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 model" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 28
Tytuł:
Prognozowanie przewozów w regionie sieci transportowej
Traffic prognose in transportation region
Autorzy:
Cisowski, T.
Stokłosa, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/249725.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Instytut Naukowo-Wydawniczy TTS
Tematy:
prognozowanie
transport kolejowy
sieć transportowa
model prognozowania
transport
forecasting
rail
transport network
forecasting model
Opis:
Prognozowanie jest określeniem możliwego przebiegu procesu w przyszłości na bazie informacji pochodzących z przeszłości. Prognozowanie dotyczy różnych dziedzin wiedzy, w tym logistyki i transportu. W zależności od celu prognozy, dziedziny wiedzy, struktury i zakresu informacji o przeszłości można stosować różne metody i modele prognozowania.
Źródło:
TTS Technika Transportu Szynowego; 2014, 9; 36-38
1232-3829
2543-5728
Pojawia się w:
TTS Technika Transportu Szynowego
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Różniczkowy model inflacji rejestrowanej w Polsce
Differential model of inflation in Poland
Autorzy:
Kisielińska, Joanna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453253.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
prognozowanie
model inflacji
forecasting
model of inflation
Opis:
W artykule przedstawiono addytywny model z amplitudą oscylacji zmieniającą się według dowolnej funkcji czasu. Wykazano, że stanowi on uogólnienie zwykłego modelu addytywnego i multiplikatywnego. Jeśli założona zostanie wykładnicza postać amplitudy i oscylacje w postaci pojedynczej harmoniki szeregu Fouriera, można wyznaczyć współczynniki równania różniczkowego drgań harmonicznych tłumionych opisującego proces. Model zastosowano dla inflacji rejestrowanej od stycznia 1991 do grudnia 2009.
In the article is shown additive model with amplitude of oscillation changing in any function of time. It was proven that this model is generalization of the ordinary additive and multiplicative models. Establishment of the amplitude as an exponential function and oscillations as single harmonics of Fourier’s series will let to write the inflation variability as a homogeneous second order differential equation with damping factor (equation of harmonic vibration damping). The model was used for monthly inflation from January 1991 to December 2009.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2010, 11, 2; 151-160
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metodyka wielokryterialnej analizy zmian stóp bezrobocia wybranych gospodarek światowych oraz prognozowanie modelem ARIMA stopy bezrobocia USA na przyszłość
Methodology of Multi-criteria Analysis of Changes in Unemployment Rates in Selected World Economies and Forecasting with the ARIMA Model of the US Unemployment Rate for the Future
Autorzy:
Kozicki, Bartosz
Žukovskis, Jan
Mizura, Grzegorz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/23945046.pdf
Data publikacji:
2020-03-23
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
bezrobocie
prognozowanie
model ARIMA
unemployment
forecasting
ARIMA model
Opis:
W artykule przedstawiono metodykę wielokryterialnej analizy stóp procentowych bezrobocia w wybranych gospodarkach światowych oraz próby przeprowadzenia prognozowania stopy bezrobocia w USA na trzy przyszłe okresy. Badania rozpoczęto od analizy wielowymiarowej zmienności stóp procentowych bezrobocia w wybranych gospodarkach światowych w ujęciu sześciomiesięcznym w latach 2011-2018. Następnie przeprowadzono jej ocenę. Dalszym etapem badania była analiza i ocena szeregu czasowego danych dotyczących stóp procentowych bezrobocia w USA w ujęciu dynamicznym. Następnie zbudowano model prognostyczny ARIMA i wykonano prognozowanie na trzy przyszłe okresy.
The article presents the methodology of multi-criteria analysis of unemployment interest rates in selected world economies, and an attempt to forecast the unemployment rate in the USA for three future periods. The research began with an analysis of the multidimensional volatility of unemployment interest rates in selected world economies on a six-month basis in 2011-2018. It was then assessed. The next stage of the study was the analysis and evaluation of the time series of data on the US unemployment interest rates in dynamic terms. Then, the ARIMA forecast model was built and forecasting for three future periods was performed.
