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 "demand modelling" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 21
Tytuł:
Demand modelling for public transport service based on variation of needs in travel
Modelowanie popytu na usługi transportu publicznego na podstawie zmienności potrzeb w podróży
Autorzy:
Rossolov, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/192822.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
Tematy:
OD matrix
passenger trip
demand model
macierz źródło-miejsce docelowe
podróż pasażerska
zastosowanie gęstości miejsc pracy
gęstość zaludnienia w mieście
Opis:
The complex approach to O-D matrix modelling based on stochastic hypotheses about demand generation for public transport service is developed. Using combinatorial analysis the demand variation model has been worked up and the possible quantity of O-D matrixes has been estimated. It has been developed the methods of O-D matrixes modelling using step-by-step simulation and Monte Carlo method.
W artykule zostało opracowane kompleksowe podejście do modelowania macierzy źródło-cel w oparciu o stochastyczne hipotezy dotyczące generowania popytu na usługi transportu publicznego. Korzystając z analizy kombinatorycznej został opracowany model zmienności popytu i oszacowana możliwa ilość matryc. Opracowano metody modelowania macierzy źródło-cel za pomocą stopniowej symulacji oraz metody Monte Carlo.
Źródło:
Transport Miejski i Regionalny; 2016, 7; 4-8, 12
1732-5153
Pojawia się w:
Transport Miejski i Regionalny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dependence of trip length frequency distribution on characteristics of route network elements
Autorzy:
Horbachov, P.
Svichynskyi, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/224101.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
municipal public transport
allocation function
distribution law
stop co-ordinate
distance between stops
trip matrix
demand modelling
transport miejski
transport zbiorowy
cechy komunikacji miejskiej
funkcja podziału populacji
odległości między przystankami
modelowanie popytu
Opis:
The up-to-date methods of the demand modelling for municipal public transport (MPT) services are not perfect and they require an objective estimation, enhancement and improvement. These refinements are to take into account the functions of population allocation in modern cities. The possibility of the definition of population allocation functions on the basis of characteristics of public transport stops allocation, the regularities of distances between adjacent stops and distances between a pair of stops are investigated.
Źródło:
Archives of Transport; 2014, 30, 2; 21-30
0866-9546
2300-8830
Pojawia się w:
Archives of Transport
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Economic and environmental aspect in modelling monthly water demand in Bialystok – a case study
Czynniki ekonomiczno-środowiskowe w modelowaniu miesięcznego zapotrzebowania na wodę na przykładzie Białegostoku
Autorzy:
Kolendo, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/34167.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Fundacja Ekonomistów Środowiska i Zasobów Naturalnych
Źródło:
Ekonomia i Środowisko; 2016, 2
0867-8898
Pojawia się w:
Ekonomia i Środowisko
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelling of Travel Behaviour of Students Using Artificial Intelligence
Autorzy:
Alex, Anu P.
Manju, V. S.
Isaac, Kuncheria P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/224051.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
travel demand models
travel behaviour
transportation planners
travel management
econometric model
podróże
zachowania podróżujących
planowanie podróży
zarządzanie podróżą
model ekonometryczny
Opis:
Travel demand models are required by transportation planners to predict the travel behaviour of people with different socio-economic characteristics. Travel behaviour of students act as an essential component of travel demand modelling. This behaviour is reflected in the educational activity travel pattern, the timing, sequence and mode of travel of students. Roads in the vicinity of schools are adversely affected during the school opening and closing hours. It enhances the traffic congestion, emission and safety problems around schools. It is necessary to improve the safety of school going children by understanding the present travel behaviour and to develop efficient sustainable traffic management measures to reduce congestion in the vicinity of schools. It is possible only if the travel behaviour of educational activities are studied. This travel behaviour is complex in nature and lot of uncertainty exists. Selection of modelling technique is very important for modelling the complex travel behaviour of students. This leads to the importance of application of artificial intelligence (AI) techniques in this area. AI techniques are highly developed in twenty first century due to the advancements in computer, big data and theoretical understanding. It is proved in the literature that these techniques are suitable for modelling the human behaviour. However, it has not been used in behaviourally oriented activity based modelling. This study is aimed to develop a model system to predict the daily travel behaviour of students using artificial intelligence technique, ANN. These ANN models were then compared with the conventional econometric models developed. It was observed that artificial intelligence models provide better results than econometric models in predicting the activity-travel behaviour of students. These models were further applied to study the variation in activity-travel behaviour, if short term travel-demand management measures like promoting walking for educational activities are implemented. Thus the study established that artificial intelligence can replace the conventional econometric methods for modelling the activity-travel behaviour of students. It can also be used for analysing the impact of short term travel demand management measures.
