного снижения численности населения страны в этот период на 520 тыс. человек, т.е. на 1,2%. Предполагаемые объемы производства птицемяса в период 2016-2018 гг., при вероятности 0,99, могут снизиться на 10 тыс. тонн, т.е. на 0,9%. Установили, что в период 2016-2018 гг. валовой прогнозируемый спрос на яйца может снизиться в Украине в 2016 г. до 16,99 млрд. штук (в соответствии с ее собственным производством в 16.920.000.000 шт.) и до 14,26 млрд. шт. в 2018 г. (в соответствии с ее собственным производством в 14,22 млрд. штук), т.е. на 2,73 млрд. шт. (16,1%) из-за возможного дальнейшего снижения покупательной способности украинцев. Согласно аналитикам ассоциации «Союз птицеводов Украины», нынешнее потребление яиц снизится в 2018 г. до 230 штук на душу населения по сравнению с 258 штуками на душу населения в 2015 г.
Źródło:: Handel Wewnętrzny; 2017, 4 (369) Tom I; 36-49
0438-5403
Pojawia się w:: Handel Wewnętrzny
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 623.

Tytuł:: On a book Algorithms for data science by Brian Steele, John Chandler and Swarn Reddy
Autorzy:: Szajowski, Krzysztof J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/747695.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Matematyczne
Tematy:: histogram
algorytm centroidów
Algorithms
Associative Statistics
Computation
Computing Similarity
Cluster Analysis
Correlation
Data Reduction
Data Mapping
Data Dictionary
Data Visualization
Forecasting
Hadoop
Histogram
k-Means Algorithm
k-Nearest Neighbor Prediction
Algorytmy
miary zależności
obliczenia
analiza skupień
korelacja
redukcja danych
transformacja danych
wizualizacja danych
prognozowanie
algorytm k-średnich
algorytm k najbliższych sąsiadów
Opis:: Przedstawiona tutaj pozycja wydawnicza jest obszernym wprowadzeniem do najważniejszych podstawowych zasad, algorytmów i danych wraz zestrukturami, do których te zasady i algorytmy się odnoszą. Przedstawione zaganienia są wstępem do rozważań w dziedzinie informatyki. Jednakże, to algorytmy są podstawą analityki danych i punktem skupienia tego podręcznika. Pozyskiwanie wiedzy z danych wymaga wykorzystania metod i rezultatów z co najmniej trzech dziedzin: matematyki, statystyki i informatyki. Książka zawiera jasne i intuicyjne objaśnienia matematyczne i statystyczne poszczególnych zagadnień, przez co algorytmy są naturalne i przejrzyste. Praktyka analizy danych wymaga jednak więcej niż tylko dobrych podstaw naukowych, ścisłości matematycznej i spojrzenia od strony metodologii statystycznej. Zagadnienia generujące dane są ogromnie zmienne, a dopasowanie metod pozyskiwania wiedzy może być przeprowadzone tylko w najbardziej podstawowych algorytmach. Niezbędna jest płynność programowania i doświadczenie z rzeczywistymi problemami. Czytelnik jest prowadzony przez zagadnienia algorytmiczne z wykorzystaniem Pythona i R na bazie rzeczywistych problemów i analiz danych generowanych przez te zagadnienia. Znaczną część materiału zawartego w książce mogą przyswoić również osoby bez znajomości zaawansowanej metodologii. To powoduje, że książka może być przewodnikiem w jedno lub dwusemestralnym kursie analityki danych dla studentów wyższych lat studiów matematyki, statystyki i informatyki. Ponieważ wymagana wiedza wstępna nie jest zbyt obszerna, studenci po kursie z probabilistyki lub statystyki, ze znajomością podstaw algebry i analizy matematycznej oraz po kurs programowania nie będą mieć problemów, tekst doskonale nadaje się także do samodzielnego studiowania przez absolwentów kierunków ścisłych. Podstawowy materiał jest dobrze ilustrowany obszernymi zagadnieniami zaczerpniętymi z rzeczywistych problemów. Skojarzona z książką strona internetowa wspiera czytelnika danymi wykorzystanymi w książce, a także prezentacją wybranych fragmentów wykładu. Jestem przekonany, że tematem książki jest nowa dziedzina nauki.
The book under review gives a comprehensive presentation of data science algorithms, which means on practical data analytics unites fundamental principles, algorithms, and data. Algorithms are the keystone of data analytics and the focal point of this textbook. The data science, as the authors claim, is the discipline since 2001. However, informally it worked before that date (cf. Cleveland(2001)). The crucial role had the graphic presentation of the data as the visualization of the knowledge hidden in the data. It is the discipline which covers the data mining as the tool or important topic. The escalating demand for insights into big data requires a fundamentally new approach to architecture, tools, and practices. It is why the term data science is useful. It underscores the centrality of data in the investigation because they store of potential value in the field of action. The label science invokes certain very real concepts within it, like the notion of public knowledge and peer review. This point of view makes that the data science is not a new idea. It is part of a continuum of serious thinking dates back hundreds of years. The good example of results of data science is the Benford law (see Arno Berger and Theodore P. Hill(2015, 2017). In an effort to identifying some of the best-known algorithms that have been widely used in the data mining community, the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) has identified the top 10 algorithms in data mining for presentation at ICDM '06 in Hong Kong. This panel will announce the top 10 algorithms and discuss the impact and further research of each of these 10 algorithms in 2006. In the present book, there are clear and intuitive explanations of the mathematical and statistical foundations make the algorithms transparent. Most of the algorithms announced by IEEE in 2006 are included. But practical data analytics requires more than just the foundations. Problems and data are enormously variable and only the most elementary of algorithms can be used without modification. Programming fluency and experience with real and challenging data are indispensable and so the reader is immersed in Python and R and real data analysis. By the end of the book, the reader will have gained the ability to adapt algorithms to new problems and carry out innovative analysis.
Źródło:: Mathematica Applicanda; 2017, 45, 2
1730-2668
2299-4009
Pojawia się w:: Mathematica Applicanda
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 624.