Źródło:
Nowoczesne Systemy Zarządzania; 2020, 15, 1; 71-85
1896-9380
2719-860X
Pojawia się w:
Nowoczesne Systemy Zarządzania
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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
Tytuł:
Model matematyczny prognozy wydzielania się metanu do przekopu przecinającego pokład węgla
Mathematical model of prediction of methane emissions into a drift crossing a coal seam
Autorzy:
Koptoń, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/340321.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Główny Instytut Górnictwa
Tematy:
model matematyczny
emisja metanu
prognozowanie
mathematical model
methane emission
forecasting
Opis:
W artykule przedstawiono równania opisujące model matematyczny prognozy wydzielania się metanu do przekopu przecinającego pokład węgla w kopalniach węgla kamiennego, opracowany na podstawie wyników badań wykonanych w Głównym Instytucie Górnictwa. W prognozie uwzględniono zarówno mechanizm kinetyki wydzielania się metanu, jak i określenie kształtu i zasięgu tzw. strefy desorpcji dla drążonego przekopu. Prognoza taka umożliwia bardziej dokładne określanie ilości metanu wydzielającego się do drążonego przekopu (ze szczególnym uwzględnieniem strefy przyprzodkowej), co stanowi podstawę do właściwego doboru środków profilaktyki metanowej, a zatem ma znaczący wpływ na bezpieczeństwo prowadzenia robót.
The article presents equations describing the mathematical model of prediction of methane emissions into a drift crossing a coal seam in hard coal mines, developed on the basis of results of investigations performed at the Central Mining Institute. The prediction took into consideration the mechanism of methane emission kinetics, as well as determination of the shape and range of the so-called desorption zone for the driven drift. Such a prediction enables more accurate determination of the quantity of methane emitted into the driven drift (with particular regard to the face zone), what constitutes the basis for the appropriate selection of methane prevention agents, and thus has significant impact on the safety of work conducting.
Źródło:
Prace Naukowe GIG. Górnictwo i Środowisko / Główny Instytut Górnictwa; 2011, 4; 51-64
1643-7608
Pojawia się w:
Prace Naukowe GIG. Górnictwo i Środowisko / Główny Instytut Górnictwa
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza wrażliwości modelu potęgowego liczby zdarzeń drogowych w Polsce
Sensitivity analysis of power model of road accidents in Poland
Autorzy:
Rogowski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/194098.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
Tematy:
model potęgowy
bezpieczeństwo ruchu drogowego
prognozowanie
power model
road safety
forecasting
Opis:
Wypadki drogowe stanowią istotny problem społeczny i ekonomiczny, stąd różnorodne działania zmierzające zarówno do zmniejszenia ich liczby, jak i ich skutków. Jednym z pierwszych modeli szacujących liczbę ofiar śmiertelnych w ruchu drogowym był model Smeeda będący modelem potęgowym o zmiennych objaśniających – liczbie pojazdów i liczbie ludności. Choć klasyczny model Smeeda, przynajmniej w warunkach polskich, jest nieprzydatny, to z parametrami estymowanymi metodą najmniejszych kwadratów jako model wykorzystujący klasyczne podejście do prognozy wypadków na podstawie zmiennych opisujących wystawienie na ryzyko, dość dobrze opisuje liczbę ofiar śmiertelnych i rannych w wypadkach drogowych, jak i liczbę wypadków drogowych. Jednak jego przydatność do celów prognostycznych warunkowana jest zmiennością w czasie parametrów modelu i wrażliwością modelu na zamiany wartości zmiennych objaśniających i parametrów modelu. W artykule przedstawiono wyniki analizy wrażliwości modeli potęgowych dla których parametry estymowano na podstawie danych rzeczywistych z lat 2000–2011. Stwierdzono małą wrażliwość modeli na zmiany wartości zmiennych objaśniających (uwzględniając zakres danych właściwy dla warunków polskich), co można uznać za zaletę w przypadku prognozowania – minimalizacja błędów związanych z prognozowaniem wartości zmiennych objaśniających. Jednocześnie stwierdzono bardzo dużą wrażliwość modeli na zmiany wartości parametrów – wykładników potęg, co powoduje duże trudności w doborze danych rzeczywistych do szacowania parametrów modeli. Zaproponowano modele z ustaloną wartością parametru jednej ze zmiennych objaśniających i parametrem w funkcji czasu dla drugiej zmiennej, podając postacie tych funkcji.
Road accidents are a major social and economic problem, therefore various activities are undertaken in order to reduce both their number and consequences. The Smeed’s model has been one of the first. It is a power model with two explanatory variables: population and the number of vehicles. In Polish conditions the Smeed’s classic model is useless. However, the exponential models with parameters estimated by the least squares method describe reasonably well the number of fatalities and road accidents injuries, as well as the number of road accidents itself. Nevertheless, their usefulness for forecasting purposes is conditioned on the changes the values of the parameters at the time and on the sensitivity to changes of explanatory variables values and model parameters. This paper presents the results of the sensitivity analysis for the power models which parameters were estimated on the base of actual data from the years 2000-2011. Models low sensitivity to changes of explanatory variables values have been found, which can be regarded as an advantage in case of forecasting; by minimizing errors connected with forecasting the values of explanatory variables. At the same time, it was detected that models were very sensitive to changes of parameters values – the exponents. Models with a fixed value of the parameter to one of the explanatory variables and a function of the time for the second variable have been proposed as well as proposed forms of these functions.