Źródło:
Archives of Transport; 2019, 51, 3; 7-19
0866-9546
2300-8830
Pojawia się w:
Archives of Transport
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Demand deficiency, money velocity and heterogeneity
Autorzy:
Basci, Sidika
Gherbi, Tahar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/14154840.pdf
Data publikacji:
2020-06-21
Wydawca:
Wyższa Szkoła Bankowa we Wrocławiu
Tematy:
Demand Deficiency
Money Velocity
Heterogeneity
Wealth Distribution
Agent Based Modelling
Opis:
Aim: Money velocity data for the United States show that there is a decline in all of the broad money aggregates in recent decades. This points to a sustained demand deficiency element. Can consumer heterogeneity be the cause of this declining trend? The aim of this paper is to find an answer for this question.   Design / Research Methods: To achieve our aim we use Agent Based Modelling (ABM). In our model, the agents are heterogeneous consumers with different spending propensities.   Conclusions / findings: We show that heterogeneous consumers with different spending propensities alone puts a downward pressure on money velocity. This pressure is coupled with a sustained worsening in the wealth distribution. We observe that as money accumulates in the hands of agents with the lowest propensity to spend, money velocity keeps declining. This also puts a downward pressure on nominal aggregate demand and hence a deflationary bias on the general price level.   Originality / value of the article: This paper shows that heterogeneity of economic agents should not be ignored and that ABM is a very powerful tool to analyse heterogeneity.   Implications of the research: The implication for policy makers is that the demand deficiency associated with the fall in money velocity will persist until the worsening of wealth dispersion comes to a halt.
Źródło:
Central European Review of Economics and Management; 2020, 4, 2; 137-153
2543-9472
Pojawia się w:
Central European Review of Economics and Management
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Predictive Modelling for Characterisation of Organics in Pit Latrine Sludge from Unplanned Settlements in Cities of Malawi
Autorzy:
Kalulu, K.
Thole, B.
Mkandawire, T.
Kululanga, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/124540.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
Tematy:
Akaike Information Criterion
biochemical oxygen demand
chemical oxygen demand
faecal sludge characteristics
multiple linear regression model
Opis:
The limited availability of data on faecal sludge characteristics remains one of the major challenges faced by developing countries in proper management of faecal sludge. In view of the limited financial resources and expertise in these developing countries, there is a need to come up with less-resource-intensive approaches for faecal sludge characterisation. Despite being used substantially in wastewater, there is limited evidence on the use of predictive modelling as a tool for cost-effective characterisation of faecal sludge. In this study, first order multiple linear regression modelling is investigated as a less-resource-intensive approach for accurate prediction of organics (biochemical oxygen demand and chemical oxygen demand) in pit latrine sludge. The predictor variables explored in the modelling include pH, electrical conductivity, total solids, total volatile solids, fixed solids and moisture content. The modelling uses data collected from 80 latrines in unplanned settlements of four cities in Malawi. The study shows that it is possible to reliably predict chemical oxygen demand and biochemical oxygen demand in pit latrine sludge using electrical conductivity and total solids, which require low levels of resources and expertise to determine.
Źródło:
Journal of Ecological Engineering; 2018, 19, 3; 141-145
2299-8993
Pojawia się w:
Journal of Ecological Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An attempt to model the demand for new cars in Poland and its spatial differences.
