Informacja

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

Wyszukujesz frazę "błąd względny" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-5 z 5
Tytuł:
Use of partial derivatives to derive a convergent numerical scheme with its error estimates
Autorzy:
Qureshi, Sania
Adeyeye, Oluwaseun
Shaikh, Asif Ali
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/122734.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
Tematy:
multi-derivative
local truncation error
stability
absolute relative errors
consistency
principal term
wielopochodna
pochodna cząstkowa
schemat numeryczny
błąd względny
błąd bezwzględny
Opis:
Using the idea of the partial derivative with respect to the ordinate of a given mathematical function, a new numerical scheme having third order convergence has been devised for solving initial value problems in ordinary differential equations. Such problems are deemed to be indispensable in diverse fields of science, medical and engineering and are most often required to be solved by the numerical schemes. In view of this, the proposed numerical scheme is found to be efficient in solving both autonomous and non-autonomous type of problems as supported by some numerical experiments in the present study. Using the Taylor expansion for the slopes involved in the scheme, the leading term of the local truncation error is shown to have contained Ϭ(h4) which proves third order accuracy of the scheme. In addition to this, consistency and linear stability analysis of the proposed scheme has extensively been discussed. Numerical experiments show better performance of the proposed numerical scheme when compared with existing numerical schemes of the same order as that of the scheme proposed. CPU time (seconds), maximum absolute relative error and the absolute relative error, computed at the last grid point of the integration interval for the associated initial value problem, are the parameters to test the performance of the proposed numerical scheme. MATLAB Version: 9.4.0.813654 (R2018a) in double-precision on a personal computer equipped with a Processor Intel (R) Core(TM) i3-4500U CPU@ 1.70 GHz running under the Windows 10 operating system has been employed in order to carry out all the required numerical computations.
Źródło:
Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics; 2019, 18, 4; 73-83
2299-9965
Pojawia się w:
Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wzorcowanie spektrofotometrów - źródła błędów (cz. 1)
Calibration of spectrophotometer - sources of errors (part 1)
Autorzy:
Gębicka, J.
Rębecka, A.
Żórawski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/159457.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Elektrotechniki
Tematy:
wzorcowanie skali fotometrycznej spektrofotometrów
spektrofotometr
filtr szary neutralny
filtr ciekły
filtr napylany
wzorzec ciekły
wzorzec napylany
błąd względny
Opis:
Zgodnie z wymaganiami normy PN-EN ISO/IEC 17025:2005 "Ogólne wymagania dotyczące kompetencji laboratoriów badawczych i wzorcujących" laboratorium ma obowiązek okresowego sprawdzania poprawności wskazań własnego wyposażenia pomiarowego. Proponowana przez Główny Urząd Miar kontrola poprawności wskazań spektrofotometrów UV-VIS wykonywana na zlecenie klientów (na miejscu, w Laboratorium Wzorców Spektrofotometrycznych Zakładu Promieniowania i Wielkości Wpływających lub w siedzibie użytkownika przyrządu) zapisana jest w wewnętrznej procedurze wzorcowania i przewiduje: - wzorcowanie skali fotometrycznej przy wykorzystaniu wzorców gęstości optycznej widmowego współczynnika przepuszczania: ciekłych, stałych filtrów neutralnych szarych oraz filtrów napylanych; - wzorcowanie skali długości fali przy wykorzystaniu filtrów optycznych domieszkowanych pierwiastkami ziem rzadkich (filtry: erbowy, holmowy, dydymowy). W części 1 omówiono źródła błędów występujące przy wzorcowaniu skali fotometrycznej spowodowane niedoskonałością użytych wzorców przejawiającą się w niepłaskości ich charakterystyk widmowych połączoną z niedoskonałością wzorcowanych spektrofotometrów przejawiającą się w błędach ich skali długości.
According to ISO/IEC 17025:2005 standard "General requirements for the competence of testing and calibration laboratories" laboratory should periodically check the correctness of the readings taken with its own measuring equipment. The procedure of calibration offered by the Central Office of Measures consist of : - calibration of photometric scale with spectral optical density filters (liquid, solid neutral and with deposited layer); - calibration of wavelength scale with optical filters dopped with rare-earth elements (Erbium, Holmium and Didymium filters). The sources or errors accompanying the calibration of photometric scale caused by imperfectness of standards (lack of sufficient flatness in their spectral characteristics combined with limited accuracy in spectrophotometers wavelength scale) are described.