Źródło:
Transport Miejski i Regionalny; 2013, 5; 33-39
1732-5153
Pojawia się w:
Transport Miejski i Regionalny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie wydatków instytucji z wykorzystaniem modelu Kleina
Forecasting expenses of the institution with the use of the Klein model
Autorzy:
Kozicki, Bartosz
Tomaszewski, Jarosław
Korpysz, Bartłomiej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/23051049.pdf
Data publikacji:
2022-03-28
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
wydatki
prognozowanie
bezpieczeństwo ekonomiczne
model Kleina
expenditures
forecasting
economic security
Klein model
Opis:
W opracowaniu przeprowadzono analizę i ocenę szeregu czasowego wydatków podmiotu badań. Zbadano rozkład rozpatrywanych danych, wykorzystując wykresy w postaci: histogramu, normalności oraz test Shapiro–Wilka. Następnie poszukiwano istnienie wartości odstających i ekstremalnych poprzez zastosowanie wykresu ramka-wąsy. Następnie zastosowano Twarze Chernoffa do wykrycia sezonowości w ujęciu miesięcznym w szeregu czasowym rozpatrywanych wydatków. Wykryte podczas analiz danych prawidłowości w postaci trendu i sezonowości zostały potwierdzone zbudowanym modelem zerojedynkowym regresji wielorakiej. W opracowaniu przeprowadzono prognozowanie szeregu czasowego wydatków stosując model Kleina. Ostatnim etapem badań była analiza i ocena reszt uzyskanej prognozy. Prognoza wydatków na 2021 rok to kwota 575 248 346 zł, natomiast w 2022 roku wzrosła do poziomu 676 989 270 zł.
The study includes an analysis and evaluation of the time series of expenses of the research subject. The distribution of the analyzed data was examined with the use of graphs, such as: a histogram, normality and the Shapiro-Wilk test. The existence of outliers and extreme values was then searched for with a box plot. Chernoff Faces were then used to detect the monthly seasonality in the time series of the expenses under consideration. The regularities in the form of trend and seasonality detected during the data analyzes were confirmed by the binary model of multiple regression. The study includes forecasting of the time series of expenses with the use of the Klein model. The last stage of the research was the analysis and evaluation of the remainder of forecasts. The forecast of expenses for 2021 is an amount of PLN 575 248 346. In 2022, it increased to PLN 676 989 270.
Źródło:
Nowoczesne Systemy Zarządzania; 2022, 17, 1; 77-92
1896-9380
2719-860X
Pojawia się w:
Nowoczesne Systemy Zarządzania
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Time series analysis of reference crop evapotranspiration for Bokaro District, Jharkhand, India
Analiza serii czasowych ewapotranspiracji potencjalnej upraw w dystrykcie Bokaro, Jharkhand, Indie
Autorzy:
Gautam, R.
Sinha, A. K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/293179.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
ARIMA model
evapotranspiration
forecasting
time series
ewapotranspiracja
model ARIMA
prognozowanie
serie czasowe
Opis:
Evapotranspiration is the one of the major role playing element in water cycle. More accurate measurement and forecasting of Evapotranspiration would enable more efficient water resources management. This study, is therefore, particularly focused on evapotranspiration modelling and forecasting, since forecasting would provide better information for optimal water resources management. There are numerous techniques of evapotranspiration forecasting that include autoregressive (AR) and moving average (MA), autoregressive moving average (ARMA), autoregressive integrated moving average (ARIMA), Thomas Feiring, etc. Out of these models ARIMA model has been found to be more suitable for analysis and forecasting of hydrological events. Therefore, in this study ARIMA models have been used for forecasting of mean monthly reference crop evapotranspiration by stochastic analysis. The data series of 102 years i.e. 1224 months of Bokaro District were used for analysis and forecasting. Different order of ARIMA model was selected on the basis of autocorrelation function (ACF) and partial autocorrelation (PACF) of data series. Maximum likelihood method was used for determining the parameters of the models. To see the statistical parameter of model, best fitted model is ARIMA (0, 1, 4) (0, 1, 1)12.