Autorzy:
Kisiała, Wojciech
Kudłak, Robert
Gadziński, Jędrzej
Dyba, Wojciech
Kołsut, Bartłomiej
Stryjakiewicz, Tadeusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/943133.pdf
Data publikacji:
2017-12-20
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
Tematy:
car market
socio-economic determinants of demand
spatial perspective
econometric modelling
geographically weighted regression
Polska
Opis:
The article seeks to identify socio-economic conditions that affect the demand of individual consumers for cars and to analyse the spatial differences of those conditions. To achieve this objective use was made of methods and models of spatial econometrics. The analysis conducted embraced all poviats in Poland (the secondlevel unit of the Polish administrative division, equivalent to LAU-1, previously called NUTS-4) and covered the years 2010-2015. The findings show that the primary factor affecting the demand for new cars in Poland, other than the price, was the level of wealth of potential consumers. A complementary role was played by the demographic situation, the level of local development and the level of satisfaction of the needs for a motor vehicle. An in-depth analysis in the form of geographically weighted regression (GWR) showed there to be spatial variations in the conditions identified, which might explain the wide differences in the level of motorisation and the demand for new cars in Poland.
Źródło:
Economics and Business Review; 2017, 3(17), 4; 111-127
2392-1641
Pojawia się w:
Economics and Business Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelling of agricultural import demand in Ukraine
Autorzy:
Shevchuk, V.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/94837.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:
agricultural import
Kalman filter
exchange
rate effects
price and income effects
filtr Kalmana
efekty kursowe
cena
efekty dochodowe
Opis:
Based on the monthly data from four aggregated agricultural sectors for the 2001−2014 period, this paper investigates the determinants of demand for agricultural imports in Ukraine by using the time-varying parameter technique (the Kalman filter). The outcome suggests that the real exchange rate depreciation contributes to a lower demand for meat, fish and dairy products; vegetable oil and foodstuffs, while not affecting demand for wheat and vegetables. Domestic industrial output correlates with a higher demand for all four groups of agricultural imports. Import substitution effect of domestic agricultural production is found for three out of four groups of agricultural imports, except meat, fish and dairy products. Following an increase in international prices, there is a decrease in demand for wheat and vegetables, as well as for foodstuffs, while there is an opposite effect in demand for other groups, i.e. meat, fish and dairy products and vegetable oil.
Źródło:
Information Systems in Management; 2014, 3, 3; 201-211
2084-5537
2544-1728
Pojawia się w:
Information Systems in Management
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Mathematical modelling by convection-diffusion with reaction of organic pollution in the wadi Mouillah stream, north-western Algeria
Autorzy:
Benadda, Lotfi
Djelita, Belkheir
Chiboub-Fellah, Abdelghani
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2174337.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
biochemical oxygen demand
BOD5
diffusion
Hammam Boughrara dam
mathematical modelling
pollution
total phosphorus
wadi Mouillah
Opis:
This work describes the behaviour of organic pollutants along the wadi Mouillah watercourse and its main tributaries and their impacts on the Hammam Boughrara dam, located in the NW of Algeria, in the Wilaya of Tlemcen. The use of a database relating to physico-chemical, biotic and hydrological variables, covering the period from January 2006 to December 2009, contributed to the understanding of the spatiotemporal evolution of each variable. The application of a mathematical model of the diffusion by convection-dispersion with a reaction on two characteristic parameters of organic pollution, the biochemical oxygen demand (BOD5) which records values above the norm, with peaks that can reach 614%, and total phosphorus (Ptot), which the concentration is always higher with maxima reaching 53 mg∙dm-3 favouring eutrophication; this made it possible with precision to synthesise the propagation of pollutants in the liquid mass. The results obtained on the waters of Wadi Mouillah are therefore of poor quality; there is a need to set up a rigorous water quality monitoring system, with water treatment and decontamination devices to preserve the water resources. This will allow to contribute to better management of water quality in terms of combating the spread of pollution. Therefore, they can be used to support decisions in the context of sustainable development.
