Informacja

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

Wyszukujesz frazę "logistic transport" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Application of the logistic regression for determining transition probability matrix of operating states in the transport systems
Zastosowanie regresji logistycznej do wyznaczania macierzy prawdopodobieństw przejść stanów eksploatacyjnych w systemach transportowych
Autorzy:
Kozłowski, Edward
Borucka, Anna
Świderski, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301531.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
logistic regression
transition probability matrix
Markov chains
transport system
regresja logistyczna
macierz prawdopodobieństw przejść
łańcuchy Markowa
system transportowy
Opis:
Transport companies can be regarded as a technical, organizational, economic and legal transport system. Maintaining the quality and continuity of the implementation of transport requisitions requires a high level of readiness of vehicles and staff (especially drivers). Managing and controlling the tasks being implemented is supported by mathematical models enabling to assess and determine the strategy regarding the actions undertaken. The support for managing processes relies mainly on the analysis of sequences of the subsequent activities (states). In many cases, this sequence of activities is modelled using stochastic processes that satisfy Markov property. Their classic application is only possible if the conditional probability distributions of future states are determined solely by the current operational state. The identification of such a stochastic process relies mainly on determining the probability matrix of interstate transitions. Unfortunately, in many cases the analyzed series of activities do not satisfy Markov property. In addition, the occurrence of the next state is affected by the length of time the system remains in the specified operating state. The article presents the method of constructing the matrix of probabilities of transitions between operational states. The values of this matrix depend on the time the object remains in the given state. The aim of the article was to present an alternative method of estimating the parameters of this matrix in a situation where the studied series does not satisfy Markov property. The logistic regression was used for this purpose.
Przedsiębiorstwa transportowe mogą być traktowane jako wyodrębniony pod względem technicznym, organizacyjnym, ekonomicznym i prawnym system transportowy. Zachowanie jakości i ciągłości realizacji zleceń przewozowych wymaga wysokiego poziomu gotowości pojazdów oraz personelu (szczególnie kierowców). Kontrolowanie i sterowanie realizowanymi zadaniami wspierane jest modelami matematycznymi, umożliwiającymi ocenę i określenie strategii dotyczącej podejmowanych działań. Wsparcie procesów zarządzania polega głównie na analizie sekwencji kolejnych, realizowanych czynności (stanów). W wielu przypadkach taki ciąg czynności jest modelowany za pomocą procesów stochastycznych, spełniających własność Markowa. Ich klasyczne zastosowanie możliwe jest tylko w przypadku, gdy warunkowe rozkłady prawdopodobieństwa przyszłych stanów są określone wyłącznie przez bieżący stan eksploatacyjny. Identyfikacja takiego procesu stochastycznego polega głównie na wyznaczeniu macierzy prawdopodobieństw przejść międzystanowych. Niestety w wielu przypadkach analizowane ciągi czynności nie spełniają własności Markowa. Dodatkowo, na wystąpienie kolejnego stanu wpływa długość interwału czasowego pozostania systemu w określonym stanie eksploatacyjnym. W artykule przedstawiono metodę konstrukcji macierzy prawdopodobieństw przejść pomiędzy stanami eksploatacyjnymi. Wartości tej macierzy zależą od czasu przebywania obiektu w danym stanie. Celem artykułu było zaprezentowanie alternatywnej metody estymacji parametrów tej macierzy w sytuacji, gdy badany szereg nie spełnia własności Markowa. Wykorzystano w tym celu regresję logistyczną.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2020, 22, 2; 192-200
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Forecasting the demand for transport services on the example of a selected logistic operator
Autorzy:
Grzelak, Małgorzata
Borucka, Anna
Buczyński, Zbigniew
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/223984.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
multiple regression
forecasting
cross-docking
Opis:
The number of shipments is growing every year, and as a result, new transport companies arise. The increase in competition requires from entrepreneurs to apply solutions increasing the level of services provided in order to best satisfy the needs of the customers. In this aspect, minimizing the time of deliveries is extremely important, and it can be achieved, for example, by implementing the cross-docking method. It consists in consolidation of cargo from different shipment locations that is delivered in the same direction. The main feature of the above method is to keep the labor intensity of operations and the interference in the cargo to the minimum. The purpose of this article is to present a research on a logistic operator working based on a cross-docking warehouse with a capacity significantly lower than the average daily quantity of shipments handled. This requires both effective management of the available space and minimizing the time spent on manipulation activities. Therefore, it is important to know the expected number of parcels that are planned to be received and shipped on a given day in order to coordinate the work in the warehouse. It is possible to estimate it by using mathematical methods of forecasting. One of them - the multiple regression - is presented in this article. The calculations were made on the basis of collected empirical observations concerning orders for pallet spaces placed by customers. Such a forecast allows for improvement of the processes of planning and management of the possessed resources. It allows to adjust the number of warehouse workers or vehicles necessary for internal transport to the expected needs. Ultimately, it may translate into more efficient functioning not only of the surveyed branch, but also of the whole network.
Źródło:
Archives of Transport; 2019, 52, 4; 81-93
0866-9546
2300-8830
Pojawia się w:
Archives of Transport
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