Tytuł:: Zastosowanie metod prognozowania mikrobiologicznego do modelowania wzrostu mikroflory saprofitycznej w produktach miesnych utrwalonych lizozymem w formie dimeru
Autorzy:: Rosiak, E
Kolozyn-Krajewska, D
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/826249.pdf
Data publikacji:: 2003
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Technologów Żywności
Tematy:: bezpieczenstwo zywnosciowe
zapewnienie jakosci
bakterie saprofityczne
zywnosc
prognozowanie mikrobiologiczne
Pseudomonas
modelowanie wzrostu
badania mikrobiologiczne
technologia zywnosci
przetwory miesne
mikrobiologia zywnosci
mikroflora saprofityczna
prognozowanie
mikroorganizmy
utrwalanie zywnosci
modele matematyczne
lizozym
food safety
quality assurance
saprophytic bacteria
food
microbiological forecasting
growth modelling
microbiological test
food technology
meat product
food microbiology
saprophytic microflora
prognosis
microorganism
food preservation
mathematical modelling
lysozyme
Opis:: Celem badań było opracowanie matematycznych modeli wzrostu ogólnej liczby drobnoustrojów oraz saprofitycznych bakterii z rodzaju Pseudomonas spp. w modelowych produktach mięsnych utrwalonych lizozymem. Badania mikrobiologiczne wykonano klasycznymi metodami płytkowymi. Do uzyskanych danych empirycznych dopasowano funkcje s-kształtne (Gompertza i logistyczną) oraz funkcje wielomianowe stopnia drugiego i trzeciego. Szacowania parametrów funkcji pierwszorzędowych dokonano z wykorzystaniem procedur iteracyjnych, wyznaczających najmniejszą wartość sumy kwadratów różnicy błędu pomiędzy wartościami empirycznymi i teoretycznymi. Szacowania parametrów modeli zbiorczych dokonano klasyczną metodą najmniejszych kwadratów. Na podstawie modeli pierwszorzędowych uzyskano parametry kinetyczne opisujące rozwój badanych grup drobnoustrojów. Modele zbiorcze pozwoliły określić wpływ badanych czynników środowiskowych na populację drobnoustrojów.
The objective of the work was to develop mathematical models of growth in the total plate count of bacteria and of saprophytic Pseudomonas spp. bacteria in model meat products preserved using lysozyme in the form of a dimer. The microbiological experiment was carried out by a traditional plate method. The experimental data were adapted to the first order models (the Gampertz and logistic functions) and to the response surface models (RSM). The Marquardt algorithm was used to evaluate parameters of the Gompertz and logistic functions. The least square method was used to assess parameters of the polynomial functions. Results of the first order models were kinetics parameters of the growth: lag time duration, growth rate, generation time, and density of population. The influence of environmental factors on the growth in the bacteria population was determined on the basis of RSM.
Źródło:: Żywność Nauka Technologia Jakość; 2003, 10, 4; 5-25
1425-6959
Pojawia się w:: Żywność Nauka Technologia Jakość
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "FORECASTING" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Podbaza

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język