Ewapotranspiracja jest jednym z głównych elementów obiegu wody. Dokładniejsze pomiary i możliwość prognozowania ewapotranspiracji mogłyby umożliwić wydajniejsze zarządzanie zasobami wodnymi. Dlatego prezentowane w niniejszej pracy badania skoncentrowane były na modelowaniu i prognozowaniu ewapotranspiracji, ponieważ prognozowanie zapewni więcej informacji do optymalnego zarządzania zasobami wodnymi. Istnieje wiele technik prognozowania ewapotranspiracji, takich jak autoregresja (AR), średnia ruchoma (MA), autoregresyjna średnia ruchoma (ARMA), autoregresyjna zintegrowana średnia ruchoma (ARIMA), metoda Thomasa– Feiringa i inne. Stwierdzono, że spośród nich ARIMA jest bardziej odpowiednia do analizy i prognozowania zdarzeń hydrologicznych. Z tego powodu wykorzystano model ARIMA do prognozowania miesięcznych średnich wartości ewapotranspiracji potencjalnej poprzez analizę stochastyczną. Do analiz i prognozowania użyto serii danych ze 102 lat (1224 miesiące) z dystryktu Bokaro. Na podstawie funkcji autokorelacji (ACF) i cząstkowych autokorelacji (PACF) serii danych wybrano różny porządek modelu ARIMA. Do wyznaczenia parametrów modelu wykorzystano metodę maksymalnego prawdopodobieństwa. Najlepiej dostosowanymi parametrami statystycznymi modelu okazały się ARIMA (0, 1, 4) (0, 1, 1)12.
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2016, 30; 51-56
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Impact of econometric modeling and perspectives of economic security of the cross-industry complex
Autorzy:
Liezina, Anastasiia
Lavruk, Alexandr
Matviienko, Halyna
Ivanets, Iryna
Tseluiko, Oleksii
Kuchai, Oksana
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2201980.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Centrum Badań i Innowacji Pro-Akademia
Tematy:
economic security
intersectoral complex
econometric model
forecasting
bezpieczeństwo ekonomiczne
model ekonometryczny
prognozowanie
Opis:
The paper presents a forecast of the economic security of the inter-industry complex through the construction of a simulation model. The authors considered the possibility of using an econometric model in predicting the level of economic security of the inter-industry complex. The goal was to form a definition of the "inter-industry complex", as well as to study the issues of conceptual and fundamental methods of econometric modeling and forecasting the development of regional industry markets in dynamics. A range of issues related to the main components of economic security in the inter-industry complex has been allocated for scientific work in order to analyze the impact of the components of economic security on the integral indicator. The paper uses a methodology for predicting the structural and spatial-temporal dynamics of interbranch complexes, which includes new and refined methods of modeling and forecasting. As a result, the authors proposed the definition of "inter-industry complex", "economic security in the inter-industry complex", as well as the general provisions of the methodology for econometric modeling and forecasting the level of economic security of the inter-industry complex. The paper presents a full-scale simulation model that allows you to set, evaluate and make a decision using large nonlinear data. This kind of system contains dynamic and retarded data, which makes it possible to apply econometric modeling in automatic calculation.
Źródło:
Acta Innovations; 2023, 47; 73--83
2300-5599
Pojawia się w:
Acta Innovations
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ekonometryczny model zużycia paliw ciekłych
Econometric model of country consumption of liquid fuels
Autorzy:
Kwilosz, Tadeusz
Filar, Bogdan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1835073.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
rynek paliw ciekłych
model ekonometryczny
prognozowanie
liquid fuels market
econometric model
forecasting
Opis:
Jednym z priorytetowych zagadnień dla państwa jest zapewnienie stabilnego rozwoju gospodarczego, który jest ściśle związany z bezpieczeństwem energetycznym kraju. Problem zagwarantowania bezpieczeństwa energetycznego Polski staje się bardzo istot- ny z powodu dużego importu ropy naftowej i gotowych produktów. W 2017 roku przerób ropy naftowej przez rafinerie krajowe wyniósł 26,8 mln ton. Krajowe wydobycie ropy naftowej w 2017 roku wynosiło około 1 mln ton i stanowiło zaledwie 3,7% przerobu. W związku z tym w Polsce występuje bardzo wysoki stopień uzależnienia od importu ropy naftowej, wynoszący 96,3%. Drugi niekorzystny czynnik zwiększający ryzyko związane z dostawami ropy naftowej do Polski to bardzo duże uzależnienie od jednego kierunku dostaw (Paliński i Łucki, 2006). Zgodnie z publikacją Polskiej Organizacji Przemysłu i Handlu Naftowego (POPiHN) aż 81,4% importu ropy naftowej pochodzi z Rosji. W sytuacji tak dużego uzależnienia od jednego kierunku dostaw bardzo istotne staje się zgromadzenie rezerw interwencyjnych ropy naftowej i produktów naftowych, gwarantujących dostawy przez wymagane 90 dni. W związku z tym, że budowa magazynów paliw ciekłych trwa co najmniej 2–3 lata, odpowiednie prace analityczne powinny wyprzedzać prace budowlane również co najmniej o kilka lat. W zaprezentowanym artykule przedstawiono wyniki zastosowania zbudowanego modelu matematycznego służącego do prognozowania zużycia paliw w kolejnych latach. Zaprojektowano i skalibrowano w oparciu o wybrany zestaw atrybutów (zmiennych objaśniających) niejednorodny liniowy model ekonometryczny. Dokonano statystycznej weryfikacji oszacowanych parametrów modelu. Do budowy modelu wykorzystano podstawowe wskaźniki makroekonomiczne. Zakres danych historycznych obejmował lata 2000–2017. Ze względu na dużą liczbę kombinacji, jaką należy przebadać dla każdego z modeli (217 − 1) opisane wyżej algorytmy zostały zaimplementowane w postaci programu komputerowego, za pomocą którego dokonano niezbędnych obliczeń.
