Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "prognozowanie" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 20
Tytuł:
Prognozowanie kształtowania się mikroklimatu budynków inwentarskich - możliwości i ograniczenia
Forecasting microclimate development in livestock buildings - possibilities and limitations
Autorzy:
Radoń, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/290396.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
mikroklimat
budynek inwentarski
prognozowanie
microclimate
livestock halls
forecasting
Opis:
Opisano najważniejsze procesy cieplno-wilgotnościowe zachodzące w pomieszczeniach hodowlanych. Stwierdzono, że określenie podstawowych parametrów mikroklimatu w czasie może nastąpić poprzez budowę i rozwiązanie równań bilansowych ciepła i wilgoci w krótkich okresach czasu. O dokładności rozwiązania decydują możliwości i ograniczenia wyznaczenia zgodnych z rzeczywistością poszczególnych składników równań bilansowych.
The major heat and humidity related processes have been described, which take place in livestock halls. It has been found that determining the basic parameters of microclimate in course of time can be obtained by developing and solving heat and moisture content balance equations in short periods. The accuracy of the solution is decided by the possibilities and limitations of determining reliable individual components of balance equations.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 7, 7; 245-253
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie ceny ogórka szklarniowego za pomocą sieci neuronowych
Forecasting a hothouse cucumber price with the use of neuron networks
Autorzy:
Francik, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/288377.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
prognozowanie
cena
artificial neuron networks
forecasting
price
Opis:
W pracy opracowano modele wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe do prognozowania cen ogórka szklarniowego, przy czterech horyzontach prognoz. Porównano dokładności prognoz uzyskanych za pomocą różnych typów sieci neuronowych (liniowych, wielowarstwowych perceptronów i sieci o radialnych funkcjach bazowych). Jako najlepsze modele wybrano sieci liniowe, gdyż pozwalały na uzyskanie najdokładniejszych prognoz.
Models using neuron networks to forecast hothouse cucumber prices have been developed in this research, with four forecast horisons. The accuracy of forecasts obtained with the use of various types of neuron networks (linear, multilayer perceptrons and radial base function networks) have been compared. The linear networks have been selected as the best models as they have generated the most accurate forecasts.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 14, 14; 91-97
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie oporu toczenia kół ciągników rolniczych na glebie
Predicting rolling resistance of farm tractor wheels running on soil
Autorzy:
Błaszkiewicz, Z.
Szafarz, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/287925.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
prognozowanie
opór toczenia
ciągnik
koło prowadzące
koło napędowe
predicting
rolling resistance
tractor
leading wheel
drive wheel
Opis:
W pracy przedstawiono ocenę dokładności modelu opona-gleba zastosowanego do prognozowania oporu toczenia kół wybranych ciągników rolniczych poruszających się po spulchnionej glebie lekkiej. Wykazano, że prognozowanie oporu toczenia badanych ciągników za pomocą tego modelu jest dokonywane z dokładnością obarczoną błędem mniejszym od 11%. Stwierdzono, że dokładność prognozowania oporu toczenia wybranych pojedynczych kół prowadzących i kół napędowych jest obarczona błędami względnymi wynoszącymi poniżej 18%. Z badań empirycznych wynika, że opór toczenia kół prowadzących, o znacznie mniejszych wymiarach od kół napędowych, stanowi bardzo duży udział w oporze toczenia całego ciągnika wynosząc od 40 do 50%.
The paper presents evaluation of accuracy of the tyre-soil model employed to predict rolling resistance for wheels of selected farm tractors running on a scarified light soil. It has been proven that predicting rolling resistance for the examined tractors with this model is carried out with accuracy burdened with error under 11%. It has been observed that the accuracy of rolling resistance predicting for selected single leading wheels and drive wheels is burdened with relative errors under 18%. Empirical research proves that rolling resistance of leading wheels, which are much smaller than drive wheels, has very high share in rolling resistance of the whole tractor, ranging from 40 to 50%.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 9, 9; 15-21
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sieci neuronowe jako narzędzie umożliwiające prognozowanie zapotrzebowania na wodę w uprawach rolnych
Neural network as a tool enabling prediction of water demand in agriculture
Autorzy:
Neugebauer, M.
Nalepa, K.
