Temat: model predykcyjny - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Prognozowanie rynku usług transportowych
Forecasting of the transport market
Autorzy:: Cisowski, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/253575.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Instytut Naukowo-Wydawniczy TTS
Tematy:: prognozowanie
model predykcyjny
model przewozu
forecasting
prediction model
model of carriage
Opis:: W niniejszej pracy pokazano szeroką klasę modeli stosowanych w prognozowaniu wskaźników przewozów. Przedstawiono wielopoziomowe modele przewozów. Zaproponowano algorytm prognozowania przewozów na bazie analizy dynamiki procesów zachodzących w makroekonomicznym otoczeniu transportu kolejowego.
The paper presents the models used in forecasting transport indicators. Multilevel transport market models were discussed. The author proposed an algorithm for predicting carriage on the basis the assessment of the dynamics processes occurring in the macroeconomic environment of rail transport.
Źródło:: TTS Technika Transportu Szynowego; 2015, 1-2; 78-80
1232-3829
2543-5728
Pojawia się w:: TTS Technika Transportu Szynowego
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Data-based prediction of soot emissions for transient engine operation
Przewidywanie emisji sadzy w przypadku przejściowej pracy silnika w oparciu o dane
Autorzy:: Schaub, Michèle
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/408485.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:: ship emission
data processing
predictive model
emisja ze statków
przetwarzanie danych
model predykcyjny
Opis:: Global maritime transport is one of the causes of air pollution. Annex VI of the International Maritime Organisation’s (IMO) International Convention for the Prevention of Pollution from Ships (MARPOL) refers to air pollution. Air pollution is mainly caused by the conversion of energy in internal combustion engines, in particular in the case of transient engine operation. The main pollutant is soot. It is an impure carbon substance of various sizes, resulting from incomplete combustion of hydrocarbons. This document concerns data-based modelling of soot emissions – the main component of exhaust particles – in transient engine operation. In a unique manoeuvring aid system, the prediction of exhaust emissions will become a new element. If the navigator knows the consequences of his actions, the human role will be strengthened in relation to the decision making on energy-efficient and emission-poor vessel traffic, in particular during manoeuvres. Thanks to the mathematical model, the soot formation process during stationary engine operation – at constant speed and load – will be mapped first. The model will then be extended to simulate engine operation and soot formation in the transition phase.
Globalny transport morski jest jedną z przyczyn zanieczyszczenia powietrza. Załącznik VI do Międzynarodowej konwencji o zapobieganiu zanieczyszczeniu morza przez statki (MARPOL) Międzynarodowej Organizacji Morskiej (IMO) odnosi się do zanieczyszczeń powietrza. Zanieczyszczenie powietrza jest głównie powodowane przez konwersję energii w silnikach spalinowych, w szczególności w przypadku przejściowej pracy silnika. Głównym zanieczyszczeniem jest sadza. Jest to zanieczyszczona substancja węglowa różnej wielkości, będąca wynikiem niepełnego spalania węglowodorów. Niniejszy dokument dotyczy modelowania emisji sadzy – głównego składnika cząstek spalin, w pracy silnika w warunkach przejściowych w oparciu o dane. W unikalnym systemie wspomagania manewrów, przewidywanie emisji spalin stanie się nowym elementem. Jeżeli nawigator zna konsekwencje swoich działań, to rola człowieka zostanie wzmocniona w odniesieniu do podejmowania decyzji o energooszczędnym i ubogim w emisje spalin ruchu statków, w szczególności podczas manewrów. Dzięki modelowi matematycznemu,w pierwszej kolejności zostanie odwzorowany proces powstawania sadzy podczas stacjonarnej pracy silnika – przy stałych obrotach i obciążeniu. Następnie model ten zostanie tak rozszerzony, aby umożliwić symulację pracy silnika i powstawania sadzy w fazie przejściowej.
Źródło:: Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2019, 9, 4; 10-13
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:: Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Measurement data processing with the use of art networks
Przetwarzania danych pomiarowych z wykorzystaniem sieci z rezonansem adaptacyjnym ART
Autorzy:: Mrówczyńska, M.