Źródło:
Prace Instytutu Elektrotechniki; 2008, 237; 137-147
0032-6216
Pojawia się w:
Prace Instytutu Elektrotechniki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Influence of the Density of Source Data on a Volume Estimation Using DEM
Wpływ gęstości danych źródłowych na określenie objętości przy użyciu DEM
Autorzy:
Sokol, S.
Liptak, M.
Bajtala, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/319377.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
Tematy:
volume
digital elevation model (DEM)
density of points
interpolation method
relative error
objętość
numeryczny model terenu
gęstość punktów
metoda interpolacji
błąd względny
Opis:
Digital elevation model (DEM) represents an efficient tool for a number of engineering applications. However, decisive for the DEM application is its accuracy, which depends on various factors. The main factors include the surface roughness, the interpolation algorithm, and the accuracy, density and distribution of the source data. This study is devoted to investigating the effect of the source data density on the volume calculation using the grid based DEM. This investigation is provided on the basis of the theoretical surfaces, which are expressed by means of a known mathematical function of the plane coordinates, and also on the experimentally measured surfaces using terrestrial laser scanning. DEMs using data with density from several centimetres to 1 m and using three different interpolation methods were generated and volumes calculated.
Cyfrowy model terenu (digital elevation model – DEM) stanowi skuteczne narzędzie do wielu zastosowań inżynierskich. Decydującym czynnikiem przemawiającym za DEM jest jej dokładność, która zależy od wielu czynników. Głównymi czynnikami są chropowatość powierzchni, algorytm interpolacji oraz dokładność, gęstość i rozkład danych źródłowych. Niniejszy artykuł jest poświęcony zbadaniu wpływu gęstości danych źródłowych na obliczanie objętości przy użyciu siatki opartej na DEM. Badanie to jest przeprowadzone bazując na fundamentach teoretycznych, które wyrażone są przez funkcję matematyczną współrzędnych płaszczyzny, jak również na eksperymentalnie zmierzonych powierzchni przy użyciu naziemnego skaningu laserowego. DEM używająca danych o gęstości od kilku centymetrów do 1 m oraz stosująca trzy różne metody interpolacji została wygenerowana a objętość obliczona.
Źródło:
Inżynieria Mineralna; 2014, R. 15, nr 1, 1; 39-45
1640-4920
Pojawia się w:
Inżynieria Mineralna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Błędy określania w zakładach suszarniczych masy końcowej ziarna - wykorzystując wilgotnościomierze ziarna
Errors in the calculation of dried mass in the drying plants - using the moisture meters
Autorzy:
Zdrojewski, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/286578.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
ziarno
błąd względny
błąd bezwzględny
wilgotnościomierz
waga
dokładność
wilgotność początkowa
masa początkowa
masa końcowa
grain
errors relative
errors absolute
moisture meters
balance
accuracy
initial moisture
initial mass
final mass
Opis:
W oparciu o wyprowadzone zależności do określania błędów obliczania masy końcowej ziarna w zakładach suszarniczych, przeprowadzono symulacje wpływu poszczególnych parametrów na wartości tych błędów. Stwierdzono, że największy wpływ na błędy względne ma dokładność wilgotnościomierzy (różnice ok. +/-4%), mniejszy wpływ ma wilgotność początkowa ziarna (+/-0,5-2%), a wpływ pozostałych parametrów powoduje różnice rzędu tylko ok. +/-0,1%. Dla zakresu wilgotności początkowej 20-50%, przy najdokładniejszych urządzeniach pomiarowych, błędy obliczania masy końcowej są najmniejsze, równe +/-1,2%., a przy najmniej dokładnych +/-7,8%.