Sołowiej, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/288976.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
sieć neuronowa
prognozowanie
nawadnianie pól
opady deszczu
neural networks
prediction
field irrigation
rainfall
Opis:
W pracy przedstawiono możliwości wykorzystania modelowania neuronowego w celu wyznaczenia momentu w którym należy rozpocząć nawadnianie upraw. Właściwy moment rozpoczęcia nawadniania umożliwia uniknięcie przesuszenia roślin, a jednocześnie pozwala na bardziej efektywne wykorzystanie systemów nawadniających uprawy (np. deszczowni). Jako dane wejściowe w modelowani neuronowym przyjęto dane charakteryzujące poszczególne uprawy - gatunek, okres wegetacji, rodzaj gleby, położenie względem najbliższych zbiorników wód powierzchniowych oraz prognozy siedmiodniowe dotyczące opadów na danym terenie.
The paper presents the enable of neural network modeling for the purpose to find the start point of water the fields. The right moment of start the water the fields enable avoided dry up the plants, and at the same time allow on the more efficient using of irrigated systems (for example water- butt). As input date in neural network modelling was taken the date which characterize each cultivation - kind, phase of vegetation, kind of soil, location with regard to nearest water reservoir and seven-days rain forecast.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2007, R. 11, nr 2 (90), 2 (90); 205-210
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie zawartości cukru w korzeniach buraka cukrowego z wykorzystaniem technik regresyjnych i neuronowych
Prognosis of the content of sugar in the roots of sugar-beet with utilization of the regression and neural techniques
Autorzy:
Niedbała, G.
Przybył, J.
Sęk, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/288994.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
burak cukrowy
prognozowanie
plon cukru
sztuczna sieć neuronowa
model regresyjny
artificial neural networks
prediction
sugar beet
Opis:
Celem pracy było zbudowanie modelu prognozującego zawartość cukru w korzeniach buraka cukrowego. Prognozę można przeprowadzić przy pomocy klasycznych metod regresyjnych oraz z wykorzystaniem nowoczesnej techniki modelowania neuronowego. W pracy dokonano porównania obu tych metod dla budowy krótkoterminowych modeli prognoz zawartości cukru w korzeniach buraka cukrowego, opartych na danych empirycznych z trzyletnich badań.
Prognosis of the content of sugar in the roots of sugar-beet is an important element of the organization of the production in the farm. The high content of the sugar gives measurable financial advantages for the grower and delivers to the sugar factories the material from which one gets white sugar of high quality. The aim of the research was to build a prognosis model of the content of sugar in the sugar-beet roots. One can conduct the realization of the prognosis by means the classic regression method, and the modern techniques of neural modeling as well. During research comparisons of both methods were performed when it comes to the building of short-term models of prognoses the content of sugar in the roots of sugar-beet based on empirical data's of three-years investigations.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2007, R. 11, nr 2 (90), 2 (90); 225-234
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Neuronowy model prognozowania dziennego napromienienia słonecznego
The neurals model of daily prediction of solar radiation
Autorzy:
Trajer, J.
Kozłowski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/286730.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
prognozowanie
sieci neuronowe
dzienne nasłonecznienie
prediction
artificial neural networks
value of daily solar radiation
Opis:
W pracy przedstawiono neuronowy model prognozowania dobowych sum napromienienia słonecznego. Opracowanie stanowi kontynuację projektu prognoz długo, średnio i krótkoterminowych, w którym niezadowalający okazał się model prognoz dobowych. W ulepszonym obecnie modelu poprawiono jego skuteczność uwzględniając dodatkowe czynniki dotyczące zachmurzenia.
The neural model of daily prediction of solar radiation are presenting. The method of prediction solar radiation was worked out with cloudiness influence. The results of six years solar radiation measurements, conducted at SGGW-Ursynów station on tilted surface oriented south and data cloudiness, were used as database. The neuronal model was worked out, in which short-term prognoses use results from medium-term model and cloudiness. Model has been veried.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 14, 14; 361-366
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Szacowanie granicy plastyczności gleby za pomocą jej składu granulometrycznego
Estimation of soil plasticity limit by the use of its grain composition
Autorzy:
Błażejczak, D.