Ensuring the stable development of the country is one of the most important tasks facing the government. The stable development of the country is closely related to its energy security. The problem of ensuring Poland’s energy security becomes very important due to the large import of crude oil and liquid fuels. In 2017, the refining of crude oil by domestic refiners amounted to 26.8 million tones. Domestic crude oil production in 2017 amounted to approximately 1 million tons and accounted for only 3.7% of processing. Therefore, in Poland there is a high dependence on crude oil imports (96.3%). The second unfavorable factor increasing the risk of crude oil supplies to Poland lies in the very large dependence on one direction of supply (Paliński and Łucki, 2006). According to POPiHN, up to 81.4% of crude oil imports come from Russia. In the situation of such a large dependence on one direction of supply, it becomes very important to collect emergency reserves of crude oil and petroleum products, guaranteeing deliveries for the required 90 days. Due to the fact that the construction of liquid fuel storage facilities lasts at least 2–3 years, appropriate analytical works should precede the construction works also at least by several years. The article presents the results of the application of the mathematical model used to predict fuel consumption in subsequent years. A non-uniform linear econometric model was designed and calibrated based on a selected set of attributes (explanatory variables). A statistical verification of estimated model parameters was carried out. Basic macroeconomic indicators have been used to build the model. The historical data covered the years 2000–2017. Due to the large number of combinations to be tested for each of the models (217 − 1), the algorithms described above were implemented in the form of a computer program which was used to make all the necessary calculations.
Źródło:
Nafta-Gaz; 2019, 75, 7; 404-412
0867-8871
Pojawia się w:
Nafta-Gaz
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An assignation and comparison of the prognosis results of paid-in-term receivables in opencast mine "X" via autoregressive model and periodic trends method
Wyznaczenie i porównanie wyników prognozy należności terminowych otrzymanych za pomocą modelu autoregresyjnego i metody trendów jednoimiennych okresów
Autorzy:
Trzaskuś-Żak, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/348641.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
należności
prognozowanie
model autoregresyjny
metoda trendów jednoimiennych
receivables
forecasting
autoregressive model
periodic trends method
Opis:
The article presents stages of development of three forecasting models based on two methods: an autoregressive method and a periodic trends method. Both in the autoregressive model and in the method of periodic trends (in the second analysis) an intervention causing a drop of production and sales due to modernisation of the production line was taken into account. Besides, an average forecast was also prepared on the basis of the three obtained models. Furthermore, an ex post mean squared forecast error (ex post-MSE) was calculated and then its root, that is RMSE (root mean square error) as well as ex post-MAPE (mean absolute percentage error) for the established forecast. According to the results model I has the lowest forecast error values (RMSE, MAPE).
Artykuł przedstawia etapy budowy trzech modeli prognostycznych w oparciu o dwie metody: model autoregresyjny i metodę trendów jednoimiennych okresów. Zarówno w modelu autoregresyjnym, jak również w metodzie trendów jednoimiennych okresów (w drugim ujęciu) uwzględniono interwencję wywołującą spadek produkcji i sprzedaży, ze względu na modernizację linii produkcyjnej. Sporządzono również średnią prognozę na podstawie trzech otrzymanych modeli. Obliczono, średni kwadratowy błąd prognoz ex post-MSE (mean squared error), a następnie jego pierwiastek, czyli RMSE (root mean square error), jak również średni absolutny błąd procentowy ex post-MAPE (mean absolute percentage error) dla wyznaczonych prognoz w trzech skonstruowanych modelach prognostycznych. Wyniki obliczeń wskazują, że model I cechują najmniejsze wartości błędów prognozy (RMSE, MAPE).