Paper presents equations for calculation of absolute and relative errors of calculation of end dried mass in the drying plants, if the technical moisture meters are used. After words the simulations were held. It was stated, that for relative errors, the highest influence had the accuracy of moisture meters (differences +/-4%), the middle influence had the initial moisture content (differences +/-0,5-1%), and the slowest influence had all other parameters (differences +/-0,1%). Using moisture meters and industrial balance with the highest accuracy, the relative errors of calculation of final drying mass are about +/- 1,2%. In contrary, with the slowest accuracy, are about +/-7,8%.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2006, R. 10, nr 4(79), 4(79); 347-356
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie ilości ścieków dopływających do oczyszczalni za pomocą sztucznych sieci neuronowych z wykorzystaniem liniowej analizy dyskryminacyjnej
Forecasting the sewage inflow into a treatment plant using artificial neural networks and linear discriminant analysis
Autorzy:
Szeląg, B.
Studziński, J.
Chmielowski, K.
Leśniańska, A.
Rojek, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/237303.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
Tematy:
Wastewater inflow
sewage treatment plant
water level
daily precipitation
artificial neural networks
discriminant models
mean square error
mean percentage error
relative error
residual relative error
importance coefficient
dopływ ścieków
oczyszczalnia ścieków
poziom wody
opad dobowy
sztuczne sieci neuronowe
model dyskryminacyjny
błąd średniokwadratowy
średni błąd procentowy
błąd względny
względny błąd resztowy
współczynnik ważności
Opis:
W pracy przedstawiono wyniki prognozowania ilości ścieków dopływających do oczyszczalni komunalnej w Rzeszowie z wykorzystaniem perceptronowych wielowarstwowych sztucznych sieci neuronowych. W modelu prognostycznym przyjęto następujące zmienne niezależne: zmierzona ilość ścieków dopływających do oczyszczalni określona w poprzednich dobach, poziom wody w Wisłoku (odbiornik ścieków), suma dobowych opadów atmosferycznych oraz dobowa ilość wody tłoczonej do sieci wodociągowej. Przeprowadzone obliczenia wykazały, że wśród rozpatrywanych zmiennych istotny wpływ na zdolność predykcyjną modelu prognostycznego miał poziom wody w Wisłoku, wysokość opadów atmosferycznych oraz ilość ścieków dopływająca do obiektu zmierzona w poprzednich dniach. Analizowano również wpływ poszczególnych parametrów strukturalnych modelu opartego na sztucznych sieciach neuronowych na wyniki prognozowania. Przeprowadzone badania, z wykorzystaniem drzew klasyfikacyjnych, wykazały, że na liczbę neuronów w warstwie ukrytej wpływała liczba sygnałów wejściowych do modelu, natomiast rodzaj funkcji aktywacji w warstwach ukrytej i wyjściowej miał mniejsze znaczenie, co potwierdziły wartości o znaczeniu predykcyjnym. Badano również możliwość zastosowania liniowej analizy dyskryminacyjnej do oceny zdolności predykcyjnych skonstruowanych modeli prognostycznych. Uzyskane wyniki wykazały, że liniowa analiza dyskryminacyjna może być ciekawym narzędziem do oceny doboru zmiennych w modelu prognostycznym ilości ścieków dopływających do oczyszczalni.
The paper presents the results of forecasting the sewage inflow into the municipal wastewater treatment plant in Rzeszow using multilayer perceptron neural networks. For the forecast model, the following independent variables were adopted: the measured inflow volume to the treatment plant from the previous days, the water level in the Wislok River (effluent receiver), the total daily precipitation and the daily water inflow into the network. The calculations led to conclusions that variables substantially affecting the prognostic capacity of the forecast model included the water level in the Wislok River, the volume of precipitation and the sewage inflow to the facility from the previous days. Additionally, the impact of individual structural parameters of the model based on artificial neural networks on forecasting results was analyzed. The research conducted with the use of classification trees demonstrated that number of neurons in the hidden layer was influenced by the number of inputs to the model, while the type of activation function in the hidden and output layer was of minor importance which was confirmed by the data of prognostic value. The applicability of a linear discriminant analysis for assessment of prognostic ability of the constructed forecast models was also investigated. The results obtained demonstrated that the linear discriminant model might be an interesting assessment tool to select variables for the forecast model of sewage inflow to a treatment plant.
Źródło:
Ochrona Środowiska; 2018, 40, 4; 9-14
1230-6169
Pojawia się w:
Ochrona Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-5 z 5

    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