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 "prediction model" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    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:
    Trójstanowy model Markowa prognozowania wydajności turbiny wiatrowej
    Three state Markov model of wind turbine efficiency prediction
    Autorzy:
    Mazur, D.
    Gołębiowski, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156112.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    turbina wiatrowa
    modele Markowa
    prognozowanie
    wind turbine
    Markov model
    prediction
    Opis:
    W artykule przedstawiona została metoda prognozowania wydajności pracy turbiny oparta na niejawnych łańcuchach Markowa. Niejawne łańcuchy Markowa znajdują zastosowanie w rozpoznawaniu mowy, ale mogą być także wykorzystane do prognozowania przyszłych wartości szeregu czasowego. Zaproponowane w pracy podejście oparte jest na dwóch znanych twierdzeniach związany z algorytmem przód-tył oraz algorytmem Bauma-Welcha. Przy pomocy modelu trójstanowego możliwe jest opisanie bardziej złożonych właściwości ciągu stanów, w którym pracuje turbina wiatrowa zależna od wiejącego wiatru.
    This paper presents the wind turbine efficiency prediction model based on implicit Markov chains. As the share of wind generated energy in total energy production constantly increases, the precise prediction of the wind turbine efficiency has become an important issue. Markov chains are used in speech recognition, but can also be used for the future values of the time series prediction. The quality of three state model is investigated, also the methodology of creating such a model is presented. The proposed approach is based on two, well known, algorithms. The forward-backward and Baum-Welch algorithms are used. The use of the three state model allows description of more complex properties of the state sequence in which the wind turbine operates depending on the wind conditions. The investigated method is an alternative to a commonly used method based on the wind velocity and direction measurements and the Weibull distribution of wind speed. Since these measurements are taken at the altitude of 10m this method is inaccurate.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 10, 10; 1073-1075
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Model dwustanowy prognozowania wydajności turbiny wiatrowej
    Two state prediction model of wind turbine efficiency
    Autorzy:
    Gołębiowski, M.
    Mazur, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/153877.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    turbina wiatrowa
    modele Markowa
    prognozowanie
    wind turbine
    Markov model
    prediction
    Opis:
    W artykule przedstawione zostały modele markowa prognozowania wydajności turbiny wiatrowej zależnej od wiejącego wiatru. Prognozowanie wydajności turbiny można oprzeć nawet na prostym modelu dwustanowym. Dobór parametrów modelu dwustanowego pozwala na określenie, jaka jest w ciągu stanów pracy turbiny średnia długość ciągów tego samego typu. W artykule przedstawiona została metoda prognozowania wydajności pracy turbiny wiatrowej oparta na niejawnych łańcuchach Markowa. Zaproponowane w pracy podejście oparte jest na dwóch twierdzeniach związanych z algorytmem przód-tył oraz algorytmem Bauma-Welcha.
    This paper presents the Markov model of the wind turbine efficiency prediction. As the share of wind generated energy in total energy production constantly increases, the precise prediction of the wind turbine efficiency has become an important issue. The prediction of the efficiency of the wind turbine can be based on a simple, two state, model. In this model state A represents the high efficiency operation and state B the low efficiency operation of the wind turbine. The quality of this model is investigated. The two state model parameter recognition allows determination of the average duration of the sequence of states of the same type. The presented method is based on implicit Markov chains. The proposed approach is based on two, well known, algorithms. The forward-backward and Baum-Welch algorithms are used. The investigated method is an alternative to a commonly used method based on the wind velocity and direction measurements and the Weibull distribution of wind speed. Since these measurements are taken at the altitude of 10m this method is inaccurate.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 10, 10; 1070-1072
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    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
    Tytuł:
    Prognozowanie zawartości cukru w korzeniach buraka cukrowego z wykorzystaniem technik regresyjnych i neuronowych
    Prognosis of the content of sugar in the roots of sugar-beet with utilization of the regression and neural techniques
    Autorzy:
    Niedbała, G.
    Przybył, J.
    Sęk, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/288994.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    burak cukrowy
    prognozowanie
    plon cukru
    sztuczna sieć neuronowa
    model regresyjny
    artificial neural networks
    prediction
    sugar beet
    Opis:
    Celem pracy było zbudowanie modelu prognozującego zawartość cukru w korzeniach buraka cukrowego. Prognozę można przeprowadzić przy pomocy klasycznych metod regresyjnych oraz z wykorzystaniem nowoczesnej techniki modelowania neuronowego. W pracy dokonano porównania obu tych metod dla budowy krótkoterminowych modeli prognoz zawartości cukru w korzeniach buraka cukrowego, opartych na danych empirycznych z trzyletnich badań.
    Prognosis of the content of sugar in the roots of sugar-beet is an important element of the organization of the production in the farm. The high content of the sugar gives measurable financial advantages for the grower and delivers to the sugar factories the material from which one gets white sugar of high quality. The aim of the research was to build a prognosis model of the content of sugar in the sugar-beet roots. One can conduct the realization of the prognosis by means the classic regression method, and the modern techniques of neural modeling as well. During research comparisons of both methods were performed when it comes to the building of short-term models of prognoses the content of sugar in the roots of sugar-beet based on empirical data's of three-years investigations.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2007, R. 11, nr 2 (90), 2 (90); 225-234
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Obliczeniowe prognozowanie wzrostu mikrogrzybów w budynkach mieszkalnych
    Computational fungus growth prediction in residential buildings
    Autorzy:
    Radon, J.
    Gryc, A.
    Sadlowska, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/40164.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
    Tematy:
    budynki jednorodzinne
    budynki mieszkalne
    grzyby
    modele matematyczne
    prognozowanie
    termomodernizacja
    wzrost mikroorganizmow
    zanieczyszczenia mikrobiologiczne
    fungi
    mathematical model
    microbial pollution
    microorganism growth
    prediction
    residential building
    single-family house
    thermomodernization
    Źródło:
    Acta Scientiarum Polonorum. Architectura; 2009, 08, 1-2
    1644-0633
    Pojawia się w:
    Acta Scientiarum Polonorum. Architectura
    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