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2022, 54; 26--37
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The demand analysis of oceanic T-S-V 3D reconstruction on wide-swath SSH data features based on ROMS and 4DVAR
Autorzy:
Zhou, C.
Zhang, J.
Yang, J.
Cao, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2079186.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Oceanologii PAN
Tematy:
sea surface
anomaly
wide-swath altimeter
3D reconstruction
accuracy
Regional Ocean Modelling System
demand analysis
Opis:
Future wide-swath altimetry missions will provide high-resolution information about ocean surface elevation, and facilitate the characterization of meso- and sub-mesoscale ocean activities. In this study, the demand analysis of three-dimensional (3D) oceanic state reconstruction on wide-swath SSH data features was evaluated using a data assimilation strategy. Three groups of experiments were performed to determine if the wide-swath altimetry observations would improve the three-dimensional (3D) field estimates of ocean temperature-salinity-velocity (T-S-V), and to evaluate how the spatial and temporal resolution and accuracy of the wide-swath altimetry observations affected the ocean state estimation. The Regional Ocean Modeling System and the four-dimensional variational data assimilation method were used in the experiments, with numerical simulation for the Taiwan region at a resolution of 1/10° as the example. The sensitivity of the 3D ocean state construction to the wide-swath altimetry measurements was also investigated. The results showed that the wide-swath sea surface height (SSH) measurements would have an overall positive impact on the 3D T-S-V field and that the positive effect would increase as the resolution and accuracy of the observations increased, but the net benefits would gradually decrease. Among the three examined features of the wide-swath altimetry observations, the temporal resolution had the most influence on the 3D ocean state analysis.
Źródło:
Oceanologia; 2020, 62, 3; 309-325
0078-3234
Pojawia się w:
Oceanologia
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Combined modelling for iron ore demand forecasting with intelligent optimization algorithms
Modelowanie do prognozowania popytu na rudę żelaza połączone z inteligentnymi algorytmami optymalizacji
Autorzy:
Ren, Min
Dai, Jianyong
Zhu, Wancheng
Dai, Feng
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1849613.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
iron ore demand
combined model
intelligent optimization algorithm
forecasting accuracy
ruda żelaza
model połączony
inteligentny algorytm optymalizacji
dokładność prognozowania
Opis:
The stable supply of iron ore resources is not only related to energy security, but also to a country’s sustainable development. The accurate forecast of iron ore demand is of great significance to the industrialization development of a country and even the world. Researchers have not yet reached a consensus about the methods of forecasting iron ore demand. Combining different algorithms and making full use of the advantages of each algorithm is an effective way to develop a prediction model with high accuracy, reliability and generalization performance. The traditional statistical and econometric techniques of the Holt–Winters (HW) non-seasonal exponential smoothing model and autoregressive integrated moving average (ARIMA) model can capture linear processes in data time series. The machine learning methods of support vector machine (SVM) and extreme learning machine (ELM) have the ability to obtain nonlinear features from data of iron ore demand. The advantages of the HW, ARIMA, SVM, and ELM methods are combined in various degrees by intelligent optimization algorithms, including the genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO) algorithm and simulated annealing (SA) algorithm. Then the combined forecast models are constructed. The contrastive results clearly show that how a high forecasting accuracy and an excellent robustness could be achieved by the particle swarm optimization algorithm combined model, it is more suitable for predicting data pertaining to the iron ore demand.
