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 "Forecasting Models" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-12 z 12
    Tytuł:
    Modele autoregresyjne w prognozowaniu cen zbóż w Polsce
    Autoregressive models used for forecasting the prices of crops in Poland
    Autorzy:
    Tłuczak, Agnieszka
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453640.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    ceny zbóż
    modele autoregresyjne
    prognozowanie
    crop prices
    autoregressive models
    forecasting
    Opis:
    Prognozowanie cen rolnych odgrywa dużą rolę we wspomaganiu decyzji produkcyjnych w gospodarstwach rolnych. Poprawne prognozowanie cen pozwala na ograniczenie ryzyka związanego z prowadzeniem działalności gospodarczej. W opracowaniu zastosowano modele autoregresyjne, za pomocą których wyznaczono prognozy cen podstawowych zbóż w skupie na 2010 rok. Do oceny modeli oraz prognoz wykorzystano współczynnik determinacji oraz średnie błędy ex post prognoz wygasłych.
    The forecasting of crop prices is one of the most important factors in making decision on production farms. The appropriate forecast allows for limiting the risk connected with one’s economic activity. In this study autoregressive models have been used, which helped to determine the price forecast for crops in the purchasing centres in 2010. To determine the quality of forecast the average ex-post errors of the past forecasts have been used. The achieved results show that autoregressive models are an effective tool in forecasting the crop prices in Poland.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2010, 11, 2; 254-263
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Review of the book ,,The analysis and forecasting of time series. Practical introduction on the basis of the R environment by: A. Zagdanski and A. Suchwałko
    Autorzy:
    Burnecki, Krzysztof
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/747794.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Matematyczne
    Tematy:
    time series models
    forecasting
    data analysis
    modele szeregów czasowych
    prognozowanie
    analiza danych
    Opis:
    Niniejsza książka stanowi praktyczne wprowadzenie do modelowania w środowisku R różnorodnych danych zbieranych w regularnych odstępach czasu. Książka adresowana jest do wszystkich zainteresowanych modelami szeregów czasowych a szczególnie do studentów i absolwentów kierunków ścisłych, ekonomicznych oraz technicznych.
    This book provides a practical introduction to the R environment variety of modeling data collected at regular intervals. The book is addressed to anyone interested in time series models, and mainly to students and graduates of scientific, economic and technical faculties. 
    Źródło:
    Mathematica Applicanda; 2016, 44, 2
    1730-2668
    2299-4009
    Pojawia się w:
    Mathematica Applicanda
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza popytu w przemyśle hutniczym - zastosowanie modelu ze zmiennymi ukrytymi
    Analysis of demand in steel and iron industry – latent variables model
    Autorzy:
    Barska, Magdalena
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1046654.pdf
    Data publikacji:
    2019-04-30
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    prognozowanie
    popyt
    zmienne ukryte
    modele ukrytych łańcuchów markowa
    forecasting
    demand
    latent variables
    hidden markov models
    Opis:
    Na popyt w przemyśle hutniczym wpływa wiele czynników. Nie wszystkie można zidentyfikować i zmierzyć. W artykule przedstawiono wyniki analizy popytu dla wybranego przedsiębiorstwa w latach 2010–2014. Celem przedstawionego badania jest budowa ukrytego modelu łańcuchów Markowa, który odzwierciedli punkty zwrotne zapotrzebowania na wyroby hutnicze oraz umożliwi prognozę wielkości tego zapotrzebowania. Zbadano własności prognostyczne i stabilność modelu. Przeprowadzono symulację polegającą na wygenerowaniu dużej liczby szeregów dla zadanych parametrów modelu i sprawdzeniu ich własności. Najlepiej dopasowanym modelem okazał się trójstanowy model ukrytych łańcuchów Markowa. Za jego pomocą opisano stany potencjalnie kształtujące wielkość popytu. Uwzględnienie stanu przejściowego pozwoliło uchwycić sygnał nadchodzącej zmiany pomiędzy fazami wzrostu i spadku. Zaproponowany model ukrytych łańcuchów Markowa drugiego rzędu może być alternatywą dla tradycyjnych metod analizy szeregów czasowych. Wyznaczona prognoza informuje o kształtowaniu się trendu i stanowi wskazówkę co do punktów zwrotnych koniunktury.
