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 "pobor wody" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Prognozowanie obciążenia hydraulicznego miejskiego systemu wodociągowego z wykorzystaniem modeli rozmytych typu TSK
    Forecasting hydraulic load of urban water supply system using TSK fuzzy models
    Autorzy:
    Stachura, M.
    Studziński, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/237351.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
    Tematy:
    Sieć wodociągowa
    pobór wody
    modelowanie
    prognozowanie
    Water supply system
    water demand
    modeling
    forecasting
    Opis:
    Przedstawiono możliwości prognozowania dobowego poboru wody w miejskim systemie wodociągowym. W tym celu wykorzystano modele o strukturze Takagi-Sugeno-Kanga (TSK), w których następnikiem jest klasyczny model liniowy uwzględniający dynamikę, co pozwala na określenie ich struktury jako „modeli liniowych rozmywanych strefowo”. W przeprowadzonych rozważaniach wykorzystano dane (o liczebności 974) pochodzące z sieci wodociągowej Rzeszowa obejmujące przedział czasu od 01-07-2005 do 29-02-2008. Na podstawie zarejestrowanych danych porównano tygodniowe wartości poboru wody w różnych porach roku. Kolejno przedstawiono modele TSK oraz sposób ich wyznaczania. Wykazano, że modelowanie może odbyć się w oparciu o znajomość tygodniowych zmian poboru wody, a wynikowy model pozwala prognozować wartości poboru wody w szerokim zakresie zmienności. Uzyskane wyniki przy różnych kombinacjach rozmywania i doboru struktury konkluzji modelu były porównywalne, z czego wynika, że wykorzystywana metoda wyznaczania modeli rozmytych może być stosowana do określania właściwości dynamicznych procesów, w przypadku których nie jest znany dokładny opis modelowanych zjawisk.
    The paper presents possibilities of daily water demand forecasting for municipal water supply system. For this purpose, Takagi-Sugeno-Kang’s (TSK) models were applied. In this type of models the conclusion is in the form of a classical linear function, which allows describing their structure as ‛fuzzified linear models’. For the purpose of this study data from the water supply network for the city of Rzeszow was used (974 samples). It covered the period from 1 July 2005 to 29 February 2008. Based on the collected data weakly water demand values were compared for different seasons. Subsequent TSK models were described together with the way they were developed. It was shown that modeling could be based on weakly water demand data and that resulting model allowed predicting water demand values over a wide range of variability. The results received for different combinations of fuzzification and model conclusion structure selection were comparable. Therefore, it could be concluded that the method used for fuzzy model development might be used to determine dynamic properties of the processes for which the exact description of modeled phenomena was unknown.
    Źródło:
    Ochrona Środowiska; 2014, 36, 1; 57-60
    1230-6169
    Pojawia się w:
    Ochrona Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania szeregów czasowych krótkotrwałego poboru wody w wybranych systemach wodociągowych.
    Artificial Neural Networks for Predicting Water Demand Time Series in Municipal Water Supply Systems of Choice.
    Autorzy:
    Cieżak, W.
    Siwoń, Z.
    Cieżak, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/237688.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
    Tematy:
    system wodociągowy
    pobór wody
    prognozowanie
    sztuczne sieci neuronowe
    water supply system
    water demand
    forecasting
    artificial neuron networks
    Opis:
    W artykule omówiono wyniki modelowania i prognozowania szeregów czasowych poboru wody z miejskich sieci wodociągowych dla potrzeb optymalnego sterowania procesami zaopatrzenia w wodę. Zaprezentowano wyniki praktycznej weryfikacji sztucznych sieci neuronowych na przykładzie wydzielonego rejonu sieci wodociągowej we Wrocławiu i Brzegu. Przedstawiona została propozycja struktury sieci neuronowej przystosowanej do prognozowania zapotrzebowania na wodę, a także omówiono metody przygotowania danych statystycznych do późniejszego wykorzystania przy prognozowaniu z zastosowaniem sieci neuronowych. Wykazano silne i słabe strony omawianej metody prognozowania, jej skuteczność i dokładność. Skuteczność sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych krótkotrwałego poboru wody okazała się w praktyce porównywalna ze skutecznością modeli klasy ARIMA.
    Water demand time series were modeled and forecast for the purpose of optimal control of water supply processes in municipal water supply systems. The verification of the artificial neural network models involved a separate water supply subsystem for Wrocław and the water supply system for Brzeg. A structure of artificial neural networks is proposed for water demand prediction. Methods of statistical data processing for further use with neural networks for water demand prediction are also discussed. The strengths and weaknesses of this approach are pointed out along with its efficiency and accuracy. The results show that the efficiency of neural networks in forecasting the water demand time series is comparable with the efficiency of ARIMA models. Hence, the neural networks can be used as an alternative to the ARIMA models.