Stabilne dostawy zasobów rudy żelaza związane są nie tylko z bezpieczeństwem energetycznym, ale także ze zrównoważonym rozwojem kraju. Dokładna prognoza zapotrzebowania na rudę żelaza ma ogromne znaczenie dla rozwoju industrializacji kraju, a nawet świata. Naukowcy nie osiągnęli jeszcze konsensusu co do metod prognozowania popytu na rudę żelaza. Łączenie różnych algorytmów i pełne wykorzystanie zalet każdego algorytmu to skuteczny sposób na opracowanie modelu predykcyjnego o wysokiej dokładności i niezawodności. W tej publikacji, model Holta-Wintersa (HW) do wygładzania szeregów czasowych, w których występują wahania przypadkowe, jak również autoregresyjny zintegrowany model średniej ruchomej (ARIMA), a także maszyna wektorów nośnych (SVM) i maszyna do ekstremalnego uczenia się (ELM), zostały połączone w celu uchwycenia różnych relacji i charakterystyk na podstawie danych szeregów czasowych, aby dokładnie przewidzieć zapotrzebowanie na rudę żelaza. Zalety czterech algorytmów są w różnym stopniu łączone przez inteligentne algorytmy optymalizacji, w tym algorytm genetyczny, algorytm optymalizacji roju cząstek oraz algorytm symulowanego wyżarzania. Następnie konstruowane są połączone modele. Kontrastowe wyniki wyraźnie pokazują, w jaki sposób można osiągnąć wysoką dokładność prognozowania i doskonałą solidność za pomocą połączonego modelu algorytmu genetycznego. Model taki jest bardziej odpowiedni do przewidywania danych dotyczących zapotrzebowania na rudę żelaza. Opierając się na prognozowanych wynikach połączonego modelu algorytmu genetycznego, możemy stwierdzić, że oczekuje się, iż krajowy popyt na rudę żelaza będzie w przyszłości wykazywał tendencję rozwojową w postaci trwałego, ale powolnego wzrostu.
Źródło:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2021, 37, 1; 21-38
0860-0953
Pojawia się w:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Combined modelling for iron ore demand forecasting with intelligent optimization algorithms
Modelowanie do prognozowania popytu na rudę żelaza połączone z inteligentnymi algorytmami optymalizacji
Autorzy:
Ren, Min
Dai, Jianyong
Zhu, Wancheng
Dai, Feng
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1849620.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
iron ore demand
combined model
intelligent optimization algorithm
forecasting accuracy
ruda żelaza
model połączony
inteligentny algorytm optymalizacji
dokładność prognozowania
Opis:
The stable supply of iron ore resources is not only related to energy security, but also to a country’s sustainable development. The accurate forecast of iron ore demand is of great significance to the industrialization development of a country and even the world. Researchers have not yet reached a consensus about the methods of forecasting iron ore demand. Combining different algorithms and making full use of the advantages of each algorithm is an effective way to develop a prediction model with high accuracy, reliability and generalization performance. The traditional statistical and econometric techniques of the Holt–Winters (HW) non-seasonal exponential smoothing model and autoregressive integrated moving average (ARIMA) model can capture linear processes in data time series. The machine learning methods of support vector machine (SVM) and extreme learning machine (ELM) have the ability to obtain nonlinear features from data of iron ore demand. The advantages of the HW, ARIMA, SVM, and ELM methods are combined in various degrees by intelligent optimization algorithms, including the genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO) algorithm and simulated annealing (SA) algorithm. Then the combined forecast models are constructed. The contrastive results clearly show that how a high forecasting accuracy and an excellent robustness could be achieved by the particle swarm optimization algorithm combined model, it is more suitable for predicting data pertaining to the iron ore demand.
