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 "aproksymacja" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-8 z 8
    Tytuł:
    Accuracy estimation of the approximated Atangana-Baleanu operator
    Autorzy:
    Oprzędkiewicz, Krzysztof
    Mitkowski, Wojciech
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/122484.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
    Tematy:
    Caputo operator
    Mittag-Leffler function
    ORA approximation
    aproksymacja ORA
    funkcja Mittag-Lefflera
    Opis:
    In the paper, the accuracy analysis of the approximation of the Atangana-Baleanu (AB) operator is presented. The AB operator is the nonsingular kernel operator proposed by Atangana and Baleanu. It is obtained by replacing the exponential function in the Caputo-Fabrizio operator by the Mittag-Leffler function. The Laplace transform of the AB operator requires approximating the factor sa. This is done using the well-known Oustaloup Recursive Approximaion (ORA) approximation. The step and frequency responses of the approximation are compared to the analytical responses. As the cost function, the FIT function available in MATLAB was applied. Results of simulations show that the use of ORA allows us to obtain the accurate approximant of the AB operator.
    Źródło:
    Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics; 2019, 18, 4; 53-62
    2299-9965
    Pojawia się w:
    Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Calculating steady-state probabilities of single-channel closed queueing systems using hyperexponential approximation
    Autorzy:
    Zhernovyi, Yuriy
    Kopytko, Bohdan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1839796.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
    Tematy:
    single-channel closed queueing system
    arbitrary distributions
    hyperexponential approximation
    system kolejkowania
    rozkład prawdopodobieństwa
    aproksymacja wykładnicza
    Opis:
    In this paper we propose a method for calculating steady-state probability distributions of the single-channel closed queueing systems with arbitrary distributions of customer generation times and service times. The approach based on the use of fictitious phases and hyperexponential approximations with parameters of the paradoxical and complex type by the method of moments. We defined conditions for the variation coefficients of the gamma distributions and Weibull distributions, for which the best accuracy of calculating the steady-state probabilities is achieved in comparison with the results of simulation modeling.
    Źródło:
    Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics; 2020, 19, 1; 113-120
    2299-9965
    Pojawia się w:
    Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Calculating steady-state probabilities of single-channel closed queueing systems using hyperexponential approximation
    Autorzy:
    Zhernovyi, Yuriy
    Kopytko, Bohdan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/122348.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
    Tematy:
    single-channel closed queueing system
    arbitrary distributions
    hyperexponential approximation
    system kolejkowania
    rozkład prawdopodobieństwa
    aproksymacja wykładnicza
    Opis:
    In this paper we propose a method for calculating steady-state probability distributions of the single-channel closed queueing systems with arbitrary distributions of customer generation times and service times. The approach based on the use of fictitious phases and hyperexponential approximations with parameters of the paradoxical and complex type by the method of moments. We defined conditions for the variation coefficients of the gamma distributions and Weibull distributions, for which the best accuracy of calculating the steady-state probabilities is achieved in comparison with the results of simulation modeling.
    Źródło:
    Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics; 2020, 19, 1; 113-120
    2299-9965
    Pojawia się w:
    Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Calculating steady-state probabilities of queueing systems using hyperexponential approximation
    Autorzy:
    Zhernovyi, Yuriy
    Kopytko, Bohdan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/122829.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
    Tematy:
    non-Markovian queueing system
    hyperexponential approximation
    complex and paradoxical parameters of distribution
    system kolejkowy
    aproksymacja
    rozkład hiperesponencjalny
    Opis:
    This article proposes an analysis of the results of the application of hyperexponential approximations with parameters of the paradoxical and complex type for calculating the steady-state probabilities of the G/G/n/m queueing systems with the number of channels n = 1, 2 and 3. The steady-state probabilities are solutions of a system of linear algebraic equations obtained by the method of fictitious phases. Approximation of arbitrary distributions is carried out using the method of moments. We verified the obtained numerical results using potential method and simulation models, constructed by means of GPSS World.
