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 "exponential smoothing methods" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Wykorzystanie metod wygładzania wykładniczego do prognozowania kursu sprzedaży EUR
    The use of exponential smoothing methods for forecasting EUR sell rate
    Autorzy:
    Halicka, K.
    Winkowski, C.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/399374.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    prognoza kursu walut
    metody wygładzania wykładniczego
    jakość prognozy
    forecast exchange rates
    exponential smoothing methods
    quality of forecasts
    Opis:
    W artykule przedstawiono wykorzystanie metod wygładzania wykładniczego do prognozowania kursu sprzedaży EUR. Modele prognostyczne zbudowano opierając się na danych rzeczywistych od stycznia 2010 do kwietnia 2013 roku, pochodzących ze strony internetowej Narodowego Banku Polskiego. Istotnym założeniem przeprowadzonego badania było wykorzystanie jak najprostszych metod wygładzania wykładniczego. Kolejnym ważnym elementem badania było przeprowadzenie analizy porównawczej jakości otrzymanych prognoz. Do ich oceny wykorzystano siedem miar opisu statystycznego, takich jak błąd średni, błąd średni bezwzględny, maksymalny błąd bezwzględny, pierwiastek z błędu średniego kwadratowego, średni bezwzględny błąd procentowy, mediana bezwzględnego błędu procentowego oraz maksymalny błąd procentowy.
    The principal aim of the paper was to use exponential smoothing methods for forecasting EUR selling rate. Forecasting models were built on the basis of data from the period from January 2010 to April 2013, obtained from the website of the National Polish Bank. The important objective of the study was to use the simplest exponential smoothing methods. Another important element of the study was the conduct of a comparative analysis of the quality of forecasts. To assess the quality of forecasts, six measures of statistical description were used: mean error, mean absolute error, maximum absolute error, root mean square error, mean absolute percentage error, median absolute percentage error and maximum absolute percentage error.
    Źródło:
    Ekonomia i Zarządzanie; 2013, 5, 2; 70-80
    2080-9646
    Pojawia się w:
    Ekonomia i Zarządzanie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Implementation of the Exponential Smoothing Method for Forecasting of the Sales Volume of an Opencast Mine of Rock and Raw Materials
    Implementacja metody wyrównania wykładniczego do prognozowania wielkości sprzedaży kopalni odkrywkowej surowców skalnych
    Autorzy:
    Trzaskuś-Żak, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/318338.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
    Tematy:
    metoda wyrównywania wykładniczego
    prognozowanie
    model addytywny sezonowy
    model multiplikatywny sezonowy
    exponential smoothing methods
    forecasting
    seasonal additive model
    seasonal multiplicative model
    Opis:
    This article uses an exponential smoothing method to forecast the time series of temporary sales of an opencast rock and raw materials mine. Six models of foresight were developed: three seasonal additive models (with linear, exponential and fading trend) and three seasonal multiplicative models (with linear, exponential and fading trend). The exponential smoothing method can be used for current enterprise management, not just mining. This method can be used to make relevant decisions based on the verified forecasts. It is designed for short-term forecasting-even several times during the day based on current changing data. This method is a useful tool for forecasting time series for not only sales. It can be used to forecast inventory, receivables, etc. However, despite the great progress in predictive methods of the future, which is particularly aided by computer technics, the forecast of the Economist is fraught with greater or lesser errors, and it is therefore necessary to verify developed models. The quality of the forecast should be determined by its relevance, which is determined by means of ex post errors (expired forecast errors). Furthermore, the quality should also be monitored and the forecasts should be corrected if necessary. To develop forecasts in the six models mentioned, the STATISTICA program, which provides a transparent and quite rapid forecasting of the use of the exponential smoothing method in twelve possible variants. STATISTICA also allows to verify the developed model by drawing an adjustment chart of this model with actual time series, verifying ex post errors, and creating a histogram of the rest of the model. This article also carried out verifications of the models developed by designating the errors of expired forecasts (ex post errors), as well as verification, on the basis of the histogram, whether the rest of the developed models have a normal distribution. For this purpose the Shapiro-Wilk test was used.