    Demand in the steel and iron industry is influenced by multiple factors. Not all of them can be identified and measured. The paper presents the results of the analysis of the levels of demand achieved by a selected enterprise from this sector in the years 2010-2014. The aim of the study is to build a hidden Markov model which would reflect the turning points of this demand, thus making it possible to forecast its future levels. The model's forecasting properties and stability have been examined. A simulation has been carried out that involved generating a high number of series for selected model parameters and checking their properties. This demonstrated that a three-state second order hidden Markov model was most relevant to the purpose of the study. Thanks to the model's application, it was possible to describe states which could potentially shape the demand. Moreover, taking the transition state into consideration allowed spotting the signal about the upcoming replacement of the growth phase with the decline phase, and vice versa. The presented second order hidden Markov model can serve as an alternative to the traditional methods of the analysis of time series. The forecast generated by the model informs about the shaping of a trend in demand and serves as an indication of the shifts in economic cycles.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2019, 66, 4; 247-269
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Forecasting Models Based on Fuzzy Logic: An Application on International Coffee Prices
    Modele prognostyczne oparte na logice rozmytej: aplikacja dotycząca międzynarodowych cen kawy
    Autorzy:
    Fatih, Chellai
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2168712.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    fuzzy logic
    time series
    forecasting
    coffee prices
    FTS models
    logika rozmyta
    szeregi czasowe
    prognozowanie
    ceny kawy
    Opis:
    In recent decades, Fuzzy Time Series (FTS) has become a competitive, sometimes complementary, approach to classical time series methods such as that of Box-Jenkins. This study has two different purposes: a theoretical purpose, presenting an overview of the fuzzy logic and fuzzy time series models, and a practical purpose, which is to estimate and forecast monthly international coffee prices during the period 2000-2022. Analysing and forecasting the dynamics of coffee prices is of great interest to producers, consumers, and other market actors in managing and making rational decisions. The findings showed that international coffee prices exhibited significant fluctuations, with large increases and decreases influenced mainly by the level of top-ranked producers. The forecasted results revealed that a decrease in prices during the next six months (Jan 2023 to June 2023) is expected. Based on the results, it is also clear that the FTS models are more flexible and can be applied in forecasting time-series variables. At the same time, volatility and, sometimes, the unexpected swingsin coffee prices continue to draw more criticism and raise different issues regarding the roles of the markets and countries in ensuring food security.
    W ostatnich dziesięcioleciach rozmyte szeregi czasowe stały się konkurencyjnym, czasem uzupełniającym, podejściem wobec klasycznych metod analizy szeregów czasowych, takich jak metoda Boxa-Jenkinsa. Prezentowane badanie ma dwa różne cele: cel teoretyczny, w którym przedstawiono przegląd logiki rozmytej i modeli rozmytych szeregów czasowych, oraz cel praktyczny, którym jest oszacowanie i prognoza miesięcznych międzynarodowych cen kawy w okresie 2000-2022. Analiza i prognozowanie dynamiki cen kawy ma duże znaczenie dla producentów, konsumentów i uczestników rynku w zarządzaniu i podejmowaniu racjonalnych decyzji. Wyniki pokazały, że międzynarodowe ceny kawy wykazywały duże wahania, z dużymi wzrostami i spadkami, na które wpływ miał głównie poziom czołowych producentów. Zgodnie z wynikami prognoz należy spodziewać się spadku cen w ciągu najbliższych sześciu miesięcy (od stycznia do czerwca 2023 r.). Na podstawie uzyskanych wyników można stwierdzić, że modele FTS są bardziej elastyczne i mogą być stosowane w prognozowaniu zmiennych szeregów czasowych. Z drugiej strony zmienność, a czasami nieoczekiwane zmiany cen kawy nadal powodują coraz większą krytykę i sygnalizują, że należy zwrócić uwagę na różne kwestie dotyczące roli rynków i państw w zapewnianiu bezpieczeństwa żywnościowego.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2022, 26, 4; 1-16
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The use of exponential smoothing models in forecasting cargo transportation in Poland
    Wykorzystanie modeli wyrównywania wykładniczego w prognozowaniu przewozów ładunków w Polsce
    Autorzy:
    Szmuksta-Zawadzka, M.