    Źródło:
    Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics; 2019, 18, 2; 111-122
    2299-9965
    Pojawia się w:
    Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Aproksymacja stężeń zanieczyszczeń powietrza za pomocą neuronowych modeli szeregów czasowych
    Aproximation of air monitoring data gaps by means of time-series neural models
    Autorzy:
    Hoffman, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/297640.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
    Tematy:
    szereg czasowy
    modele neuronowe
    stężenia chwilowe
    dane monitoringu
    brakujące dane
    luki pomiarowe
    aproksymacja
    time series
    neural models
    air pollution
    air monitoring
    hourly concentrations
    monitoring data
    missing data
    measure gaps
    approximation
    Opis:
    W pracy oceniono możliwości aproksymacji stężeń zanieczyszczeń mierzonych na stacjach monitoringu powietrza. Do predykcji stężeń wykorzystano neuronowe modele szeregów czasowych. Jakość modelowania testowano na rzeczywistych danych pochodzących ze stacji monitoringu powietrza Łódź-Widzew, zarejestrowanych w latach 2004-2008. Analizie poddano względnie kompletny zbiór danych, obejmujący stężenia 6 podstawowych zanieczyszczeń powietrza: O3, NO2, NO, PM10, SO2, CO. Celem badawczym było określenie i porównanie dokładności predykcji stężeń różnych zanieczyszczeń powietrza. Modelowanie przeprowadzono, stosując sztuczne sieci neuronowe. Trening sieci odbywał się przy użyciu liniowego algorytmu pseudoinwersji. Wyjściem modelu było stężenie wybranego zanieczyszczenia w określonym czasie. Wejściami były wartości stężeń zarejestrowane w godzinach wcześniejszych. Każdy model charakteryzowały dwie wielkości: horyzont prognozy i liczba wartości opóźnionych. W analizie określono dokładność predykcji stężeń wybranych zanieczyszczeń dla stałej liczby wartości opóźnionych równej 24 przy zmieniającym się horyzoncie prognozy od 1 do 240 godz. Jako kryterium jakości modelowania przyjęto wartość błędu aproksymacji.
    An assessment of quality of air pollutants concentration modeling was the main research purpose. The examination was made by means of artificial neural networks, which were employed to create time-series models. The quality of approximation was tested on the actual set of air monitoring data, gathered over a 5-year period at the measure site in Lodz-Widzew (Central Poland). The examined time-series involved hourly concentrations of main air pollutants: O3, NO2, NO, PM10, SO2, CO. The research aim was the estimation and the comparison of prediction accuracy for different air pollutants. Time-series models were characterized by two parameters which might influence the prediction quality: lookahead and steps. For all models the constant number of steps equal 24 hours was assumed. The effect of changes of lookahead in the range 1÷ 240 hours was analyzed. It was stated that the decreasing of precision of time-series models with the increase of lookahead is observed. The drop of accuracy depends on pollutant. The furthest reasonable prognosis may be done for ozone concentration. Approximation accuracy shortens in the order: O3, CO, SO2, PM10, NO2, NO.
    Źródło:
    Inżynieria i Ochrona Środowiska; 2009, 12, 3; 231-239
    1505-3695
    2391-7253
    Pojawia się w:
    Inżynieria i Ochrona Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The limit properties diffusion process in a semi-Markov environment
    Autorzy:
    Chabanyuk, Y.
    Rosa, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/122295.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
    Tematy:
    stochastic approximation procedure
    compensating operator
    asymptotic normality of the stochastic procedure
    small parameter
    martingale characterization
    Markov processes
    semi-Markov processes
    aproksymacja stochastyczna
    procedura stochastyczna
    proces Markova
    proces semi-Markova
    stochastyczny proces dyfuzji
    Opis:
    In this paper we consider the stochastic diffusion process with semi-Markov switchings in an averaging scheme. We present results and conditions on convergence to the classic diffusion process, in case with semi-Markov process perturbation is uniformly ergodic. We used small parameter scheme to get the main result.
    Źródło:
    Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics; 2018, 17, 1; 5-14
    2299-9965
    Pojawia się w:
    Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Investigation of G-networks with restart at a non-stationary mode and their application
    Autorzy:
    Matalytski, Mikhail
    Naumenko, Victor
    Kopats, Dmitry
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/122538.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
    Tematy:
    queueing network
    G-network
    positive and negative customers
    non-stationary regime
    multiple type customers
    signals
    restart
    nonstationary state probabilities
    successive approximation method
    sieć kolejkowa
    sieć G
    sygnały
    metoda aproksymacji
    aproksymacja
    teoria kolejek
    pozytywny klient
    negatywny klient
    Opis:
    This article discusses the question of restarting the script, when restart is used by many users of the information network, which can be modelled as a G-network. Negative claims simulate the crash of the script and the re-sending of the request. Investigation of an open queuing network (QN) with several types of positive customers with the phase type of distribution of their service time and one type of negative customers have been carried out. Negative customers are signals whose effect is to restart one customers in a queue. A technique is proposed for finding the probability of states. It is based on the use of a modified method of successive approximations, combined with the method of a series. The successive approximations converge with time to a stationary distribution of state probabilities, the form of which is indicated in the article, and the sequence of approximations converges to the solution of the difference-differential equations (DDE) system. The uniqueness of this solution is proved. Any successive approximation is representable in the form of a convergent power series with an infinite radius of convergence, the coefficients of which satisfy recurrence relations, which is convenient for computer calculations. A model example illustrating the finding of time-dependent probabilities of network states using the proposed technique is also presented.