Źródło:
AGH Journal of Mining and Geoengineering; 2012, 36, 3; 353-366
1732-6702
Pojawia się w:
AGH Journal of Mining and Geoengineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie stanu systemu na podstawie badań modelu procesu eksploatacji
The state condition prognosis based on the investigation of the maintenance process model
Autorzy:
Landowski, B.
Woropay, M.
Perczyński, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328622.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
model Markowa
proces eksploatacji
prognozowanie
komunikacja miejska
Markov model
maintenance process
forecasting
urban transport
Opis:
Referat dotyczy wybranych zagadnień związanych z modelowaniem, prognozowaniem i sterowaniem procesem eksploatacji pewnej klasy obiektów technicznych realizowanym w złożonym systemie eksploatacji. Wspomaganie decydenta w procesie podejmowania decyzji dotyczących analizowanego systemu eksploatacji polega na prognozowaniu zachowania się systemu eksploatacji oraz ocenie wpływu wybranych wariantów decyzyjnych na przebieg procesu eksploatacji. Celem opracowania jest przedstawienie możliwości wykorzystania markowskiego modelu procesu eksploatacji obiektów technicznych do wstępnego prognozowania stanu systemu eksploatacji po zmianie wartości parametrów wejściowych modelu. Zmiana wartości parametrów wejściowych modelu może symulować oddziaływanie czynników wewnętrznych i zewnętrznych na zachowanie się systemu.
The paper presents the selected issues related to modelling, forecasting and controlling the maintenance process of a technical object class being realised in a complex maintenance system. Assisting the decision-maker in the decision-making process regarding the analysed maintenance system is based on forecasting the maintenance system behaviour and on estimation of the selected decision-making variant on the maintenance process course. The purpose of the paper is to present the possibility to use Markov technical object maintenance process model for preliminary forecasting the maintenance system state upon change of the model input parameter values. The change of the model input parameter values may simulate impact of the internal and external factors on the system behaviours.
Źródło:
Diagnostyka; 2004, 32; 101-106
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Implementation of the Exponential Smoothing Method for Forecasting of the Sales Volume of an Opencast Mine of Rock and Raw Materials
Implementacja metody wyrównania wykładniczego do prognozowania wielkości sprzedaży kopalni odkrywkowej surowców skalnych
Autorzy:
Trzaskuś-Żak, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/318338.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
Tematy:
metoda wyrównywania wykładniczego
prognozowanie
model addytywny sezonowy
model multiplikatywny sezonowy
exponential smoothing methods
forecasting
seasonal additive model
seasonal multiplicative model
Opis:
This article uses an exponential smoothing method to forecast the time series of temporary sales of an opencast rock and raw materials mine. Six models of foresight were developed: three seasonal additive models (with linear, exponential and fading trend) and three seasonal multiplicative models (with linear, exponential and fading trend). The exponential smoothing method can be used for current enterprise management, not just mining. This method can be used to make relevant decisions based on the verified forecasts. It is designed for short-term forecasting-even several times during the day based on current changing data. This method is a useful tool for forecasting time series for not only sales. It can be used to forecast inventory, receivables, etc. However, despite the great progress in predictive methods of the future, which is particularly aided by computer technics, the forecast of the Economist is fraught with greater or lesser errors, and it is therefore necessary to verify developed models. The quality of the forecast should be determined by its relevance, which is determined by means of ex post errors (expired forecast errors). Furthermore, the quality should also be monitored and the forecasts should be corrected if necessary. To develop forecasts in the six models mentioned, the STATISTICA program, which provides a transparent and quite rapid forecasting of the use of the exponential smoothing method in twelve possible variants. STATISTICA also allows to verify the developed model by drawing an adjustment chart of this model with actual time series, verifying ex post errors, and creating a histogram of the rest of the model. This article also carried out verifications of the models developed by designating the errors of expired forecasts (ex post errors), as well as verification, on the basis of the histogram, whether the rest of the developed models have a normal distribution. For this purpose the Shapiro-Wilk test was used.