    Źródło:
    Ochrona Środowiska; 2006, R. 28, nr 1, 1; 39-44
    1230-6169
    Pojawia się w:
    Ochrona Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie wielowarstwowych sztucznych sieci neuronowych do średnioterminowego prognozowania poboru wody – studium przypadku
    Application of multilayer perceptron artificial neural networks to mid-term water consumption forecasting – a case study
    Autorzy:
    Piasecki, A.
    Jurasz, J.
    Marszelewski, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/237135.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
    Tematy:
    sieć wodociągowa
    pobór wody
    prognozowanie
    sztuczne sieci neuronowe
    zmienna objaśniająca
    water supply system
    water consumption
    forecasting
    artificial neural networks
    exogenous variable
    Opis:
    Do prognozowania miesięcznego poboru wody w wybranym mieście o średniej wielkości wykorzystano wielowarstwowe sztuczne sieci neuronowe. Badaniem objęto jedno z osiedli w Toruniu – Czerniewice, które ma własny system wodociągowym (inny niż pozostała część miasta). Początkowo w analizie uwzględniono dziewięć zmiennych objaśniających, opisujących warunki meteorologiczne, ekonomiczne i społeczne. W trakcie prognozowania okazało się, że wykorzystanie wszystkich zgromadzonych zmiennych wejściowych korelujących z poborem wody nie dało prognoz najlepszych jakościowo. Najlepszy wynik w tym zakresie (oceniony na podstawie wartości błędu typu MAPE) uzyskano w przypadku modelu zbudowanego na podstawie takich zmiennych, jak liczba osób korzystających z wodociągu, cena wody, maksymalna temperatura i wilgotność powietrza oraz średni dochód na jednego mieszkańca. Wykazano, że zakres zmiennych uwzględnianych w prognozowaniu poboru wody za pomocą sieci neuronowych wymaga dostosowania do warunków lokalnych. W rozpatrywanym przypadku sztuczne sieci neuronowe potwierdziły swą użyteczność w zakresie średnioterminowego prognozowania poboru wody.
    Multilayer perceptron (MLP) artificial neural networks were employed to monthly water consumption forecasting. Research encompassed Czerniewice, one of the estates in Torun with a dedicated waterworks system (different from the other part of the town). Initially, nine exogenous variables describing meteorological, economic and social conditions were examined. The forecasting process revealed that implementation of all input variables correlating with water consumption did not lead to the highest quality forecasts. In terms of quality, the best result (evaluated based on MAPE criterion) was achieved for a model built on variables such as number of residents with access to waterworks, water rate, maximum temperature and humidity, and average income per inhabitant. It was demonstrated that the selection of input variables used for water consumption forecasting should be adjusted to local conditions. In the example considered, artificial neural networks proved useful in mid-term water consumption forecasting.
    Źródło:
    Ochrona Środowiska; 2016, 38, 2; 17-22
    1230-6169
    Pojawia się w:
    Ochrona Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych Kohonena do prognozowania dobowego poboru wody.
    Application of Kohonen Artificial Neural Networks to the Prediction of Daily Water Consumption.
    Autorzy:
    Licznar, P.
    Łomotowski, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/237690.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
    Tematy:
    dobowy pobór wody
    prognozowanie
    sieci neuronowe Kohonena
    daily water consumption
    prediction
    artificial neural networks
    perceptron networks
    Self-Organizing Feature Map (SOFM)
    Opis:
    W pracy przedstawiono wyniki badań nad zastosowaniem samoorganizujących sieci Kohonena do prognozowania dobowego poboru wody. Dotychczas do prognozowania poboru wody używano sztucznych sieci neuronowych najprostszych typów, głównie sieci perceptronowych o pojedynczej warstwie ukrytej. Otrzymywano przy tym wyniki porównywalne lub lepsze od modeli stochastycznych opartych o analizę szeregów czasowych, jednakże sieci te nie pozwalały wniknąć w istotę kształtowania się procesu poboru wody. Wagi poszczególnych neuronów sieci perceptronowych, ustalane w trakcie ich uczenia, nie są bowiem powiązane z fizycznymi cechami prognozowanego szeregu czasowego. Z tego względu podjęto próbę zastosowania samoorganizujących sieci Kohonena dla prognozowania dobowego poboru wody w sieci wodociągowej. W badaniach wykorzystano szereg czasowy dobowego zużycia wody z lat 1996-2002 jednego z większych polskich wodociągów. Prognoza była wykonana dwuetapowo. Pierwszym jego etapem było prognozowanie sumarycznego tygodniowego rozbioru wody przy użyciu prostej sieci perceptronowej szeregu czasowego. W następnym etapie prognozowany całkowity, tygodniowy, rozbiór był rozdzielany na poszczególne dni tygodnia, zgodnie z wzorcami rozpoznanymi dla poszczególnych okresów roku przez samoorganizującą się strukturę sieci Kohonena. Otrzymywane wyniki były porównywalne z wcześniejszymi rezultatami autorów, uzyskanymi na tym obiekcie do prognozowania przy wykorzystaniu prostych sieci neuronowych oraz metody wygładzania wykładniczego. Dodatkowym - poznawczym - wynikiem przeprowadzonych badań są opracowane, przy wykorzystaniu sieci samoorganizującej się na zasadzie współzawodnictwa, profile tygodniowego poboru wody.
