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 "stochastic modelling" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Uwzględnianie niepewności w modelach potencjałów ruchotwórczych
    Integrating uncertainties and stochastic effects into transportation network models at trip generation
    Autorzy:
    Kisgyörgy, L.
    Vasvari, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/248303.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
    Tematy:
    metody Monte Carlo
    modelowanie transportu
    VISUM
    symulacja stochastyczna
    Monte Carlo method
    transportation modelling
    stochastic simulation
    Opis:
    W modelach sieci transportowych wiele zmiennych opisuje cechy fizyczne sieci. Integracja wynikowej niepewności jest tylko częściowa. Wiele tych zmiennych jest opartych na hipotezach i oszacowaniach. Metoda Monte Carlo jest efektywną narzędziem oceny scenariuszy, w których pewne zmienne nie mogą być opisane dokładnie. W artykule rozważano zastosowanie metody MC z zaproponowaną strukturą zmiennych losowych opisujących niepewność podczas generowania podróży. Powtarzanie obliczeń powoduje rosnącą dokładność wartości potoku ruchu na łuku i różnorodność funkcji rozkładu. Szczegóły analizy ilustrują trudności, które mogą pojawiać się podczas stosowania metody MC.
    Transportation network models contain numerous variables describing features of the physical network. Many of these variables are based on hypotheses or estimations. Integration of the implicated uncertainty is only partial. The Monte Carlo method is an effective tool for evaluating scenarios where certain variables could not be described precisely. This paper explores the application of the MC method with proposed random variable structure covering uncertainties of trip generation. Evaluation of repeated assignments show increasing detail of traffic flow values per link and a variety of distribution functions. Details of the analysis illustrate the difficulties which might arise when adopting the MC method.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowo-Techniczne Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji w Krakowie. Seria: Materiały Konferencyjne; 2014, 1(103); 179-194
    1231-9171
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowo-Techniczne Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji w Krakowie. Seria: Materiały Konferencyjne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Funkcje zmiennych losowych - możliwości redukcji modeli stochastycznych, Część 1
    Functions of random variables - possibility of reduction of stochastic models, Part 1
    Autorzy:
    Snopkowski, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/350454.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    modelowanie procesów
    symulacja stochastyczna
    funkcje zmiennych losowych
    modelling the processes
    stochastic simulation
    functions of random variables
    Opis:
    W pracy opisano możliwości redukcji modeli stochastycznych poprzez wykorzystanie związków funkcyjnych, mogących występować między zmiennymi losowymi w modelu. Opisano związki funkcyjne, które jako rozkłady wynikowe dają rozkład beta, chi-kwadrat, Cauchy'ego, F-Snedecora, gamma oraz jednostajny. W ten sposób przeprowadzona redukcja modelu ma korzystny wpływ na dalsze etapy jego wykorzystania, a więc upraszcza zapis w postaci programu komputerowego i skraca sam proces symulacji stochastycznej.
    This paper contain consideration about described the possibility of reduction of stochastic models by usage functional relationships, which can occur between random variables in model. Functional relations were also described as outcome schedules let schedule beta, chi-square, Cauchy, F-Snedecor, gamma and uniform. In this way the conducted reduction of model has profitable influence on his further usage, and so simplifies the record in figure of computer programme, and then the process of stochastic simulation is shortened.
    Źródło:
    Górnictwo i Geoinżynieria; 2005, 29, 2; 75-86
    1732-6702
    Pojawia się w:
    Górnictwo i Geoinżynieria
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Funkcje zmiennych losowych - możliwości redukcji modeli stochastycznych, Cz. 2
    Functions of random variables - possibility of reduction of stochastic models, Part 2
    Autorzy:
    Snopkowski, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/350146.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    modelowanie procesów
    symulacja stochastyczna
    funkcje zmiennych losowych
    modelling the processes
    stochastic simulation
    functions of random variables
    Opis:
    W artykule opisano możliwości redukcji modeli stochastycznych poprzez wykorzystanie związków funkcyjnych, mogących występować między zmiennymi losowymi w modelu. Opisano związki funkcyjne, które jako rozkłady wynikowe dają rozkład normalny, lognormalny, t-Studenta oraz wykładniczy. W części pierwszej publikacji, rozkładami wynikowymi były: beta, chi-kwadrat, Cauchy'ego, F-Snedecora, gamma, jednostajny. Wykorzystanie opisanych funkcji zmiennych losowych w modelu stochastycznym, może mieć korzystny wpływ na dalsze jego wykorzystanie, poprzez uproszczenie jego zapisu w postaci programu komputerowego i skrócenie samego procesu symulacji stochastycznej.
    This paper contain consideration about described the possibility of reduction of stochastic models by usage functional relationships, which can occur between random variables in model. Functional relations were also described, which as outcome schedule gave normal distribution, log-normal distribution, t-Student distribution and exponential distribution. In first part of publication, the outcome distribution were: beta, chi-square, Cauchy, F-Snedecor, gamma and uniform. The usage of described functions of random variables in stochastic model, can have the profitable influence on its further utilization, through the simplification of its record in figure of computer programme and the shortening of the stochastic simulation process.
    Źródło:
    Górnictwo i Geoinżynieria; 2005, 29, 3; 51-61
    1732-6702
    Pojawia się w:
    Górnictwo i Geoinżynieria
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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