W artykule zastosowano metodę wyrównywania wykładniczego do prognozowania szeregu czasowego sprzedaży kopalni odkrywkowej surowców skalnych. Opracowano sześć modeli prognostycznych; trzy sezonowe modele addytywne (z trendem liniowym, wykładniczym oraz trendem gasnącym) oraz trzy sezonowe modele multiplikatywne (z trendem liniowym, wykładniczym oraz trendem gasnącym). Metoda wyrównywania wykładniczego może być wykorzystywana w bieżącym zarządzaniu przedsiębiorstwem, nie tylko górniczym. Metoda ta może służyć do podejmowania trafnych decyzji opartych na opracowanych i zweryfikowanych prognozach. Przeznaczona jest do krótkookresowego tworzenia prognoz - nawet kilkukrotnie w ciągu dnia opartego na zmieniających się bieżących obserwacjach (danych). Metoda ta, jest to przydatne narzędzie do prognozowania szeregów czasowych dotyczących nie tylko sprzedaży. Można jej użyć do prognozowania zapasów, należności itp. Jednak pomimo dużego postępu w zakresie metod przewidywania przyszłości, szczególnie wspomaganego techniką komputerową, prognoza jaką posługuje się ekonomista jest obarczona większym lub mniejszym błędem, dlatego też potrzebna jest weryfikacja opracowanych modeli. Jakość prognozy powinna być określona poprzez jej trafność, którą określa się za pomocą błędów ex post (błędy prognoz wygasłych), powinna być również monitorowana i w razie potrzeby powinno się przeprowadzić korektę prognoz. Do opracowania prognoz w sześciu wspomnianych modelach zastosowano program STATISTICA, który w sposób przejrzysty i dosyć szybki tworzy prognozy wykorzystując metodę wyrównywania wykładniczego w dwunastu możliwych do zastosowania wariantach wygładzania wykładniczego. Program STATISTICA umożliwia również szybką weryfikację opracowanego modelu poprzez sporządzenie wykresu dopasowania opracowanego modelu do rzeczywistego szeregu czasowego, weryfikację błędów ex post, jak również utworzenie histogramu reszt modelu. W artykule przeprowadzono również weryfikację opracowanych modeli poprzez wyznaczenie błędów prognoz wygasłych (błędów ex post), jak również weryfikację, na podstawie histogramu, czy reszty opracowanych modeli mają rozkład normalny, do tego celu został wykorzystany test Shapiro-Wilka.
Źródło:
Inżynieria Mineralna; 2018, R. 20, nr 2, 2; 15-23
1640-4920
Pojawia się w:
Inżynieria Mineralna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Stochastic ARIMA model for annual rainfall and maximum temperature forecasting over Tordzie watershed in Ghana
Stochastyczny model ARIMA do prognozowania rocznego opadu i maksymalnej temperatury w zlewni Tordzie w Ghanie
Autorzy:
Nyatuame, M.
Agodzo, S. K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/292306.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
ARIMA
forecasting
rainfall model
temperature
Tordzie watershed
modele opadu
prognozowanie
temperatura
zlewnia Tordzie
Opis:
The forecast of rainfall and temperature is a difficult task due to their variability in time and space and also the inability to access all the parameters influencing rainfall of a region or locality. Their forecast is of relevance to agriculture and watershed management, which significantly contribute to the economy. Rainfall prediction requires mathematical modelling and simulation because of its extremely irregular and complex nature. Autoregressive integrated moving average (ARIMA) model was used to analyse annual rainfall and maximum temperature over Tordzie watershed and the forecast. Autocorrelation function (ACF) and partial autocorrelation function (PACF) were used to identify the models by aid of visual inspection. Stationarity tests were conducted using the augmented Dickey–Fuller (ADF), Mann–Kendall (MK) and Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin (KPSS) tests respectively. The chosen models were evaluated and validated using the Akaike information criterion corrected (AICC) and also Schwartz Bayesian criteria (SBC). The diagnostic analysis of the models comprised of the independence, normality, homoscedascity, P–P and Q–Q plots of the residuals respectively. The best ARIMA model for rainfall for Kpetoe and Tordzinu were (3, 0, 3) and (3, 1, 3) with AICC values of 190.07 and 178.23. That of maximum temperature for Kpetoe and Tordzinu were (3, 1, 3) and (3, 1, 3) and the corresponding AICC values of 23.81 and 36.10. The models efficiency was checked using sum of square error (SSE), mean square error (MSE), mean absolute percent error (MAPE) and root mean square error (RMSE) respectively. The results of the various analysis indicated that the models were adequate and can aid future water planning projections.