    Zawadzki, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/360722.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz
    Tematy:
    prognozowanie
    modele Holta-Wintersa i Holta
    sezonowość
    dane oczyszczone
    forecasting
    Holt-Winters and Holt models
    seasonality
    adjusted data
    Opis:
    The article presents the findings of the use of adaptive models in forecasting a variable with seasonal fluctuations. To this end the following models were used: triparametric Holt-Winters models for original data (with seasonality) and biparametric Holt models for data free from seasonality for series of different length. During the ex post analysis of the forecast accuracy, an attempt to determine the minimal time series length for which the forecast accuracy obtained by the Holt method was higher or close to the forecast accuracy obtained by the Holt-Winters method was conducted.
    W artykule przedstawiono wyniki zastosowania modeli adaptacyjnych w prognozowaniu zmiennej z wahaniami sezonowymi. Wykorzystano do tego celu trójparametryczne modele Holta-Wintersa dla danych oryginalnych (z sezonowością) oraz dwuparametryczne modele Holta dla danych oczyszczonych z sezonowości dla szeregów o różnej długości. W trakcie analizy ex post dokładności prognoz, podjęta została próba określenia minimalnej długości szeregu czasowego, dla której dokładność prognoz otrzymanych metodą Holta była wyższa lub zbliżona do dokładności prognoz otrzymanych metodą Holta-Wintersa.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie; 2011, 27 (99) z. 2; 80-85
    1733-8670
    2392-0378
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    WYKORZYSTANIE DANYCH OCZYSZCZONYCH O WYSOKIEJ CZĘSTOTLIWOŚCI W PROGNOZOWANIU ZMIENNYCH ZE ZŁOŻONĄ SEZONOWOŚCIĄ
    APPLICATION OF SEASONALLY ADJUSTED HIGH FREQUENCY DATA TO FORECASTING VARIABLES WITH COMPLEX SEASONALITY
    Autorzy:
    Szmuksta-Zawadzka, Maria
    Zawadzki, Jan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/452810.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    prognozowanie
    dane o wysokiej częstotliwości
    złożona sezonowość
    wyrównywanie wykładnicze
    forecasting
    high frequency data
    complex seasonality
    exponential smoothing models
    Opis:
    W pracy przedstawione zostanie procedura modelowania i prognozowania zmiennej o bardzo wysokiej częstotliwości obserwowania na podstawie szeregów, z których wyeliminowano dwa lub trzy rodzaje sezonowości. Do budowy prognoz zostaną wykorzystane wybrane modele adaptacyjne. Rozważania teoretyczne zilustrowane zostaną przykładem empirycznym dotyczącym, kształtowania się zapotrzebowania na moc energetyczną w okresach godzinnych w aglomeracji A.
    In the article will be presented procedure to modeling and forecasting of the high frequency variable, based on series, from which was eliminated two or three types of seasonality. Forecasts will be built on the basis of exponential smoothing models. The theoretical considerations will be illustrated with empirical example about demand for electricity in hour periods in the agglomeration A.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2015, 16, 4; 147-159
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Can Lognormal, Weibull or Gamma Distributions Improve the EWS-GARCH Value-at-Risk Forecasts?
    Czy zastosowanie rozkładów lognormalnego, Weibulla lub Gamma może poprawić prognozy wartości narażonej na ryzyko uzyskiwane na podstawie modeli EWS-GARCH?