Dawidowski, J. B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/288728.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
gleba
granica plastyczności
prognozowanie
soil
plasticity limit
forecasting
Opis:
W pracy podjęto próbę prognozowania granicy plastyczności wybranych gleb z rejonu Niziny Szczecińskiej. Do prognozowania wykorzystywano dane o składzie gleb lub jego wybrane wskaźniki. Stwierdzono, że dokładność prognozy granicy plastyczności zależy od składu granulometrycznego utworu glebowego. Ustalono również, że zastosowanie do modelowania przeciętnej średnicy ziarna, zewnętrznej powierzchni właściwej i stopnia dyspersji, zamiast informacji o zawartości wybranych frakcji składu granulometrycznego gleby, nie wpływa istotnie na jakość prognozy granicy plastyczności.
The study attempts to forecast the plasticity limit of the selected soils from the region of Nizina Szczecińska. Data on soil composition or selected indexes were used for forecasting. It was determined that preciseness of the forecast of the plasticity limit depends on the grain composition of a soil formation. It was also determined that the application of outer specific surface and dispersion degree for modelling an average grain diameter, instead of information on the content of the selected fractions of soil grain composition, does not influence substantially the quality of the plasticity limit forecast.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2011, R. 15, nr 8, 8; 31-36
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metoda prognozowania szeregów czasowych przy użyciu sztucznych sieci neuronowych
The method used to predict time series using artificial neural networks
Autorzy:
Francik, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/291511.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
prognozowanie
szereg czasowy
sztuczna sieć neuronowa
predicting
time series
artificial neural network
Opis:
Celem pracy było opracowanie metodyki prognozowania szeregów czasowych przy użyciu sztucznych sieci neuronowych. Prognozy wykonano zakładając klasyczny model tendencji rozwojowej. Opracowano ogólny algorytm opracowywania prognostycznego modelu neuronowego. Przedstawiono przykład zastosowania tego algorytmu do opracowania 9 modeli neuronowych dla zmiennych prognostycznych charakteryzujących wybrane maszyny rolnicze: kombajny zbożowe, pługi oraz siewniki rzędowe. Przeprowadzono analizę wrażliwości dla opracowanych modeli prognostycznych.
The purpose of the work was to develop methods for predicting time series using the artificial neural networks. The predictions were made assuming the classical development tendency model. The general algorithm for construction of prognostic neural model has been developed. The paper presents an example for using this algorithm to create 9 neural models for prognostic variables characterising selected farm machines: combine harvesters, ploughs and drill seeders. A sensitivity analysis was made for created prognostic models.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 6, 6; 53-59
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie wytrzymałości zmęczeniowej zęba kultywatora z wykorzystaniem metod numerycznych
Predicting cultivator tine fatigue strength using numerical methods
Autorzy:
Patyk, R.
Kukiełka, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/287983.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
modelowanie
MES (metoda elementów skończonych)
metody numeryczne
wytrzymałość zmęczeniowa
modeling
MES
numerical methods
fatigue strength
Opis:
Praca dotyczy komputerowego modelowania i symulacji zjawiska zużycia zmęczeniowego lekkiego, sprężynowego zęba kultywatora. Opracowano modele: fizyczny, matematyczny i komputerowy procesu zmęczenia. Do modelowania zastosowano przyrostowy, uaktualniony opis Lagrange'a oraz adekwatne miary przyrostów naprężeń i odkształceń. Symulacje komputerowe przeprowadzono w systemie ANSYS/Ls-Dyna. Wyniki symulacji komputerowych zweryfikowano eksperymentalnie.
The work concerns computer modelling and simulation of the effect involving fatigue wear of a lightweight, spring-actuated cultivator tine. The following fatigue process models were developed: physical, mathematical and computer. Incremental, updated Lagrange description and adequate measures of stress and strain increments were employed for modelling. Computer simulations were carried out in the ANSYS/Ls-Dyna system. Results of computer simulations were verified experimentally.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 9, 9; 181-187
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie modeli Mamdaniego do predykcji dobowych obciążeń wiejskich sieci elektroenergetycznych
Using of the Mamdani models to predict daily loads of rural power networks
Autorzy:
Małopolski, J.