Stabilne dostawy zasobów rudy żelaza związane są nie tylko z bezpieczeństwem energetycznym, ale także ze zrównoważonym rozwojem kraju. Dokładna prognoza zapotrzebowania na rudę żelaza ma ogromne znaczenie dla rozwoju industrializacji kraju, a nawet świata. Naukowcy nie osiągnęli jeszcze konsensusu co do metod prognozowania popytu na rudę żelaza. Łączenie różnych algorytmów i pełne wykorzystanie zalet każdego algorytmu to skuteczny sposób na opracowanie modelu predykcyjnego o wysokiej dokładności i niezawodności. W tej publikacji, model Holta-Wintersa (HW) do wygładzania szeregów czasowych, w których występują wahania przypadkowe, jak również autoregresyjny zintegrowany model średniej ruchomej (ARIMA), a także maszyna wektorów nośnych (SVM) i maszyna do ekstremalnego uczenia się (ELM), zostały połączone w celu uchwycenia różnych relacji i charakterystyk na podstawie danych szeregów czasowych, aby dokładnie przewidzieć zapotrzebowanie na rudę żelaza. Zalety czterech algorytmów są w różnym stopniu łączone przez inteligentne algorytmy optymalizacji, w tym algorytm genetyczny, algorytm optymalizacji roju cząstek oraz algorytm symulowanego wyżarzania. Następnie konstruowane są połączone modele. Kontrastowe wyniki wyraźnie pokazują, w jaki sposób można osiągnąć wysoką dokładność prognozowania i doskonałą solidność za pomocą połączonego modelu algorytmu genetycznego. Model taki jest bardziej odpowiedni do przewidywania danych dotyczących zapotrzebowania na rudę żelaza. Opierając się na prognozowanych wynikach połączonego modelu algorytmu genetycznego, możemy stwierdzić, że oczekuje się, iż krajowy popyt na rudę żelaza będzie w przyszłości wykazywał tendencję rozwojową w postaci trwałego, ale powolnego wzrostu.
Źródło:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2021, 37, 1; 21-38
0860-0953
Pojawia się w:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Demand model in the agglomeration using SIM cards
Model popytu w aglomeracji z wykorzystaniem kart SIM
Autorzy:
Brzeziński, A.
Dybicz, T.
Szymański, Ł.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/230134.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
system transportowy
modelowanie podróży
model popytu
generacja podróży
model aglomeracji
BigData
karta SIM
moduł identyfikacji abonenta
transport system
trip modelling
demand model
trip generation
agglomeration model
SIM card
subscriber identity module
Opis:
The road network development programme, as well as planning and design of transport systems of cities and agglomerations require complex analyses and traffic forecasts. It particularly applies to higher-class roads (motorways and expressways), which in urban areas, support different types of traffic. Usually there is a conflict between the needs of long-distance traffic, in the interest of which higher-class roads run through undeveloped areas, and the needs of bringing such road closer to potential destinations, cities [1]. By recognising the importance of this problem it is necessary to develop the research and methodology of traffic analysis, especially trip models. The current experience shows that agglomeration models are usually simplified in comparison to large city models, what results from misunderstanding of the significance of these movements for the entire model functioning, or the lack of input data. The article presents the INMOP 3 research project results, within the framework of which it was attempted to increase the accuracy of traffic generation in agglomeration model owing to the use of BigData – the mobile operator’s data on SIM card movements in the Warsaw agglomeration.
Program rozwojowy sieci drogowej jak i planowanie i projektowanie układów komunikacyjnych miast i aglomeracji wymaga wykonywania złożonych analiz i prognoz ruchu. Dotyczy to zwłaszcza dróg wyższych klas, także autostrad i dróg ekspresowych, które w obszarach zurbanizowanych obsługują ruch docelowy i tranzytowy. Istnieje konflikt między potrzebami ruchu na duże odległości w interesie którego leży, aby autostrada przebiegała przez tereny niezabudowane i potrzebami zbliżenia autostrady do potencjalnych celów podróży, których największymi koncentracjami są miasta [1]. Dostrzegając wagę problemu niezbędne jest rozwijanie metodyki badania i analizowania ruchu, a zwłaszcza budowy modeli podroży. Dotychczasowe doświadczenia wskazują, że zwłaszcza w modelach dla aglomeracji stosowane są uproszczone odwzorowania przemieszczeń w strefie aglomeracyjnej (poza głównym miastem) co wynika z niezrozumienia znaczenia tych przemieszczeń dla funkcjonowania całości modelu, bądź wynika z braku danych wejściowych (z badań) pozwalających na zbudowanie wiarygodnych modeli. Artykuł przedstawia wyniki projektu badawczego INMOP 3 w ramach którego podjęto próbę zwiększenia dokładności modelu aglomeracyjnego w części dotyczącej modelu generacji ruchu, dzięki wykorzystaniu BigData – danych operatora telefonii komórkowej o przemieszczeniach kart SIM na obszarze aglomeracji warszawskiej.