    Autorzy:
    Chlebus, Marcin
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1050535.pdf
    Data publikacji:
    2016-09-30
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    Value-at-Risk
    GARCH models
    regime switching
    forecasting
    market risk
    wartość zagrożona (Value-at-Risk)
    model GARCH
    modele zmiany stanu
    prognozowanie
    ryzyko rynkowe
    Opis:
    In the study, two-step EWS-GARCH models to forecast Value-at-Risk are analysed. The following models were considered: the EWS-GARCH models with lognormal, Weibull or Gamma distributions as a distributions in a state of turbulence, and with GARCH(1,1) or GARCH(1,1) with the amendment to empirical distribution of random error models as models used in a state of tranquillity. The evaluation of the quality of the Value-at-Risk forecasts was based on the Value-at-Risk forecasts adequacy (the excess ratio, the Kupiec test, the Christoffersen test, the asymptotic test of unconditional coverage and the backtesting criteria defined by the Basel Committee) and the analysis of loss functions (the Lopez quadratic loss function, the Abad & Benito absolute loss function, the 3rd version of Caporin loss function and the function of excessive costs). Obtained results show that the EWSGARCH models with lognormal, Weibull or Gamma distributions may compete with EWS-GARCH models with exponential and empirical distributions. The EWS-GARCH model with lognormal, Weibull or Gamma distributions are relatively less conservative, but using them is less expensive than using the other EWS-GARCH models.
    W badaniu analizie poddane zostały dwustopniowe modele EWS-GARCH służące do prognozowania wartości narażonej na ryzyko. W ramach analizy rozpatrywane były modele EWS-GARCH zakładające rozkłady lognormalny, Weibulla oraz Gamma w stanie turbulencji oraz modele GARCH(1,1) i GARCH(1,1) z poprawką na rozkład empiryczny w stanie spokoju. Ocena jakości prognoz Value-at-Risk uzyskanych na podstawie wspomnianych modeli została przeprowadzona na podstawie miar adekwatności (wskaźnik przekroczeń, test Kupca, test Christoffersena, test asymptotyczny bezwarunkowego pokrycia oraz kryteria backtestingu określone przez Komitet Bazylejski) oraz analizy funkcji strat (kwadratowa funkcja straty Lopeza, absolutna funkcja straty Abad i Benito, 3 wersja funkcji straty Caporina oraz funkcja nadmiernych kosztów). Uzyskane wyniki wskazują, że modele EWS-GARCH z rozkładem lognormalnym, Weibulla lub Gamma mogą konkurować z modelami EWS-GARCH z rozkładem wykładniczym lub empirycznym. Modele EWS-GARCH z rozkładem lognormalnym, Weibulla lub Gamma są nieco mniej konserwatywne, jednocześnie jednak koszt ich stosowania jest mniejszy niż modeli EWS-GARCH z rozkładem wykładniczym lub empirycznym.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2016, 63, 3; 329-350
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The algorithm of bifurcation points forecasting in the analitical researches of complex agro-ecological systems
    Autorzy:
    Osypenko, V.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/410881.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Oddział w Lublinie PAN
    Tematy:
    modelowanie indukcyjne
    system agro-ekologiczny
    prognozowanie
    bifurkacja
    inductive modeling
    algorithm of modeling
    criterion of models selection
    agro-ecological system
    forecasting
    bifurcation points
    rare events
    Opis:
    An original development is described in this work of the forecasting of so-called rare events concerning the agro-ecological systems. Under defi nition "rare" it is necessary to understand events which take place during some observed process, time intervals between them are so great that it is possible to consider that they practically do not infl uence each other. The beginning of the rare events can be called as a "bifurcation point" of the observed process. Both the multistage procedure of the forecasting based on principles of inductive modeling and the selection criterion of the best forecasting models are described.
    Źródło:
    ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes; 2012, 1, 2; 35-38
    2084-5715
    Pojawia się w:
    ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Air pollution forecasting model control
    Autorzy:
    Domańska, D.