    Źródło:
    Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics; 2019, 18, 2; 41-51
    2299-9965
    Pojawia się w:
    Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Porównanie dokładności różnych metod predykcji stężeń zanieczyszczeń powietrza
    A comparison of accuracies of different air pollutants concentration prediction methods
    Autorzy:
    Hoffman, S.
    Jasiński, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/297662.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
    Tematy:
    zanieczyszczenia powietrza
    monitoring powietrza
    stężenia chwilowe
    dane monitoringu
    brakujące dane
    luki pomiarowe
    aproksymacja
    modele szeregów czasowych
    modele regresyjne
    sieci neuronowe
    air monitoring
    hourly concentrations
    monitoring data
    air pollution
    missing data
    measure gaps
    approximation
    time series models
    regression models
    neural networks
    Opis:
    W analizie wykorzystano dane zarejestrowane w latach 2004-2008 na ośmiu stacjach monitoringu powietrza działających w różnych miejscowościach województw łódzkiego i mazowieckiego. W pracy badano możliwości aproksymacji stężeń zanieczyszczeń mierzonych na stacjach monitoringu powietrza. Ocenę jakości modelowania wykonano poprzez porównanie modelowanych stężeń ze stężeniami rzeczywistymi. Do predykcji stężeń wykorzystano sieci neuronowe. Porównywano dokładność pięciu różnych grup modeli: modeli szeregów czasowych, liniowych modeli regresji wielowymiarowej, nieliniowych modeli regresji wielowymiarowej, liniowych modeli regresji wielowymiarowej eksplorujących dane pochodzące z sąsiednich stacji monitoringu i nieliniowych modeli regresji wielowymiarowej eksplorujących dane pochodzące z sąsiednich stacji monitoringu. Celem praktycznym była rekomendacja optymalnych technik modelowania luki pomiarowej obejmującej pewien dłuższy fragment serii czasowej tylko jednego z zanieczyszczeń powietrza przy założeniu, że są dostępne wszystkie pozostałe dane, w tym dane pochodzące z sąsiednich stacji monitoringu powietrza. Wykonana analiza wykazała, że dla każdego z zanieczyszczeń powietrza należy rekomendować inne metody predykcji, ponieważ występują duże różnice w możliwościach modelowania poszczególnych zanieczyszczeń powietrza. Stężenia takich zanieczyszczeń, jak O3, SO2, PM10 można efektywnie modelować metodą szeregów czasowych, ale tylko do pewnego horyzontu prognozy, po którym regresyjne metody modelowania okazują się dokładniejsze. W modelowaniu stężeń O3 i PM10 efektywne może się okazać wykorzystanie stężeń tych zanieczyszczeń zarejestrowanych na innych stacjach monitoringu powietrza. W przypadku pozostałych zanieczyszczeń NO, NO2 i CO zasadne jest stosowanie tylko jednej metody modelowania - analizy regresji. Liniowe modele regresyjne są mniej dokładne od ich nieliniowych odpowiedników. Różnice dokładności obu typów modeli nie zawsze są duże. Dlatego modele liniowe mogą stanowić praktyczną alternatywę dla nieliniowych odpowiedników.
    Air monitoring data collected over a 5-year period at 8 different measure sites in Central Poland were used as the database for analysis purposes. Approximation of concentrations of monitored air pollutants were done by means of several prediction methods: time series analysis, regression analysis with predictors from a single monitoring station, and regression analysis with external predictors. Separate models were created for O3, NO2, NO, PM10, SO2, CO. Modelled and measured concentrations were compared. As a result prediction errors were calculated for each model. The main objective of analysis was a comparison of prediction results, and recommendation the most accurate modelling methods, dedicated to specified pollutants. The examination was made by means of artificial neural networks, which were employed to create all types of models.
    Źródło:
    Inżynieria i Ochrona Środowiska; 2009, 12, 4; 307-325
    1505-3695
    2391-7253
    Pojawia się w:
    Inżynieria i Ochrona Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-8 z 8

      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