Trojanowska, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/287238.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
energia elektryczna
prognozowanie krótkoterminowe
modele rozmyte
electric energy
short-term forecasting
fuzzy models
Opis:
Opracowano modele z wnioskowaniem typu Mamdani do dobowego prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich, jako charakterystycznej grupy użytkowników energii. W pracy modele zbudowano dla wszystkich dni tygodnia, oddzielnie modelując profil dnia, wartość średnią mocy dobowej oraz odchylenie standardowe przebiegu dobowego obciążenia. Przeprowadzona analiza wykazała przydatność takich modeli do krótkoterminowej predykcji i ich atrakcyjność ze względu na niski nakład pracy potrzebny do opracowania.
Mamdani type concluding models were developed for twenty-four hour forecasting of electric energy demand for rural consumers, being characteristic group of energy users. For the research purposes the models were built for all weekdays, with separate modelling of day profile, twenty-four hour power average value and standard deviation of twenty-four hour load progress. Completed analysis proved usefulness of these models for short-term prediction, and their attraction due to low amount of labour necessary to prepare them.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2008, R. 12, nr 9(107), 9(107); 205-211
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie stanu technicznego zespołu przekładniowego kombajnu zbożowego za pomocą modelu regresyjnego
Predicting of combine harvester transmission unit mechanical state using the regression model
Autorzy:
Cieślikowski, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/289799.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
diagnostyka funkcjonalna
model regresyjny
parametr diagnostyczny
zespół przekładniowy
functional diagnostics
regression model
diagnostic parameter
transmission unit
Opis:
W przedziałach czasu eksploatacji kombajnu ZO-58 wyznaczono intensywność zmiany kąta przemieszczeń skrętnych wałów zespołu przekładniowego. Opracowano model regresyjny typu: parametr sygnału diagnostycznego w funkcji miary eksploatacji. Zapisano model trendu zmiany parametru diagnostycznego, wyznaczając wykładnik potęgowy określający charakter zmian stanu technicznego obiektu. Zapas resursu obiektu odniesiono do zmierzonych wartości parametru z uwzględnieniem wartości granicznych dokonując ponadto analizy trendu krzywej eksploatacyjnej obiektu.
Angle change intensity for transmission unit shaft tensional shifts was determined within combine harvester operating time intervals from 0-58. Type regression model was developed: diagnostic signal parameter in operation measure function. Diagnostic parameter trend model was recorded by determining index exponent that defined the character of object mechanical state changes. Object service life reserve was referred to measured parameter values, taking into account boundary values. Moreover, the object operation curve was subject to analysis.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 10, 10; 49-55
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie stanu technicznego mechanizmu obrotu pługa z wykorzystaniem modelu regresyjnego
Using regression model to predict technical condition of plough swivel mechanism
Autorzy:
Cieślikowski, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/291529.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
diagnostyka funkcjonalna
model regresyjny
parametr diagnostyczny
pług obrotowy
functional diagnostics
regression model
diagnostic parameter
swivel plough
Opis:
W przedziałach czasu eksploatacji pługa obrotowego LEMKEN VARIOPAL7 wyznaczono intensywność zmiany pozycjonowania mechanizmu obrotu. Opracowano model regresyjny typu: parametr sygnału diagnostycznego w funkcji ilości cykli roboczych. Zapisano model trendu zmiany parametru diagnostycznego, wyznaczając wykładnik potęgowy określający charakter zmian stanu technicznego obiektu. Zapas resursu obiektu odniesiono do zmierzonych wartości parametru z uwzględnieniem wartości granicznych dokonując ponadto analizy trendu krzywej eksploatacyjnej obiektu.
Intensity of change in swivel mechanism positioning was determined for time intervals of the LEMKEN VARI-OPAL7 swivel plough operation. Type regression model was developed: diagnostic signal parameter in function of the number of working cycles. Model of trend in the change of diagnostic parameter was written by means of determining power exponent characterising the nature of changes in technical condition of the object. The reserve in object service life was referred to measured values of the parameter taking into account boundary values. Moreover, the object operation curve trend was analysed.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 6, 6; 23-29
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie sum napromienienia słonecznego dla potrzeb energetyki słonecznej
Prediction of solar radiation sums for solar energy conversion systems
Autorzy:
Trajer, J.