    Wojtylak, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/333888.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    modele systemu rozmytego
    liczby rozmyte
    macierz rozmyta
    rozmyta prognoza pogody
    zanieczyszczenie powietrza
    prognozowanie
    fuzzy system models
    fuzzy numbers
    fuzzy matrix
    fuzzy weather forecast
    air pollution
    forecasting
    Opis:
    In the paper we discuss the analysis of multidimensional data. We consider the relationship between them using a special fuzzy number form. Calculations are kept on set of actual and historical meteorological data. Our model using to forecast pollution concentrations is important in today because pollutions have very big influence on our life in particular pollutions PM10 (particulate matter less than 10 µm in diameter). The effects of inhaling particulate matter have been widely studied in humans and animals and include asthma, lung cancer, cardiovascular issues, and premature death. Because of the size of the particle, they can penetrate the deepest part of the lungs. In Air Pollution Forecasting Model for the chosen weather forecast we find similar weather forecasts. Next, we find real meteorological situations from the historical data which correspond to them and we create fuzzy numbers, that is, the fuzzy weather forecasts. Then we estimate the validity of the weather forecast on the basis of the historical data and its accuracy. We investigate it with the help of a set of indicators, which corresponds to the parameters of the weather forecast, using the similarities rule of the weather forecast to the meteorological situation, a proper distance and data analysis. This comprehensive analysis allows us to investigate the effectiveness of forecasting pollution concentrations, putting the dependence between particular attributes describing the weather forecast in order and proving the legitimacy of the applicable fuzzy numbers in air pollution forecasting. Models are created for data, which are measured and forecasting in Poland. By reason of this data our models are testing in real sets of data and effects are received in active system.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 14; 9-22
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    SYMULACYJNE BADANIE WPŁYWU WYSTĘPOWANIA LUK SYSTEMATYCZNYCH W SZEREGU CZASOWYM DLA DANYCH DZIENNYCH NA DOKŁADNOŚĆ PROGNOZ
    THE SIMULATION ANALYSIS OF THE IMPACT OF THE SYSTEMATIC GAPS IN THE DAILY TIME SERIES ON ACCURACY OF FORECASTS
    Autorzy:
    Oesterreich, Maciej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/452983.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    zmienne o wysokiej częstotliwości obserwowania
    złożone wahania sezonowe
    luki systematyczne
    prognozowanie
    modele szeregu czasowego
    high frequency time series
    complex seasonal fluctuations
    systematic gaps
    forecasting
    time series models
    Opis:
    W pracy przedstawiono wyniki symulacyjnej analizy wpływu występowania luk systematycznych na dokładność prognoz inter- i ekstrapolacyjnych w dziennych szeregach czasowych. Do budowy prognoz wykorzystano klasyczny model szeregu czasowego, w którym wahania sezonowe o cyklach: tygodniowym i rocznym, były opisane za pomocą zmiennych zero-jedynkowych. Zmienną, którą poddano analizie, była dzienna sprzedaż paliw płynnych na stacji paliw X w latach 2012-2014. Pierwsze trzydzieści miesięcy stanowiło przedział czasowy próby, a ostatnie sześć były okresem empirycznej weryfikacji prognoz. Rozpatrywanych było jedenaście wariantów luk systematycznych. Obliczenia zostały wykonane z wykorzystaniem pakietu R oraz Statistica 12.