Sztubecki, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/970998.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:: ART neural network
prediction model
vertical displacements
sieci neuronowe ART
model predykcyjny
przemieszczenia pionowe
Opis:: ART (Adaptive Resonance Theory) networks were invented in the 1990s as a new approach to the problem of image classification and recognition. ART networks belong to the group of resonance networks, which are trained without supervision. The paper presents the basic principles for creating and training ART networks, including the possibility of using this type of network for solving problems of predicting and processing measurement data, especially data obtained from geodesic monitoring. In the first stage of the process of creating a prediction model, a preliminary analysis of measurement data was carried out. It was aimed at detecting outliers because of their strong impact on the quality of the final model. Next, an ART network was used to predict the values of the vertical displacements of points of measurement and control networks stabilized on the inner and outer walls of an engineering object.
Sieci neuronowe ART (ang. Adaptive Resonance Theory) zostały opracowane w latach 90 ubiegłego wieku, jako nowe podejście w rozwiązywaniu problemów klasyfikacji i rozpoznawaniu obrazów. Sieci ART należą do grupy sieci rezonansowych, których uczenie prowadzone jest w trybie nie nadzorowanym. W artykule przedstawiono podstawowe zasady budowy i uczenia sieci neuronowych ART wraz z możliwością aplikacji tego rodzaju sieci do rozwiązywania zagadnień predykcji i przetwarzania danych pomiarowych, w szczególności pozyskanych w wyniku prowadzonego monitoringu geodezyjnego. W pierwszym etapie procesu budowy modelu predykcyjnego wykonano wstępną analizę danych pomiarowych związaną z wykrywaniem obserwacji odstających ze względu na ich istotny wpływ na ostateczną jakość modelu. Następnie wykorzystując sieć ART wyznaczono przewidywane wartości przemieszczeń pionowych dla punktów sieci pomiarowo-kontrolnej, zastabilizowanych na wewnętrznych i zewnętrznych ścianach obiektu budowlanego, na których zauważono liczne spękania.
Źródło:: Civil and Environmental Engineering Reports; 2018, No. 28(2); 186-195
2080-5187
2450-8594
Pojawia się w:: Civil and Environmental Engineering Reports
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Use of quantitative and qualitative wastewater monitoring in water protection on the example of Lodz
Autorzy:: Brzezińska, Agnieszka
Sakson, Grażyna
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/105317.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza. Oficyna Wydawnicza
Tematy:: sewer system
wastewater monitoring
rainfall monitoring
predictive model
system ściekowy
monitoring ścieków
monitoring opadów
model predykcyjny
Opis:: Widely understood protection of water, and in particular surface waters, most exposed to direct pollution, requires many operations carried out both in the catchment area and in sewage systems as well as wastewater treatment plants. Due to its character and working conditions, it should be monitored not only in terms of hydraulics, but also in terms of the quality of transported wastewater. During atmospheric precipitation, large volumes of domestic and industrial wastewater as well as rainwater in various proportions flow through the canals, changing not only their quantity but also their composition. In such cases, the issue of monitoring becomes particularly vital. The article presents an analysis of the needs and tasks resulting from the application of quantitative and qualitative monitoring in the assessment of the functioning of sewage systems. Methods and tools used in Lodz that may be useful in water protection are presented. The benefits of using this type of solutions as well as the limitations and difficulties are discussed.
Źródło:: Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury; 2019, 66, 2; 21-34
2300-5130
2300-8903
Pojawia się w:: Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Use of Quantitative and Qualitative Wastewater Monitoring in Water Protection on the Example of Lodz
Stosowanie ilościowego i jakościowego monitorowania ścieków w ochronie wód na przykładzie Łodzi
Autorzy:: Brzezińska, Agnieszka
Sakson, Grażyna
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1811582.pdf
Data publikacji:: 2020
Wydawca:: Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:: sewer system
wastewater monitoring
rainfall monitoring
predictive model
system kanalizacyjny
monitoring ścieków
monitoring opadów
model predykcyjny
Opis:: Widely understood protection of water, and in particular surface waters, most exposed to direct pollution, requires many operations carried out both in the catchment area and in sewage systems as well as WWTPs. Due to its character and working conditions, it should be monitored not only in terms of hydraulics, but also in terms of the quality of transported wastewater. During atmospheric precipitation, large volumes of domestic and industrial wastewater as well as rainwater in various proportions flow through the canals, changing not only their quantity but also their composition. In such cases, the issue of monitoring becomes particularly vital. The article presents an analysis of the needs and tasks resulting from the application of quantitative and qualitative monitoring in the assessment of the functioning of sewage systems. Methods and tools used in Lodz that may be useful in water protection are presented. The benefits of using this type of solutions as well as the limitations and difficulties are discussed.