Czekalski, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/287386.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
prognoza
suma napromienienia słonecznego
sztuczna sieć neuronowa
energetyka słoneczna
prediction
solar radiation sums
modeling
artificial neural network
solar energy conversion system
Opis:
Prognozowanie sum napromienienia słonecznego określonych płaszczyzn może być wykorzystywane w sterowaniu pracą hybrydowych systemów pozyskujących aktywnie energię słoneczną i systemów biernych (w budownictwie). Opracowano metodę prognozowania sum napromienienia słonecznego płaszczyzny pochyłej z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej. Wykorzystano bazę danych dobowych sum napromienienia słonecznego ze stanowiska pomiarowego SGGW – Ursynów z okresu 1995-2000. Opracowano koncepcję kaskadowego modelu neuronowego, w którym prognozy krótkoterminowe wykorzystują wyniki z modelu średnioterminowego, a średnioterminowe z długoterminowego. Model poddano weryfikacji.
Predicting the summary solar radiation on determined surfaces may be used to automatic control of both, the hybrid systems gaining actively the solar energy as well as the passive systems (applied in building engineering). The method of predicting solar radiation sums on an inclined surface was worked out with the use of artificial neural network. Data base on daily solar radiation sums from the measurements on south-oriented tilted surface at Ursynów (Agricultural University of Warsaw) within the period of 1995-2000, was used for this purpose. A cascade neural model was developed where the short-term prognoses use the results of medium-term model, whereas the medium-term – from the long-term model. The model has been verified.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 8, 8; 393-399
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wyznaczanie wilgotności gleby w jej warstwie podornej na podstawie pomiaru siły ssącej
Determination of soil humidity in its sur-arable layer based on capillary pottential measure
Autorzy:
Dawidowski, J. B.
Błażejczak, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/289019.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
gleba
wilgotność
siła ssąca
prognozowanie
soil
humidity
capillary potential
forecasting
Opis:
Celem pracy była próba poszukiwania zależności pomiędzy siłą ssącą gleby, mierzoną za pomocą tzw. szybkiego tensjometru, a jej wilgotnością oznaczoną metodą suszarkowo - wagową. Badania ograniczono do warstwy podornej wybranych gleb Niziny Szczecińskiej. W pracy przyjęto, że wilgotność objętościowa określona przy potencjale pF0 odpowiada wartości 0 kPa na skali tensjometru. Wilgotność objętościowa oznaczona zaś na płycie gipsowej przy potencjale pF2 odpowiada w warunkach polowych wskazaniu tensjometru równemu 10 kPa. Stwierdzono, że uzyskane równania regresji pozwalają na zgrubne szacowanie wilgotności gleby z błędem względnym prognozy do 18%.
The purpose of the study was an attempt to search for dependence between soil capillary potential measured with the use of the so-called fast tensiometer and its humidity determined by a dryer-scale method. The research was limited to a sur-arable layer of the selected soils of Nizina Szczecińska. The study assumed that volumetric humidity determined at the potential pF0 corresponds to 0kPa on a tensiometer scale. Whereas, the volumetric humidity determined on plasterboard with the potential pF2 corresponds in field conditions to the response of tensiometer equal to 10kPa. It was determined that the obtained regression equations allow for coarse estimation of the soil humidity with a relative error of forecast up to 18%.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2011, R. 15, nr 8, 8; 75-80
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie modeli Takagi-Sugeno do krótkoterminowego prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich
Using the Takagi-Sugeno models for short-term forecasting of rural consumers demand for electric energy
Autorzy:
Trojanowska, M.
Małopolski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/289025.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
energia elektryczna
prognozowanie krótkoterminowe
model rozmyty
electric energy
short-term forecasting
fuzzy model
Opis:
Opracowano modele z wnioskowaniem typu Takagi-Sugeno o gaussowskich funkcjach przynależności w przestrzeni wejściowej do krótkoterminowego prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich. Ze względu na charakter zmienności obciążeń opracowano odrębne modele dla typowych dni tygodnia. Przeprowadzona analiza wykazała przydatność modeli Takagi-Sugeno do predykcji z wyprzedzeniem godzinowym i ich konkurencyjność w stosunku do rozmytych modeli Mamdaniego.
Models with concluding, Takagi-Sugeno type, with Gaussian functions of affiliation in entry space were developed for short-term forecasting of rural consumers' demand for electric energy. Due to loads variability character separate models were developed for typical week days. Completed analysis proved usability of the Takagi-Sugeno models for prediction with hourly advance, and their competitiveness compared to Mamdani fuzzy models.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 1, 1; 325-330
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 20

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