    The objective of the study was to develop a hybrid tool for predicting daily water consumption by the combined use of the perceptron and Kohonen artificial neural networks. The investigations included a 7-year time series of total daily water consumption in the time span of 1996 to 2002, coming from one of Poland's largest water distribution systems. The prediction process was a two-stage one. At the first stage, the Self-Organizing Feature Map (SOFM) was made in order to establish the weekly water distribution patterns that are typical for each season of the year. At the second stage, a simple single hidden layer perceptron networks was built to enable the prediction of total weekly water consumption. Owing to the combined use of the perceptron and Kohonen artificial neural networks it was possible to work out high-quality daily water consumption predictions and to identify typical seasonal patterns of weekly water consumption.
    Źródło:
    Ochrona Środowiska; 2006, R. 28, nr 1, 1; 45-48
    1230-6169
    Pojawia się w:
    Ochrona Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modele neuronowe szeregów czasowych godzinowego poboru wody w osiedlach mieszkaniowych
    Neural network models of hourly water demand time series in housing areas
    Autorzy:
    Siwoń, Z.
    Cieżak, W.
    Cieżak, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/237770.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
    Tematy:
    sztuczne sieci neuronowe
    szeregi czasowe
    prognozowanie
    pobór wody
    system wodociągowy
    artificial neural networks
    time series
    forecasting
    water demand
    water supply system
    Opis:
    Omówiono wyniki modelowania i prognozowania szeregów czasowych poboru wody z miejskich sieci wodociągowych na potrzeby optymalnego sterowania procesem zaopatrzenia w wodę. Zaprezentowano wyniki weryfikacji sztucznych sieci neuronowych na przykładzie wydzielonego rejonu sieci wodociągowej w Kłodzku i we Wrocławiu. Przedstawiono analizę przydatności sztucznych sieci neuronowych w bieżącym prognozowaniu szeregów czasowych godzinowego poboru wody, która wykazała, że optymalne struktury sieci perceptronowych i liniowych nie są skomplikowane, co między innymi ułatwia proces ich douczania lub uczenia od nowa. W praktyce błędy prognozowania przy wykorzystaniu wielowarstwowych perceptronowych sieci neuronowych i liniowych sieci neuronowych okazały się porównywalne lub mniejsze od błędów predykcji wg modeli klasy ARIMA i metod wykładniczego wygładzania szeregów czasowych. Wykazano, że przydatność sieci o radialnych funkcjach bazowych do prognozowania dobowych histogramów godzinowego poboru wody była ograniczona i jednocześnie mniejsza niż sieci liniowych oraz perceptronowych.
    The paper outlines the results of modeling and forecasting the water demand time series for the optimal control of water supply processes in municipal water supply systems. The results of verification of the artificial neural network models have been presented for a separate water supply subsystem in Klodzko and in Wroclaw. Analysis of the performance of artificial neural networks when used to develop current predictions of the time series for hourly water demand has revealed that the optimal structures of perceptron and linear networks are not very complicated, which facilitates the process of additional training or re-training. Practically, it has been found that forecasting produces comparable or smaller errors when focused on multilayer perceptron neural networks and linear neural networks than when based on the use of ARIMA models and exponential smoothing of the time series. Applicability of neural networks of radial base functions (RBF) to forecasting daily water demand histograms is limited, and lesser than that of linear and perceptron networks.
    Źródło:
    Ochrona Środowiska; 2011, 33, 2; 23-26
    1230-6169
    Pojawia się w:
    Ochrona Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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