Prognozowanie opadu i temperatury jest trudnym zadaniem z powodu zmienności tych parametrów w czasie i przestrzeni, a także nieznajomości wszystkich czynników wpływających na opady w regionie czy w danej miejscowości. Prognozowanie opadów jest ważne dla rolnictwa i gospodarki zlewniowej, mających znaczący wkład w gospodarkę regionu. Przewidywanie opadu wymaga modelowania matematycznego i symulacji z powodu jego skrajnie nieregularnego i złożonego charakteru. Do analizy i prognozowania rocznych opadów i maksymalnej temperatury w zlewni Tordzie wykorzystano autoregresyjny zintegrowany model średniej ruchomej (ARIMA). Do zidentyfikowania modeli metodą oglądu wizualnego użyto funkcji autokorelacji (ACF) i cząstkowej autokorelacji (PACF). Testy stacjonarności przeprowadzono za pomocą testów Dickeya–Fullera (ADF), Manna–Kendalla (MK) i Kwiatkowskiego–Phillipsa–Schmidta–Shina (KPSS). Wybrane modele poddano ocenie i walidacji z użyciem skorygowanego kryterium Akaike (AICC) i Bayesowskiego kryterium Schwartza (SBC). Diagnostyczna analiza modeli obejmowała niezależność, normalność, homoscedastyczność, wykresy P–P i Q–Q dla reszt. Najlepsze modele ARIMA dla opadu w Kpetoe i Tordzinu miały postać (3, 0, 3) i (3, 1, 3), gdy wartości AICC równe odpowiednio 190,07 i 178,23. Modele dla maksymalnej temperatury w Kpetoe i Tordzinu miały postać (3, 1, 3) i (3, 1, 3), a ich odpowiednie wartości AICC wynosiły 23,81 i 36,10. Wydajność modelu sprawdzano, wykorzystując sumę błędu kwadratowego (SSE), średni błąd kwadratowy (MSE), średni bezwzględny błąd procentowy (MAPE) i pierwiastek ze średniego błędu kwadratowego (RMSE). Wyniki różnych analiz wykazały, że modele są odpowiednie i mogą stanowić pomoc w przyszłej gospodarce wodnej.
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2018, 37; 127-140
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Feedforward neural networks and the forecasting of multi-sectional demand for telecom services: a comparative study of effectiveness for hourly data
Jednokierunkowe sieci neuronowe w prognozowaniu wieloprzekrojowego popytu na usługi telefoniczne – porównawcze badania efektywności dla danych godzinowych
Autorzy:
Kaczmarczyk, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2117264.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:
Prediction System
feedforward neural network
regressive-neural model
forecasting
jednokierunkowa sieć neuronowa
model regresyjno-neuronowy
prognozowanie
system prognostyczny
Opis:
The presented research focuses on the construction of a model to effectively forecast demand for connection services – it is thus relevant to the Prediction System (PS) of telecom operators. The article contains results of comparative studies regarding the effectiveness of neural network models and regressive-neural (integrated) models, in terms of their short-term forecasting abilities for multi-sectional demand of telecom services. The feedforward neural network was used as the neural network model. A regressive-neural model was constructed by fusing the dichotomous linear regression of multi-sectional demand and the feedforward neural network that was used to model the residuals of the regression model (i.e. the residual variability). The response variable was the hourly counted seconds of outgoing calls within the framework of the selected operator network. The calls were analysed within: type of 24 hours (e.g. weekday/weekend), connection categories, and subscriber groups. For both compared models 35 explanatory variables were specified and used in the estimation process. The results show that the regressive-neural model is characterised by higher approximation and predictive capabilities than the non-integrated neural model.
Zaprezentowane wyniki badań są związane z systemem prognostycznym przeznaczonym dla operatorów telekomunikacyjnych, ponieważ są skoncentrowane na sposobie konstrukcji modelu do efektywnego prognozowania popytu na usługi połączeniowe. Artykuł zawiera wyniki porównawczych badań efektywności modelu sieci neuronowej i modelu regresyjno-neuronowego (zintegrowanego) w zakresie krótkookresowego prognozowania zapotrzebowania na usługi telefoniczne. Jako model sieci neuronowej zastosowany został model sieci jednokierunkowej. Model regresyjno-neuronowy został zbudowany na podstawie połączenia dychotomicznej regresji liniowej wieloprzekrojowego popytu i jednokierunkowej sieci neuronowej, która służyła do modelowania reszt modelu regresji (tj. pozostałej zmienności). Zmienną objaśnianą były sumowane co godzinę liczby sekund rozmów wychodzących z sieci wybranego operatora. Połączenia telefoniczne były analizowane pod względem: typów doby, kategorii połączeń i grup abonentów. Wyszczególniono 35 zmiennych objaśniających, które wykorzystano w procesie estymacji obu porównywanych modeli. Stwierdzono, że model regresyjno-neuronowy charakteryzuje się większymi możliwościami aproksymacyjnymi i predykcyjnymi niż niezintegrowany model neuronowy.
Źródło:
Acta Scientiarum Polonorum. Oeconomia; 2020, 19, 3; 13-25
1644-0757
Pojawia się w:
Acta Scientiarum Polonorum. Oeconomia
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 28

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