Szeroko rozumiana ochrona wód, a zwłaszcza wód powierzchniowych, najbardziej narażonych na bezpośrednie zanieczyszczenie, wymaga wielu działań przeprowadzanych zarówno w zlewni, jak i w systemach kanalizacyjnych oraz w oczyszczalniach ścieków. Ze względu na swój charakter i warunki pracy system kanalizacji należy monitorować nie tylko pod względem hydraulicznym, ale także pod względem składu transportowanych ścieków. Podczas opadów atmosferycznych przez kanały, w różnych proporcjach, przepływają znaczne ilości ścieków bytowych, przemysłowych oraz deszczowych, zmieniając przy tym także swój skład. W takich przypadkach kwestia monitorowania staje się szczególnie istotna. W artykule przedstawiono analizę potrzeb i zadań wynikających z zastosowania monitorowania ilościowego i jakościowego w ocenie funkcjonowania systemów kanalizacyjnych oraz metody i narzędzia stosowane w Łodzi, które mogą być przydatne w ochronie wód. Omówiono zalety korzystania z tego typu rozwiązań, a także ograniczenia i trudności.
Źródło:: Rocznik Ochrona Środowiska; 2020, Tom 22, cz. 1; 431-443
1506-218X
Pojawia się w:: Rocznik Ochrona Środowiska
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Machine learning predictive modeling of the price of cassava derivative (GARRI) in the South West Of Nigeria
Autorzy:: Olanloye, O.
Oduntan, E.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/118266.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:: fluctuation
prices
machine learning
predictive model
cassava derivative
fluktuacja
ceny
nauczanie maszynowe
model predykcyjny
pochodna manioku
Opis:: Fluctuation in prices of Agricultural products is inevitable in developing countries faced with economic depression and this, has brought a lot of inadequacies in the preparation of Government financial budget. Consumers and producers are poorly affected because they cannot take appropriate decision at the right time. In this study, Machine Learning(ML) predictive modeling is being implemented using the MATLAB Toolbox to predict the price of cassava derivatives (garri) in the South Western part of Nigeria. The model predicted that by the year 2020, all things being equal, the price of (1kg) of garri will be 500. This will boost the Agricultural sector and the economy of the nation.
Źródło:: Applied Computer Science; 2018, 14, 1; 53-63
1895-3735
Pojawia się w:: Applied Computer Science
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Advanced gas turbines health monitoring systems
Zaawansowany system monitorowania stanu technicznego w turbinach gazowych
Autorzy:: Adamowicz, M.
Żywica, G.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/327586.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: monitoring
gas turbine
vibrations
artificial neural networks
predictive model
monitorowanie
turbina gazowa
wibroakustyka
sieci neuronowe
model predykcyjny
Opis:: An overview of science papers in the field of machine diagnosis has exposed increasing efforts in developing accurate and reliable engine health monitoring systems. Attempts have been made in both diagnostics and prediction of system faults. Essential limitations of the standard monitoring system are discussed in this paper as well as arguments for implementation of the Advanced Gas Turbine Health Monitoring Systems. Examples of implementation are discussed and a comparison between “Enhanced Arrangement” and “Standard Arrangements” is carried out. The individual system components are implemented today using very different methods. Performance degradation of gas turbines is described here with an approach of Condition Based Maintenance and it was shown how the classification method can help to improve equipment operation. The review of signal processing methods was carried out to present strengths and shortcomings of individual methods.
Przegląd literatury w dziedzinie diagnostyki maszyn wykazuje duże zainteresowanie środowiska naukowego opracowaniem niezawodnych i precyzyjnych metod oceny stanu technicznego napędów turbinowych. Prace te mają najczęściej na celu opracowanie systemów służących do bieżącej diagnostyki uszkodzeń pojawiających się podczas pracy jak i prognozowania przyszłych defektów. W artykule przeprowadzono ocenę najczęściej stosowanych metod diagnostycznych jak również omówiono zastosowanie „Zaawansowanego systemu monitorowania stanu technicznego turbin gazowych”. Przedstawione zostało porównanie standardowego i zaawansowanego układu diagnostyczno-sterującego. Indywidualne metody diagnostyczne zostały opisane wraz z przykładami zastosowania. Wykazano, że spadek sprawności turbiny gazowej jest ściśle związany z jej stanem technicznym, który może być stale monitorowany. Oceniono również wpływ metod klasyfikacji uszkodzeń na wykrywalność stopnia degradacji.
