Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Mizerski, W." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do oceny stanu technicznego sieci wodociągowej
Application of artificial neural networks to the assessment of technical condition of water supply systems
Autorzy:
Kamiński, K.
Kamiński, W.
Mizerski, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/126540.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Towarzystwo Chemii i Inżynierii Ekologicznej
Tematy:
sieci wodociągowe
prognoza remontów wodociągów
perceptron wielowarstwowy
water supply systems
predicting pipeline renovation
multilayer perceptron
Opis:
Zaprezentowano metodę typowania wodociągów wymagających przeprowadzenia remontu wykorzystującą sztuczne sieci neuronowe (SSN). W badaniach zastosowano dane zawierające informacje z ostatnich 21 lat o parametrach technicznych i wskaźnikach awaryjności ponad 200 odcinków wodociągów, zarówno tych, które poddane zostały remontom w tym okresie, jak i o wodociągach nieremontowanych. Odpowiednio przygotowany zbiór danych wejściowych został wykorzystany do trenowania sieci neuronowej w postaci perceptronu wielowarstwowego. Przedstawiono analizę działania wytrenowanej sieci neuronowej, porównując jej odpowiedzi z podjętymi w przeszłości decyzjami ekspertów o remontach wodociągów. Pomimo dobrej zgodności przewidywań SSN i opinii ekspertów, w większości przypadków stwierdzono około 15% sprzecznych decyzji. Zaproponowana metoda umożliwia stworzenie systemu eksperckiego, którego wdrożenie może poprawić wykorzystanie zasobów finansowych przedsiębiorstwa, przeznaczanych na utrzymanie niezawodnej infrastruktury wodnej.
The paper explains a method for discerning the parts of a water supply system in need of renovation, based on Artificial Neural Networks (ANNs). The study uses data, collected over the last twenty-one years, containing information on condition assessment and failure indicators concerning more than two hundred sections of both renovated and nonrenovated pipelines. During the study, an appropriately prepared data set was used for training a neural network in the form of a multilayer perceptron. Further comparison of the predictions obtained using the trained ANN with the decisions made by human experts showed satisfactory consistency; however, it should be noted that for 15% of all cases from the database discrepancies were recorded. The proposed method enables creating an expert system, which implemented by a water supply company can improve its cost management and ensure failure-free operation of its water distribution system.
Źródło:
Proceedings of ECOpole; 2016, 10, 2; 661-666
1898-617X
2084-4557
Pojawia się w:
Proceedings of ECOpole
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    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