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 "prognozowanie rozmyte" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Prognozowanie rozmyte zapotrzebowania na energie elektryczna na terenach wiejskich w dlugim horyzoncie czasowym
    Fuzzy long-term forecasting of electricity demand in rural areas
    Autorzy:
    Trojanowska, M
    Malopolski, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/883650.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    obszary wiejskie
    model Takagi-Sugeno
    zapotrzebowanie na energie elektryczna
    prognozowanie rozmyte
    Źródło:
    Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2008, 06; 19-20
    1732-1719
    2719-4221
    Pojawia się w:
    Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie modeli Mamdaniego do predykcji dobowych obciążeń wiejskich sieci elektroenergetycznych
    Using of the Mamdani models to predict daily loads of rural power networks
    Autorzy:
    Małopolski, J.
    Trojanowska, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/287238.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    energia elektryczna
    prognozowanie krótkoterminowe
    modele rozmyte
    electric energy
    short-term forecasting
    fuzzy models
    Opis:
    Opracowano modele z wnioskowaniem typu Mamdani do dobowego prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich, jako charakterystycznej grupy użytkowników energii. W pracy modele zbudowano dla wszystkich dni tygodnia, oddzielnie modelując profil dnia, wartość średnią mocy dobowej oraz odchylenie standardowe przebiegu dobowego obciążenia. Przeprowadzona analiza wykazała przydatność takich modeli do krótkoterminowej predykcji i ich atrakcyjność ze względu na niski nakład pracy potrzebny do opracowania.
    Mamdani type concluding models were developed for twenty-four hour forecasting of electric energy demand for rural consumers, being characteristic group of energy users. For the research purposes the models were built for all weekdays, with separate modelling of day profile, twenty-four hour power average value and standard deviation of twenty-four hour load progress. Completed analysis proved usefulness of these models for short-term prediction, and their attraction due to low amount of labour necessary to prepare them.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2008, R. 12, nr 9(107), 9(107); 205-211
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Krótkoterminowe prognozowanie zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich przy wykorzystaniu modeli Mamdaniego
    Short-term prediction of electric energy demand by rural consumers with the use of Mamdani models
    Autorzy:
    Trojanowska, M.
    Małopolski, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/239850.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
    Tematy:
    energia elektryczna
    prognozowanie krótkoterminowe
    modele rozmyte
    electric energy demand
    rural customers
    short-term prediction
    fuzzy models
    Opis:
    W pracy zbudowano modele z wnioskowaniem typu Mamdani do godzinowego prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich, jako charakterystycznej grupy użytkowników energii. Ze względu na charakter zmienności obciążeń opracowano odrębne modele dla typowych dni tygodnia. Przeprowadzona analiza wykazała przydatność tych modeli do krótkoterminowej predykcji i ich konkurencyjność w stosunku do modeli neuronowych.
    The models with Mamdani type of concluding were developed in order to predict the hourly demand of electric energy supplies to the rural customers as a characteristic group of electricity users. Because of the character of demands' variability, separate models for typical week-days were designed. The analysis that was carried out, showed the usefulness of these models to make the short-term predictions and their competitiveness in relation to the neural models.
    Źródło:
    Problemy Inżynierii Rolniczej; 2007, R. 15, nr 3, 3; 35-42
    1231-0093
    Pojawia się w:
    Problemy Inżynierii Rolniczej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Air pollution forecasting model control
    Autorzy:
    Domańska, D.
    Wojtylak, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/333888.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    modele systemu rozmytego
    liczby rozmyte
    macierz rozmyta
    rozmyta prognoza pogody
    zanieczyszczenie powietrza
    prognozowanie
    fuzzy system models
    fuzzy numbers
    fuzzy matrix
    fuzzy weather forecast
    air pollution
    forecasting
    Opis:
    In the paper we discuss the analysis of multidimensional data. We consider the relationship between them using a special fuzzy number form. Calculations are kept on set of actual and historical meteorological data. Our model using to forecast pollution concentrations is important in today because pollutions have very big influence on our life in particular pollutions PM10 (particulate matter less than 10 µm in diameter). The effects of inhaling particulate matter have been widely studied in humans and animals and include asthma, lung cancer, cardiovascular issues, and premature death. Because of the size of the particle, they can penetrate the deepest part of the lungs. In Air Pollution Forecasting Model for the chosen weather forecast we find similar weather forecasts. Next, we find real meteorological situations from the historical data which correspond to them and we create fuzzy numbers, that is, the fuzzy weather forecasts. Then we estimate the validity of the weather forecast on the basis of the historical data and its accuracy. We investigate it with the help of a set of indicators, which corresponds to the parameters of the weather forecast, using the similarities rule of the weather forecast to the meteorological situation, a proper distance and data analysis. This comprehensive analysis allows us to investigate the effectiveness of forecasting pollution concentrations, putting the dependence between particular attributes describing the weather forecast in order and proving the legitimacy of the applicable fuzzy numbers in air pollution forecasting. Models are created for data, which are measured and forecasting in Poland. By reason of this data our models are testing in real sets of data and effects are received in active system.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 14; 9-22
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Bazy wiedzy z regułami rozmytymi w predykcji wybranych właściwości warstw wytwarzanych w procesach azotowania gazowego
    Knowledge bases with fuzzy rules in prediction of selected properties of layers obtained in gas nitriding processes
    Autorzy:
    Dobrodziej, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/257461.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    baza wiedzy
    proces cieplno-chemiczny
    azotowanie gazowe
    logika rozmyta
    wnioskowanie rozmyte
    prognozowanie właściwości
    warstwa
    powłoka
    knowledge base
    thermochemical process
    fuzzy logic
    fuzzy inference
    forecasting of properties
    layer
    coating
    Opis:
    W artykule przedstawiono metodykę budowy baz wiedzy zawierających reguły rozmyte wykorzystywane w zadaniach wnioskowania o właściwościach warstw wierzchnich wytwarzanych w procesach cieplno-chemicznych, w szczególności procesach azotowania gazowego. Podstawę prezentowanej metodyki stanowi zintegrowane współdziałanie baz danych oraz modeli sztucznej inteligencji opracowanych z użyciem logiki rozmytej. Przedstawiono struktury danych dedykowane do odwzorowywania parametrów i zależności funkcyjnych kompleksowo charakteryzujących materiał podłoża, środowisko procesowe oraz właściwości warstwy wierzchniej. Na przykładzie wybranych właściwości warstw wierzchnich konstytuowanych w rzeczywistych procesach technologicznych przeprowadzono weryfikację opracowanych modeli komputerowych wnioskowania rozmytego.
    The paper presents the methodology of building the knowledge base that includes fuzzy rules used for inference about properties of surface layers obtained in thermochemical processes, in gas nitriding processes in particular. The basis of presented methodology is an integral cooperation between databases and artificial intelligence based on fuzzy logic. Moreover, the paper shows data structures for mapping the parameters and function relations that comprehensively characterise substrate material, process environment and surface layer properties. In order to verify elaborated computer models of fuzzy inference a comparison research was performed on selected properties of surface layers constituted in real technological processes.
    Źródło:
    Problemy Eksploatacji; 2011, 3; 7-18
    1232-9312
    Pojawia się w:
    Problemy Eksploatacji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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