Źródło:: Diagnostyka; 2018, 19, 2; 77-87
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Problemy wspomagania decyzji w systemach utrzymania ruchu
Problems of decision support in maintenance systems
Autorzy:: Kosicka, E.
Mazurkiewicz, D.
Gola, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/408648.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:: predykcyjne utrzymanie ruchu
model predykcyjny
awaria wyposażenia
diagnostyka uszkodzeń
predictive maintenance
predictive model
equipment failure
fault diagnosis
Opis:: W artykule przedstawiono problemy związane z opracowaniem modelu adaptacyjnego algorytmu wspomagania decyzji w systemie utrzymania ruchu, który w zależności od zmieniających się parametrów procesów resztkowych, dobiera odpowiedni model matematyczny wyznaczony przez kryteria predykcyjne i informacyjne. Proponowany model zawiera dodatkowo część decyzyjną, która na podstawie informacji skupiających się na obszarze działań Służb Utrzymania Ruchu generuje zawężony optymalny przedział czasu, w którym konieczne jest przeprowadzenie konserwacji.
The paper proposes problems with development of a model of adaptive algorithm for maintenance decision support system which – depending on the changing parameters of residual processes – selects an adequate mathematical model based on predictive and informative criteria. The proposed model additionally contains a maintenance decision-related part which – based on the information about actions taken by maintenance services – generates a constrained optimal time interval for performing the necessary maintenance work.
Źródło:: Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2016, 4; 49-52
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:: Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Monitoring of high-speed shaft of gas turbine using artificial neural networks: predictive model application
Autorzy:: Rahmoune, M. B.
Hafaifa, A.
Abdellah, K.
Chen, X. Q.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/328726.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: monitoring
gas turbine
vibrations
artificial neural networks
predictive model
turbina gazowa
drgania
sztuczna sieć neuronowa
model predykcyjny
Opis:: The automatic engineering known a very rapid progress with the consequent development of numerical methods and computer systems, by the growth of computational capacity. In this context, this work proposes a strategy of predictive control of the high-pressure shaft speed of a gas turbine using artificial neural networks in order to monitor the vibratory behavior of this rotating machine. This approach makes it possible to ensure the stability of this turbine under real conditions and to detect any deviation of their dynamic behavior from the margin of safety. This approach makes it possible to include the control limitations on the turbine variables in the modeling step of the high-speed shaft speed controller.
Źródło:: Diagnostyka; 2017, 18, 4; 3-10
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Wpływ mediów informacyjnych na zakres partycypacji politycznej użytkowników serwisu Twitter w Polsce. Struktura i działanie
Influence of Information Media on the Scope of Political Participation of Twitter Users in Poland: Structure and Activity
Autorzy:: Nożewski, Jacek
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2080037.pdf
Data publikacji:: 2021
Wydawca:: Uniwersytet Warszawski. Wydział Dziennikarstwa, Informacji i Bibliologii
Tematy:: bipolarność
media i polityka
model predykcyjny
struktura komunikacyjna
Twitter
bipolarity
media and politics
predictive model
communication structure
Opis:: Celem artykułu jest określenie wpływu mediów na kształtowanie struktury partycypacji politycznej w serwisie Twitter, która przybiera formę obserwowania przez użytkowników profili wybranych polityków. Koncepcja i metody badań: głównym założeniem analizy jest uwydatnienie bipolarności procesów komunikacyjnych, będących jednocześnie odbiciem interakcji społecznych i politycznych w Polsce, oraz przedstawienie określonej koncepcji analitycznej, pozwalającej wskazać pozycję mediów w kształtowaniu i przenoszeniu aktywności użytkowników. Proces badawczy polegał na dwupoziomowej analizie. Na poziomie pierwszym skupiała się ona na określeniu rangi mediów informacyjnych oraz ich roli i pozycji w strukturze sieci tworzonej przez odbiorców. Na poziomie drugim prowadziła zaś do stworzenia modelu klasyfikatora binarnego oraz oszacowania jego możliwości predykcyjnych w odniesieniu do mediów i wybranych polityków. Stworzona koncepcja analityczna opiera się głównie na danych ilościowych, a w ich pozyskaniu, obróbce i analizie wykorzystano język programowania R oraz protokół Twitter REST API, umożliwiający dostęp do publicznych danych. W ramach projektu przeanalizowano struktury relacji charakterystyczne dla 8 366 926 użytkowników. Wyniki i wnioski: badania uwydatniły podział opinii publicznej widoczny w sieciach komunikacji tworzonych przez użytkowników. Przeprowadzona analiza wykazała siłę poszczególnych mediów, które mogą wpływać na decyzje publiczności o obserwacji danego polityka w przestrzeni serwisu Twitter. Eksploracja unikalnych sieci relacji użytkowników, oparta na statystycznej analizie korelacji oraz regresji binominalnej, potwierdziła tendencję użytkowników obserwujących media uznane za konserwatywne lub prawicowe oraz lewicowe lub centrowe do obserwowania odpowiednio profilu Andrzeja Dudy lub Rafała Trzaskowskiego. W ramach przeprowadzonych badań oszacowano również siłę predykcyjną stworzonego modelu. Oryginalność i wartość poznawcza: projekt, którego wyniki prezentowane są w niniejszym artykule, stanowi wstęp do badań nad tworzeniem struktur komunikacyjnych w serwisie Twitter. Wykorzystanie większości liczących się polskich mediów dostarcza wiedzy nie tylko na temat rangi poszczególnych nadawców i wydawców mogących mieć wpływ na wybory podejmowane przez użytkowników, ale również prezentuje niewykorzystaną dotychczas koncepcję modelu klasyfikatora binarnego w określaniu sieci relacji medialno-politycznych w polskiej wersji serwisu Twitter.
The aim of the article is to determine the influence of the media on shaping the scope of political participation on Twitter, which takes the form of users observing the profiles of selected politicians. Research methods: The aim of the analysis is to emphasize the bipolarity of communication processes, which are also a reflection of social and political interactions in Poland, and to present a specific analytical concept that allows to indicate the position of the media in shaping and transferring user activity. The research process was based on a two-level analysis. At the first level, it focused on defining the importance of information media as well as their role and position in the structure of the network created by recipients. At the second level, it led to the creation of a binary classification model and the estimation of its predictive capabilities in relation to the media and selected politicians. The developed analytical concept is based mainly on quantitative data, and the R programming language and the Twitter REST API protocol were used in their acquisition, processing and analysis, which enables access to public data. As part of the project, the relationship structures characteristic of 8,366,926 users were analyzed. Results and conclusions: The research highlighted the division of public opinion visible in user-driven communication networks. The conducted analysis showed the strength of individual media that may influence the public's decision to observe a given politician on Twitter. The exploration of unique networks of user relations, based on statistical correlation analysis and binomial regression, confirmed the tendency of users observing media considered to be conservative or right-wing and left-wing or centrist to follow the profile of Andrzej Duda or Rafał Trzaskowski, respectively. As part of the research, the predictive power of the created model was also estimated.
Źródło:: Studia Medioznawcze; 2021, 1; 826-839
2451-1617
Pojawia się w:: Studia Medioznawcze
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 11.

Tytuł:: Monitoring, early warning and sustainable management system for Lodz wastewater treatment plant as a water protection tool
Autorzy:: Sakson, Grażyna
Brzezińska, Agnieszka
Kowalski, Krzysztof
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/105052.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza. Oficyna Wydawnicza
Tematy:: sewer system
sewage treatment
water protection
predictive model
toxicity
system ściekowy
oczyszczanie ścieków
ochrona wód
model predykcyjny
toksyczność
Opis:: Municipal wastewater treatment plants are exposed to the inflow of toxic substances, which may hamper or even preclude their proper functioning, especially of the biological part. In the case of combined or hybrid sewer systems, additionally, in wet weather, there may appear a rapid inflow of a mixture of domestic and industrial sewage, and stormwater in an amount exceeding the capacity of the devices, causing the need to discharge parts of not fully treated wastewater through the bypass channel, which may reduce overall treatment effects. In such situations, the receivers are exposed to an inflow of increased amounts of pollutants, which on the one hand causes a threat to the aquatic environment, on the other, may result in administrative fines for the treatment plant resulting from non-compliance with the conditions of the water permit, as well as costs of removing the effects of failure. The article presents the concept of a monitoring, early warning and sustainable management system for the Lodz wastewater treatment plant, which will allow minimizing pollutant emissions to the aquatic environment. The system will be based on data from the municipal pluviometer network, measurement of flows in combines sewer overflows and newly built sewage quality monitoring stations equipped with on-line probes. The resulting data will allow to predict quantity and quality of inflow to the treatment plant, which will allow for an early warning about the dangers. In consequence decision-making to improve the safety of its operation will be possible.
Źródło:: Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury; 2019, 66, 3; 5-16
2300-5130
2300-8903
Pojawia się w:: Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:: Driving energy management of front-and-rear-motor-drive electric vehicle based on hybrid radial basis function
Autorzy:: Sun, Binbin
Zhang, Tiezhu
Ge, Wenqing
Tan, Cao
Gao, Song
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/224152.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: electric vehicle
drive
energy management
optimization
torque distribution
predictive model
hardware test
pojazd elektryczny
napęd
zarządzanie energią
optymalizacja
moment obrotowy
model predykcyjny
Opis:: This paper presents mathematical methods to develop a high-efficiency and real-time driving energy management for a front-and-rear-motor-drive electric vehicle (FRMDEV), which is equipped with an induction motor (IM) and a permanent magnet synchronous motor (PMSM). First of all, in order to develop motor-loss models for energy optimization, database of with three factors, which are speed, torque and temperature, was created to characterize motor operation based on HALTON sequence method. The response surface model of motor loss, as the function of the motor-operation database, was developed with the use of Gauss radial basis function (RBF). The accuracy of the motor-loss model was verified according to statistical analysis. Then, in order to create a two-factor energy management strategy, the modification models of the torque required by driver (Td) and the torque distribution coefficient (β) were constructed based on the state of charge (SOC) of battery and the motor temperature, respectively. According to the motor-loss models, the fitness function for optimization was designed, where the influence of the non-work on system consumption was analyzed and calculated. The optimal β was confirmed with the use of the off-line particle swarm optimization (PSO). Moreover, to achieve both high accuracy and real-time performance under random vehicle operation, the predictive model of the optimal β was developed based on the hybrid RBF. The modeling and predictive accuracies of the predictive model were analyzed and verified. Finally, a hardware-in-loop (HIL) test platform was developed and the predictive model was tested. Test results show that, the developed predictive model of β based on hybrid RBF can achieve both real-time and economic performances, which is applicable to engineering application. More importantly, in comparison with the original torque distribution based on rule algorithm, the torque distribution based on hybrid RBF is able to reduce driving energy consumption by 9.51% under urban cycle.
Źródło:: Archives of Transport; 2019, 49, 1; 47-58
0866-9546
2300-8830
Pojawia się w:: Archives of Transport
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 13.

Tytuł:: High-performance PMSM servo-drive with constrained state feedback position controller
Autorzy:: Tarczewski, T.
Skiwski, M.
Niewiara, L. J.
Grzesiak, L. M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/200374.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: constrained control
model predictive approach
permanent magnet synchronous motor
position control
state feedback control
model predykcyjny
silnik synchroniczny z magnesem trwałym
sprzężenie zwrotne
Opis:: This paper describes high-performance permanent magnet synchronous motor (PMSM) servo-drive with constrained state feedback (SFC) position controller. Superior behavior of the control system has been achieved by applying SFC with constraints handling method based on a posteriori model predictive approach (MPAC). The concept utilizes predictive equations obtained from discrete-time model of the PMSM to compute control signals which generate admissible values of the future state variables. The novelty of the proposed solution lies in the limitation of several state-space variables in servo-drive control system. Since MPAC has firstly been applied to limit more than one state-space variable of the plant, necessary conditions for introducing constraints into multivariable control system with SFC are depicted. Due to the low complexity of proposed algorithm, a low cost microprocessor, STM32F4, is employed to execute the state feedback position control with model predictive approach to constraints handling. Experimental results show that the proposed control method provides superior performance of PMSM servodrive with modern SiC based voltage source inverter (VSI).