    W artykule zastosowano metodę wyrównywania wykładniczego do prognozowania szeregu czasowego sprzedaży kopalni odkrywkowej surowców skalnych. Opracowano sześć modeli prognostycznych; trzy sezonowe modele addytywne (z trendem liniowym, wykładniczym oraz trendem gasnącym) oraz trzy sezonowe modele multiplikatywne (z trendem liniowym, wykładniczym oraz trendem gasnącym). Metoda wyrównywania wykładniczego może być wykorzystywana w bieżącym zarządzaniu przedsiębiorstwem, nie tylko górniczym. Metoda ta może służyć do podejmowania trafnych decyzji opartych na opracowanych i zweryfikowanych prognozach. Przeznaczona jest do krótkookresowego tworzenia prognoz - nawet kilkukrotnie w ciągu dnia opartego na zmieniających się bieżących obserwacjach (danych). Metoda ta, jest to przydatne narzędzie do prognozowania szeregów czasowych dotyczących nie tylko sprzedaży. Można jej użyć do prognozowania zapasów, należności itp. Jednak pomimo dużego postępu w zakresie metod przewidywania przyszłości, szczególnie wspomaganego techniką komputerową, prognoza jaką posługuje się ekonomista jest obarczona większym lub mniejszym błędem, dlatego też potrzebna jest weryfikacja opracowanych modeli. Jakość prognozy powinna być określona poprzez jej trafność, którą określa się za pomocą błędów ex post (błędy prognoz wygasłych), powinna być również monitorowana i w razie potrzeby powinno się przeprowadzić korektę prognoz. Do opracowania prognoz w sześciu wspomnianych modelach zastosowano program STATISTICA, który w sposób przejrzysty i dosyć szybki tworzy prognozy wykorzystując metodę wyrównywania wykładniczego w dwunastu możliwych do zastosowania wariantach wygładzania wykładniczego. Program STATISTICA umożliwia również szybką weryfikację opracowanego modelu poprzez sporządzenie wykresu dopasowania opracowanego modelu do rzeczywistego szeregu czasowego, weryfikację błędów ex post, jak również utworzenie histogramu reszt modelu. W artykule przeprowadzono również weryfikację opracowanych modeli poprzez wyznaczenie błędów prognoz wygasłych (błędów ex post), jak również weryfikację, na podstawie histogramu, czy reszty opracowanych modeli mają rozkład normalny, do tego celu został wykorzystany test Shapiro-Wilka.
    Źródło:
    Inżynieria Mineralna; 2018, R. 20, nr 2, 2; 15-23
    1640-4920
    Pojawia się w:
    Inżynieria Mineralna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A combined method for wind power generation forecasting
    Autorzy:
    Le, Tuan-Ho
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1955200.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    autoregressive integrated moving average
    exponential smoothing methods
    forecasting
    response surface methodology
    wind power
    autoregresyjna zintegrowana średnia ruchoma
    metody wygładzania wykładniczego
    prognozowanie
    metodologia powierzchni odpowiedzi
    energia wiatrowa
    Opis:
    Most of the existing statistical forecasting methods utilize the historical values of wind power to provide wind power generation prediction. However, several factors including wind speed, nacelle position, pitch angle, and ambient temperature can also be used to predict wind power generation. In this study, a wind farm including 6 turbines (capacity of 3.5 MW per turbine) with a height of 114 meters, 132-meter rotor diameter is considered. The time-series data is collected at 10-minute intervals from the SCADA system. One period from January 04th, 2021 to January 08th, 2021 measured from the wind turbine generator 06 is investigated. One period from January 01st, 2021 to January 31st, 2021 collected from the wind turbine generator 02 is investigated. Therefore, the primary objective of this paper is to propose a combined method for wind power generation forecasting. Firstly, response surface methodology is proposed as an alternative wind power forecasting method. This methodology can provide wind power prediction by considering the relationship between wind power and input factors. Secondly, the conventional statistical forecasting methods consisting of autoregressive integrated moving average and exponential smoothing methods are used to predict wind power time series. Thirdly, response surface methodology is combined with autoregressive integrated moving average or exponential smoothing methods in wind power forecasting. Finally, the two above periods are performed in order to demonstrate the efficiency of the combined methods in terms of mean absolute percent error and directional statistics in this study.
    Źródło:
    Archives of Electrical Engineering; 2021, 70, 4; 991-1009
    1427-4221
    2300-2506
    Pojawia się w:
    Archives of Electrical Engineering
    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