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 "Studzinski, J." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Ocena wpływu zmiennych wejściowych i struktury modelu sztucznej sieci neuronowej na prognozowanie dopływu ścieków komunalnych do oczyszczalni
    Impact assessment of input variables and ANN model structure on forecasting wastewater inflow into sewage treatment plants
    Autorzy:
    Bartkiewicz, L.
    Szelag, B.
    Studziński, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/237035.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
    Tematy:
    oczyszczalnia ścieków
    dopływ ścieków
    modelowanie
    prognozowanie
    SSN
    współczynnik korelacji
    sewage treatment plant
    wastewater inflow
    modeling
    forecasting
    ANN
    correlation coefficient
    Opis:
    Ze względu na stochastyczny charakter zjawiska dopływu ścieków do oczyszczalni, występują duże nierównomierności zarówno ilości, jak i jakości ścieków, co ma znaczący wpływ na funkcjonowanie obiektów technologicznych oczyszczalni. Z tego względu celowe jest prognozowanie wartości dopływu ścieków, co pozwala na przygotowanie obiektu na występowanie zdarzeń anormalnych, mogących doprowadzić do zaburzeń w działaniu urządzeń oczyszczalni. W artykule przedstawiono wyniki modelowania wartości dopływu ścieków z zastosowaniem sztucznych sieci neuronowych. W przeprowadzonych analizach wykorzystano wyniki trzyletnich pomiarów wysokości opadów atmosferycznych oraz dopływu ścieków komunalnych do miejskich oczyszczalni w Rzeszowie i Kielcach. Do oceny wpływu zmiennych objaśniających na jakość modelu zastosowano metodę regresji logistycznej. Uwzględniono takie zmienne, jak wysokość opadów atmosferycznych oraz dobowy dopływ ścieków do oczyszczalni, które były odpowiednio opóźnione w stosunku do wartości prognozowanej. Zbadano także wpływ parametrów struktury rozpatrywanego modelu na dokładność prognozy tworzonych modeli matematycznych.
    Due to a stochastic nature of sewage inflow into a treatment plant the inflow amount and its quality are highly variable which has a significant impact on the plant technological objects operation. Hence, sewage inflow forecasting would be desirable as it allows for mitigating the impact of abnormal events that might lead to major plant installation disruption. This paper presents the results of a raw sewage inflow modeling using Artificial Neural Networks (ANNs). Results of the three-year measurements of precipitation rates and sewage treatment plant inflow in Rzeszow and Kielce were used in the analyses. To assess the impact of exogenous variables on the model quality the logistic regression method was applied. The variables considered were the precipitation rate and daily sewage inflow, which were appropriately delayed in relation to the forecasted inflow values. Impact of the model structure parameters on accuracy of the mathematical model forecasts was also investigated.
    Źródło:
    Ochrona Środowiska; 2016, 38, 2; 29-36
    1230-6169
    Pojawia się w:
    Ochrona Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Evaluation of the impact of explanatory variables on the accuracy of prediction of daily inflow to the sewage treatment plant by selected models nonlinear
    Ocena wpływu zmiennych objaśniających na dokładność predykcji dobowego dopływu do oczyszczalni ścieków wybranymi modelami nieliniowymi
    Autorzy:
    Szeląg, B.
    Bartkiewicz, L.
    Studziński, J.
    Barbusiński, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/205349.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    wastewater treatment plant
    data mining
    random forest
    forecasting inflow
    k-nearest neighbour
    Kernel regression
    oczyszczalnia ścieków
    wydobywanie danych
    las losowy
    dopływ ścieków
    modelowanie
    k-najbliższy sąsiad
    regresja Kernela
    Opis:
    The aim of the study was to evaluate the possibility of applying different methods of data mining to model the inflow of sewage into the municipal sewage treatment plant. Prediction models were elaborated using methods of support vector machines (SVM), random forests (RF), k-nearest neighbour (k-NN) and of Kernel regression (K). Data consisted of the time series of daily rainfalls, water level measurements in the clarified sewage recipient and the wastewater inflow into the Rzeszow city plant. Results indicate that the best models with one input delayed by 1 day were obtained using the k-NN method while the worst with the K method. For the models with two input variables and one explanatory one the smallest errors were obtained if model inputs were sewage inflow and rainfall data delayed by 1 day and the best fit is provided using RF method while the worst with the K method. In the case of models with three inputs and two explanatory variables, the best results were reported for the SVM and the worst for the K method. In the most of the modelling runs the smallest prediction errors are obtained using the SVM method and the biggest ones with the K method. In the case of the simplest model with one input delayed by 1 day the best results are provided using k-NN method and by the models with two inputs in two modelling runs the RF method appeared as the best.
    Celem pracy jest ocena możliwości zastosowania różnych metod data mining do modelowania dopływu ścieków do komunalnej oczyszczalni ścieków. Do opracowania modeli statystycznych metodą wektorów nośnych, lasów losowych, k – najbliższego sąsiada i regresji Kernela wykorzystano szeregi pomiarowe dobowych wartości opadów deszczu, stanów wody w odbiorniku oraz dopływów do komunalnej oczyszczalni ścieków w Rzeszowie. Z obliczeń wykonanych metodami SVM, RF, k-NN i K wynika, że dla modeli z jedną zmienną objaśniającą opóźnioną o dobę w stosunku do wartości dopływu, najlepsze wyniki otrzymano modelem autoregresyjnym bazującym na metodzie k-NN a najgorsze regresją Kernela. W przypadku modeli z dwoma zmiennymi objaśniającymi najmniejsze wartości błędów uzyskano, dla modeli uwzględniających dopływ ścieków i całkowitą wysokość opadu deszczu z jednodobowym opóźnieniem; najlepsze wyniki uzyskano metodą RF a najgorsze regresji Kernela. Dla modeli z dwiema zmiennymi objaśniającymi, ale trzema sygnałami wejściowymi, najmniejsze błędy dopływu ścieków do OŚ uzyskano metodą SVM, a najgorsze regresji Kernela. Z wykonanych symulacji stwierdzono, że w większości przypadków najmniejsze wartości błędów dopływu ścieków do oczyszczalni otrzymano metodą SVM a największe metodą K. W przypadku najprostszego modelu z jednym sygnałem wejściowym opóźnionym o 1 dobę najlepsze wyniki obliczeń uzyskano metodą k-NN, a w dwóch przypadkach modeli, gdzie ujęto 2 sygnały wejściowe, najlepsza okazała się metoda RF.
    Źródło:
    Archives of Environmental Protection; 2017, 43, 3; 74-81
    2083-4772
    2083-4810
    Pojawia się w:
    Archives of Environmental Protection
    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 1-3 z 3

      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