Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "prognozowanie ekonomiczne" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Wykorzystanie predyktorów typu neural network do prognozowania szeregów czasowych
Utilization for forecasting activity of time range predictors type neural network
Autorzy:
Gworek, S.
Utrata, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/350230.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
prognozowanie ekonomiczne
predyktory
szeregi czasowe
sztuczne sieci neuronowe
analiza efektywności
business forecasting
predictors
forecasting activity of time range
artificial neural networks
estimation of efficiency
Opis:
W pracy przedstawiono rozważania dotyczące zastosowania sztucznych sieci neuronowych do prognozowania zjawisk gospodarczych opisanych za pomocą krótkich szeregów czasowych. W pierwszej części artykułu przedstawiono krótką charakterystykę sztucznych sieci neuronowych wraz z możliwymi obszarami prognozowania ekonomicznego, w których mogą znaleźć zastosowanie. W drugiej części artykułu przeprowadzono ocenę efektywności predykcji wybranego zjawiska za pomocą sztucznych sieci neuronowych.
This article presents consideration for forecasting activity of economic phenomenon described behind assistance of short time range concerning employment artificial neural network. It presents short characteristic of artificial neural network in first along with possible areas of economic forecasting activities, can find application. The second part of the paper includes an estimation of efficiency of selected economic phenomenon with an application of artificial neural networks.
Źródło:
Górnictwo i Geoinżynieria; 2005, 29, 4; 53-62
1732-6702
Pojawia się w:
Górnictwo i Geoinżynieria
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Teoretyczne aspekty prognozowania obsad dla wybranych procesów górniczych z wykorzystaniem modeli masowej obsługi
The forecasting of the staff in mining processes with the mass servicing models
Autorzy:
Łuczak, I.
Utrata, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905833.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
prognozowanie ekonomiczne
nieklasyczne metody prognozowania
modele masowej obsługi
pomocnicze roboty dołowe
analiza obsady
business forecasting
non-classical forecasting methods
models of the mass servicing
auxiliary works in mine
analysis of the staff
Opis:
W pracy przedstawiono rozważania dotyczące zastosowania nieklasycznej metody prognozowania, wykorzystującej predyktory oparte na modelach masowej obsługi. W pierwszej części artykułu przedstawiono krótką charakterystykę pomocniczych robót dołowych z ich podziałem na stabilne i niestabilne oraz omówiono najistotniejsze cechy teorii masowej obsługi oraz metody rozwiązywania modeli wykorzystywanych w tej teorii. W drugiej części artykułu omówiono stochastyczny model funkcjonowania niestabilnych robót pomocniczych, podano również możliwości jego wykorzystania do predykcji wielkości obsad wybranych robót pomocniczych w górnictwie.
This paper contains some considerations about usage of non-classic forecasting methods and predictors on the mass servicing models. The first part of the paper presents short characteristics of auxiliary works in the mine divided into stable and unstable groups. There are presented the main aspects of the mass servicing models and methods using in this theory. The second part of the paper presents stochastic model of the unstable auxiliary works in mines and also describes possibilities of usage this model to predict the staff in specify auxiliary works in mine.
Źródło:
Górnictwo i Geoinżynieria; 2005, 29, 4; 105-113
1732-6702
Pojawia się w:
Górnictwo i Geoinżynieria
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies