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 "multiple model" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Forecasting production volume in a plastics enterprise
    Autorzy:
    Grzelak, Małgorzata
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/970665.pdf
    Data publikacji:
    2019-03-31
    Wydawca:
    Uniwersytet Gdański. Wydział Ekonomiczny
    Tematy:
    multiple regression model
    production scheduling
    readiness
    forecasting
    Opis:
    The functioning of production enterprises is based on satisfying the needs of customers through the timely manufacture of products in accordance with the demand existing on the market. The availability of the offered range of products is guaranteed by a correct preparation of forecasts of potential orders. This article presents a multiple-regression-method-based tool supporting the planning of production volumes in an enterprise depending on the calendar month. Reliability analysis of the developed model through the analysis of residuals and their autocorrelations and partial autocorrelations is also presented. Key words: multiple regression model, production scheduling, readiness, forecasting JEL classification: C2, C22.
    Źródło:
    Współczesna Gospodarka; 2019, 10, 1 (32); 69-78
    2082-677X
    Pojawia się w:
    Współczesna Gospodarka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Dynamic modelling of an anaerobic reactor treating coffee wet wastewater via multiple regression model
    Autorzy:
    Guardia-Puebla, Yans
    Llanes-Cedeño, Edilberto
    Domínguez-León, Ana Velia
    Arias-Cedeño, Quirino
    Sánchez-Girón, Victor
    Morscheck, Gert
    Eichler-Löbermann, Bettina
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1841946.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
    Tematy:
    coffee wet wastewater
    modelling
    multiple regression model
    upflow anaerobic sludge blanket
    UASB
    Opis:
    A multiple regression model approach was developed to estimate buffering indices, as well as biogas and methane productions in an upflow anaerobic sludge blanket (UASB) reactor treating coffee wet wastewater. Five input variables measured (pH, alkalinity, outlet VFA concentration, and total and soluble COD removal) were selected to develop the best models to identify their importance on methanation. Optimal regression models were selected based on four statistical performance criteria, viz. Mallow’s Cp statistic (Cp), Akaike information criterion (AIC), Hannan–Quinn criterion (HQC), and Schwarz–Bayesian information criterion (SBIC). The performance of the models selected were assessed through several descriptive statistics such as measure of goodness-of-fit test (coefficient of multiple determination, R2; adjusted coefficient of multiple determination, Adj-R2; standard error of estimation, SEE; and Durbin–Watson statistic, DWS), and statistics on the prediction errors (mean squared error, MSE; mean absolute error, MAE; mean absolute percentage error, MAPE; mean error, ME and mean percentage error, MPE). The estimated model reveals that buffering indices are strongly influenced by three variables (volatile fatty acids (VFA) concentration, soluble COD removal, and alkalinity); while, pH, VFA concentration and total COD removal were the most significant independent variables in biogas and methane production. The developed equation models obtained in this study, could be a powerful tool to predict the functionability and stability for the UASB system.
    Źródło:
    Journal of Water and Land Development; 2021, 50; 229-239
    1429-7426
    2083-4535
    Pojawia się w:
    Journal of Water and Land Development
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    PORÓWNANIE MODELU REGRESJI WIELORAKIEJ ORAZ DRZEWA REGRESYJNEGO NA PRZYKŁADZIE INDEKSU KORUPCJI
    CORRUPTION INDEX ANALYSIS USING MULTIPLE REGRESSION MODEL AND REGRESSION TREE
    Autorzy:
    Gostkowski, Michał
    Gajowniczek, Krzysztof
    Jałowiecki, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453786.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    Failed States Index
    indeks korupcji
    model regresji wielorakiej
    drzewo regresyjne
    corruption index
    multiple regression model
    regression tree
    Opis:
    W pracy przedstawiono wyniki badań nad modelowaniem tzw. indeksu korupcji (ang. Failed States Index). Zbudowano i porównano model regresji wielorakiej z drzewem regresyjnym. Badania zostały oparte na podstawie danych publikowanych przez niezależną organizację The Fund for Peace. Jako potencjalne zmienne zostały wybrane zmienne udostępnione na stronie internetowej Banku Światowego. Wstępne wyniki jednoznacznie wskazują, że drzewo regresyjne lepiej odzwierciedla zmienność parametru niż model regresji wielorakiej.
    This paper presents the results of research on corruption index modeling (Failed States Index). The multiple regression model was constructed and compared with the regression tree. The research was based on the data published by an independent organization The Fund for Peace. Predictors were selected from a set of variables available on the website of the World Bank. The preliminary results clearly indicate that the regression tree better reflects the variation of the parameter than the multiple regression model.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2014, 15, 3; 65-74
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Machine learning methods applied to sea level predictions in the upper part of a tidal estuary
    Autorzy:
    Guillou, N.
    Chapalain, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2078822.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Oceanologii PAN
    Tematy:
    multiple regression model
    artificial neural network
    multilayer perceptron
    regression function
    machine learning algorithm
    sea level
    Opis:
    Sea levels variations in the upper part of estuary are traditionally approached by relying on refined numerical simulations with high computational cost. As an alternative efficient and rapid solution, we assessed here the performances of two types of machine learning algorithms: (i) multiple regression methods based on linear and polynomial regression functions, and (ii) an artificial neural network, the multilayer perceptron. These algorithms were applied to three-year observations of sea levels maxima during high tides in the city of Landerneau, in the upper part of the Elorn estuary (western Brittany, France). Four input variables were considered in relation to tidal and coastal surge effects on sea level: the French tidal coefficient, the atmospheric pressure, the wind velocity and the river discharge. Whereas a part of these input variables derived from large-scale models with coarse spatial resolutions, the different algorithms showed good performances in this local environment, thus being able to capture sea level temporal variations at semi-diurnal and spring-neap time scales. Predictions improved furthermore the assessment of inundation events based so far on the exploitation of observations or numerical simulations in the downstream part of the estuary. Results obtained exhibited finally the weak influences of wind and river discharges on inundation events.
    Źródło:
    Oceanologia; 2021, 63, 4; 531-544
    0078-3234
    Pojawia się w:
    Oceanologia
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Orientirovochnye prognozy kharakteristic skorosti vetra v Evrope s uchetom izmenchivosti raspredelenija poverkhnostnykh temperatur Severnojj Atlantiki na primere Severnogo Prichernomorja
    Projections of wind speed characteristics in Europe with the accounting apportionment superficial temperatures in North Atlantic an example of Black Sea
    Autorzy:
    Kholopcev, A.
    Akcenova, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/76861.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Komisja Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa
    Tematy:
    forecasting
    wind speed
    temperature
    surface water
    North Atlantic Ocean
    Black Sea
    multiple regression model
    correlation
    identification
    Opis:
    On the example of the Northern Black Sea Coast representative items shown that allowance for the identification of predictive multiple-regression models of the interannual variability of SST anomalies identified variations in the North Atlantic waters, enables efficient evaluation of monthly mean values of wind speed with a lead time of at least 3 years.
    Źródło:
    Motrol. Motoryzacja i Energetyka Rolnictwa; 2013, 15, 5
    1730-8658
    Pojawia się w:
    Motrol. Motoryzacja i Energetyka Rolnictwa
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Use of a multiple regression model to determine the parameters of vessel traffic flow in port areas
    Autorzy:
    Nowy, A.
    Gucma, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/117457.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
    Tematy:
    maritime traffic engineering
    vessel traffic flow
    port areas
    multiple regression model
    fairway
    fairway parameters
    Automatic Identification System (AIS)
    AIS Data
    Opis:
    The paper presents the method of determining ships traffic stream parameters by means of regression method. The aim of the studies was to determine the correlation between the ship's parameters and the parameters of the fairway. Developing the presented model with information on the position of the vessel's antenna and information on the accuracy of position determination will allow creating a model for predicting the parameters of waterways.
    Źródło:
    TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2020, 14, 2; 443-449
    2083-6473
    2083-6481
    Pojawia się w:
    TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      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