Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "model ARIMA" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Research on the combustion process using time series
Badania procesu spalania z wykorzystaniem szeregów czasowych
Autorzy:
Grądz, Żaklin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/407883.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
time series
ARIMA model
flame luminosity
szereg czasowy
model ARIMA
jasność świecenia płomienia
Opis:
In the combustion process, one of the most important tasks is related to maintaining its stability. Numerous methods of monitoring, diagnostics, and analysis of the measurement data are used for this purpose. The information recorded in the combustion chamber constitute one-dimensional time series. In the case of non-stationary time series, which can be transformed into the stationary form, the autoregressive integrated moving average process can be employed. The paper presented the issue of forecasting the changes in flame luminosity. The investigations discussed in the work were carried out with the ARIMA model (p,d,q). The presented forecasts of changes in flame luminosity reflect the actual processes, which enables to employ them in diagnostics and control of the combustion process.
W procesie spalania jednym z najważniejszych zadań jest zachowanie jego stabilności. Do tego celu wykorzystywanych jest wiele metod z zakresu monitorowania, diagnostyki i analizy danych pomiarowych. Zarejestrowane w komorze spalania informacje są jednowymiarowymi szeregami czasowymi. W przypadku niestacjonarnych szeregów czasowych, które można przekształcić do formy stacjonarnej, znalazły zastosowanie scałkowane procesy autoregresji i średniej ruchomej. W artykule przedstawiono problematykę prognozowania zmian intensywności świecenia płomienia. Badania zaprezentowane w pracy zostały przeprowadzone z wykorzystaniem modelu ARIMA(p,d,q). Przedstawione prognozy zmian intensywność świecenia płomienia odwzorowują rzeczywiste przebiegi, co pozwala wykorzystać je w diagnostyce i sterowaniu procesem spalania.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2020, 10, 2; 52-55
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena efektów dywersyfikacji portfela produktowego w zakresie ryzyka sprzedaży całkowitej i trafności jej prognoz
Assessment of diversification of product portfolio in terms of total sales risk and its forecast accuracy
Autorzy:
Brzęczek, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/424809.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
trafność prognozy
szereg czasowy
sprzedaż produktów
regresja
ARIMA
model Wintersa
Opis:
Celem prac badawczych opisanych w artykule była ocena dywersyfikacji portfela produktowego w świetle pojęć i metod teorii prognozowania, przede wszystkim ocena dywersyfikacji na podstawie trafności prognozy sprzedaży całkowitej. Dlatego porównano trafność prognoz sprzedaży pojedynczych grup produktów i sprzedaży całkowitej w wybranym przedsiębiorstwie handlowym z branży rolniczo-technicznej. Wyniki są zgodne ze znaną z teorii prawidłowością, iż dywersyfikacja produktowa służy zmniejszaniu ryzyka w prowadzonej działalności gospodarczej. Podwyższona trafność prognoz potwierdziła hipotezę o właściwej dywersyfikacji produktowej w badanym przedsiębiorstwie. Dobór metod i estymację modeli poprzedzono badaniami własności szeregów czasowych sprzedaży. Testy dały ogólne wskazówki co do typu modelu i zmiennych objaśniających. Do analizy każdego szeregu zastosowano alternatywne typy modeli: regresji, ARIMA i wygładzania wykładniczego Wintersa, z których wybrano jeden o najbardziej trafnych prognozach.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2017, 1 (55); 112-124
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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