Źródło:
Archives of Civil Engineering; 2019, 65, 1; 143-156
1230-2945
Pojawia się w:
Archives of Civil Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelling current and future supply and water demand in the northern region of the Seybouse Valley
Modelowanie obecnego i przyszłego zaopatrzenia i zapotrzebowania na wodę w północnym regionie Doliny Seybouse
Autorzy:
Berredjem, A.-F.
Hani, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/293208.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
climate change
resources
Seybouse River basin
supply
water demand
WEAP model
dostawy
model WEAP
zapotrzebowanie na wodę
zasoby
zlewnia rzeki Seybouse
zmiany klimatu
Opis:
Water in the Seybouse River basin is getting scarce, yet it is the key to its economic development. A fast growing population, expanding agricultural and industrial sectors and the impacts of climate variability, create demands for new water sources and innovative management of water resources and services. The object of this study is the water resources management in the lower Seybouse basin characterized by a steady increase of water demand to meet different uses. This study takes into account changes in water demand of different urban, agricultural and industrial supply process. Our approach is to integrate data in WEAP modelling software to simulate current and future water balance and then to analyse the situation of water in different scenarios, socio-economic development and climate change to 2050. This software is based on the representation of the feeding system in a form of the network of water demand and supply. Our findings reveal the vulnerability of the region in its ability to the pressures resulting from the increase of needs of different sectors at the horizon of the forecasted period. They also indicate the need for larger mobilization of new resources into the system and lay the foundations for a sustainable water policy in the northern region of the Seybouse valley.
Zasoby wody w zlewni rzeki Seybouse są coraz skromniejsze, a przecież są one kluczowym elementem rozwoju gospodarczego. Szybko rosnąca liczba ludności, rozwój rolnictwa i przemysłu oraz wpływ zmienności klimatu tworzą zapotrzebowanie na nowe źródła wody i innowacyjne metody zarządzania jej zasobami. Przedmiotem badań było zarządzanie zasobami w dolnej części zlewni Seybouse. W badaniach uwzględnia się zmiany zapotrzebowania na wodę w miastach, rolnictwie i przemyśle. W pracy integrowano dane w programie WEAP w celu symulowania obecnego i przyszłego bilansu wodnego, a następnie analizowano sytuację w warunkach różnych scenariuszy społeczno-gospodarczego rozwoju i zmian klimatycznych do roku 2050. Program polega na przedstawieniu systemu zasilania w formie sieci potrzeb i zaopatrzenia w wodę. Wyniki badań ujawniły wrażliwość regionu na presje wynikające z rosnących potrzeb wodnych różnych sektorów w prognozowanym horyzoncie czasowym. Wskazały także potrzebę uruchomienia nowych zasobów w systemie i stworzenia podstaw zrównoważonej polityki wodnej w północnym regionie doliny Seybouse.
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2017, 33; 31-38
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Reliability and availability modelling of a retrofitted Diesel-based cogeneration system for heat and hot water demand of an isolated Antarctic base
Autorzy:
Coronado, Miguel
Kadoch, Benjamin
Contreras, Jorge
Kristjanpoller, Fredy
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27312786.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
reliability
availability
waste heat recovery
combined heat and power
Opis:
The reduction of greenhouse gas emissions is a relevant challenge for a sustainable development. Waste heat could be used to produce hot water by using a recovery system. This article studies the availability of a combined heat and power systems (CHP) in extreme area (Antarctic) through the integration of a waste heat recovery system with a diesel generator to produce hot water. The reliability and availability principles are incorporated to explore how the profile of hot water consumption and the hot water storage tank size affect system availability. Different combined heat and power systems are thus classified, and their availability indexes modelled by adopting the continuous Markov approach and the state space model. The results indicate that the CHP systems availability is strongly influenced by the daily hot water demand profile. As a useful recommendation, one of the considerations for increasing availability, reducing costs and greenhouse gas emissions with the CHP system is to include a hot water tank in the analysis.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2023, 25, 3; art. no. 169779
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 21

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