    In the paper was presented the simulation analysis of the impact of systematic gaps on the accuracy of inter- and extrapolative forecasts for daily time series. To forecasts construction were used classical time series model, in which a weekly and an annual seasonality was described by dummy variables. The analysed variable was daily sale of liquid fuels in liters in petrol station X in years 2012-2014. Data in years 2012-2013 were used in model construction and year 2014 was a period of empirical validation of forecasts. Eleven different variants of systematic gaps were examined. Calculations were made using the R statistical environment and the Statsoft Statistica12.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2017, 18, 2; 293-303
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The global and partial system condition assessment in multidimensional condition monitoring
    Całkowita i cząstkowa ocena stanu w wielowymiarowej diagnostyce maszyn
    Autorzy:
    Cempel, C.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327240.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    nadzorowanie stanu
    obserwacja wielowymiarowa
    rozkład SVD
    symptomy uogólnione
    szare modele
    prognozowanie
    pewność decyzji
    condition monitoring
    multidimensional observation
    singular value decomposition
    generalized fault symptoms
    grey models
    forecasting
    decision reliability
    Opis:
    Machines have many faults which evolve during its life (operation). Observing some number of symptoms during the machine operation it is possible to capture needed fault oriented information. One of the methods to extract fault information from such symptom observation matrix (SOM) is to apply the singular value decomposition (SVD), obtaining in this way the generalized fault symptoms. The problem of this paper is to use the total damage symptom, being a sum of all generalized symptoms. Also we will use the first generalized symptom as the dominating fault symptom, to infer better on machine condition. There was some new software created for this purpose, and some cases of machine condition monitoring have been considered as examples. Considering these it seems to the author, that both generalized symptoms should be used for the inference on machine condition. They are complimentary each other in some way, and should be used together to increase the reliability of diagnostic decision.
    Maszyny mają wiele uszkodzeń, które ewoluują w trakcie ich pracy. Jeżeli obserwujemy pewną liczbę dobranych symptomów w trakcie życia obiektu możemy tą informację o uszkodzeniach wychwycić w zapisie symptomowej macierzy obserwacji (SOM). Ekstrakcja tej informacji uszkodzeniowej jest możliwa za pomocą procedury SVD, która wyodrębnia poszczególne uogólnione symptomy związane z niezależnymi uszkodzeniami w maszynie. Zazwyczaj mamy sytuacje jednego dominującego symptomu i nasze wnioskowanie diagnostyczne może być związane z tym dominującym symptomem, lub też z tzw. uszkodzeniem całkowitym jako suma wszystkich uogólnionych symptomów. Problemem pracy jest właśnie pytanie; czy wziąć pod uwagę jedynie dominujące uszkodzenie, czy też całkowite. Okazuje się z kilku przykładów, że większą pewność decyzji diagnostycznej uzyskamy jeżeli w weźmiemy pod uwagę oba symptomy, symptom całkowitego uszkodzenia jak i dominujący symptom.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2009, 4(52); 23-34
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Forecasting municipal waste accumulation rate and personal consumption expenditures using vector autoregressive (VAR) model
    Autorzy:
    Bień, Jurand
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/23966648.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Menedżerów Jakości i Produkcji
    Tematy:
    wskaźnik akumulacji odpadów
    wydatki konsumpcyjne
    prognozowanie
    analiza szeregów czasowych
    wielowymiarowe szeregi czasowe
    model autoregresji wektorowej
    waste accumulation rate
    consumption expenditures
    forecasting
    time-series analysis
    multivariate time series models
    vector autoregression model
    Opis:
    Accurate forecasting of municipal solid waste (MSW) generation is important for the planning, operation and optimization of municipal waste management system. However, it’s not easy task due to dynamic changes in waste volume, its composition or unpredictable factors. Initially, mainly conventional and descriptive statistical models of waste generation forecasting with demographic and socioeconomic factors were used. Methods based on machine learning or artificial intelligence have been widely used in municipal waste projection for several years. This study investigates the trend of municipal waste accumulation rate and its relation to personal consumption expenditures based on the yearly data achieved from Local Data Bank (LDB) driven by Polish Statistical Office. The effect of personal consumption expenditures on the municipal waste accumulation rate was analysed by using the vector autoregressive model (VAR). The results showed that such method can be successfully used for this purpose with an approximate level of 2.3% Root Mean Square Error (RMSE).
    Źródło:
    Production Engineering Archives; 2022, 28, 2; 150--156
    2353-5156
    2353-7779
    Pojawia się w:
    Production Engineering Archives
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-12 z 12

      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