Źródło:: Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2018, 66, 1; 49-58
0239-7528
Pojawia się w:: Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:: Predicting the Relaxation Modulus for the Study of the Delayed Behaviour of Kenaf Fibres in Stress Relaxation
Przewidywanie modułu relaksacji w badaniu opóźnionego zachowania włókien kenaf w relaksacji naprężenia
Autorzy:: Saïdjo, Saidjo
Ntenga, Richard
Mfoumou, Etienne
Beda, Tibi
Beakou, Alexis
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1419454.pdf
Data publikacji:: 2021
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:: kenaf fibres
plant fibres
relaxation test
relaxation modulus
predictive model
delayed behavior
kenaf
włókno roślinne
test relaksacji
moduł relaksacji
model predykcyjny
zachowanie opóźnione
Opis:: Plant fibres (PFs) are preferred reinforcements of bio-composites. Knowledge of their lifespan requires a study of their viscoelastic behaviour. In this paper, a stress relaxation analysis of kenaf fibres was performed at a constant rate of deformation at room temperature. A method for extracting the relaxation modulus in the deferred zone was proposed. This method was compared, using simulation, with the Zapas-Phillips method and experimental data via three predictive models: the stretched exponential function or KWW, the inverse power law of Nutting and the prony series. The results indicate that the relaxation modulus obtained by the method proposed is in good agreement with the experimental modulus. In addition, the estimated error is of the same order of magnitude as in the case of the Zapas-Phillips method. The parameters estimated from the KWW function (β = 0.4) and prony series model showed an important contribution in the study of the delayed response of kenaf fibres. These results can have a significant impact on the use of kenaf fibres in midterm and long-term loading applications.
Włókna roślinne są często stosowane jako wzmocnienia biokompozytów. Znajomość ich trwałości wymaga zbadania ich zachowania lepkosprężystego. W pracy przeprowadzono analizę relaksacji naprężeń włókien kenaf przy stałej szybkości odkształcania w temperaturze pokojowej. Zaproponowano metodę wyodrębniania modułu relaksacji w strefie odroczonej. Metodę tę porównano za pomocą symulacji z metodą Zapas’a-Phillips’a i danymi eksperymentalnymi za pomocą trzech modeli predykcyjnych: rozciągniętej funkcji wykładniczej lub KWW, odwrotnego prawa potęgowego Nutting’a i szeregach Prony’ego. Wyniki wskazały, że moduł relaksacji uzyskany proponowaną metodą jest w dobrej zgodności z modułem eksperymentalnym. Ponadto szacowany błąd jest tego samego rzędu wielkości, co w przypadku metody Zapas’a-Phillips’a. Parametry oszacowane na podstawie funkcji KWW (β = 0.4) i modelu szeregów Prony’ego wykazały istotny wkład w badanie opóźnionej odpowiedzi włókien kenaf. Wyniki te mogą mieć znaczący wpływ na wykorzystanie włókien kenaf w średnioterminowych i długoterminowych zastosowaniach obciążeniowych.
Źródło:: Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2021, 3 (147); 19-25
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:: Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 15.

Tytuł:: Fusion of clinical data: A case study to predict the type of treatment of bone fractures
Autorzy:: Haq, Anam
Wilk, Szymon
Abelló, Alberto
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/330674.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:: clinical data
data fusion
combination of data
combination of interpretation
prediction model
decision support
dane kliniczne
fuzja danych
łączenie danych
model predykcyjny
wspomaganie decyzji
Opis:: A prominent characteristic of clinical data is their heterogeneity—such data include structured examination records and laboratory results, unstructured clinical notes, raw and tagged images, and genomic data. This heterogeneity poses a formidable challenge while constructing diagnostic and therapeutic decision models that are currently based on single modalities and are not able to use data in different formats and structures. This limitation may be addressed using data fusion methods. In this paper, we describe a case study where we aimed at developing data fusion models that resulted in various therapeutic decision models for predicting the type of treatment (surgical vs. non-surgical) for patients with bone fractures. We considered six different approaches to integrate clinical data: one fusion model based on combination of data (COD) and five models based on combination of interpretation (COI). Experimental results showed that the decision model constructed following COI fusion models is more accurate than decision models employing COD. Moreover, statistical analysis using the one-way ANOVA test revealed that there were two groups of constructed decision models, each containing the set of three different models. The results highlighted that the behavior of models within a group can be similar, although it may vary between different groups.
Źródło:: International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2019, 29, 1; 51-67
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:: International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "model predykcyjny" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język