Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:

Zmodyfikowany model prognozowania niezawodności urządzeń elektronicznych
A modified model of electronic device reliability prediction

Autorzy:

Zeng, S.
Sun, B.
Tong, Ch.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/301431.pdf

Data publikacji:

2009

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN

Tematy:

prognozowanie niezawodności
modyfikacja modelu
fizyka uszkodzeń
urządzenie elektroniczne
test K-S
testy cenzurowania losowego
reliability prediction
model modification
physics of failure
electronic device
K-S test
random censored tests

Opis:

Prognozowanie niezawodności urządzeń elektronicznych oparte na modelu fizyki uszkodzeń (PoF) jest obarczone niepewnościami. Opierając się na połączeniu testu Kołmogorowa-Smirnowa (testu K-S) i metody symulacji Monte Carlo, w niniejszej pracy zaprezentowano zmodyfikowaną metodę prognozowania niezawodności urządzeń elektronicznych, która bierze pod uwagę ograniczoną liczbę danych testowych o uszkodzeniach. Ilościową charakterystykę głównych czynników niepewności modelu stworzono na podstawie wskaźnika zdolności procesu (Cpk). W pierwszej części pracy badano stopień dopasowania pomiędzy teoretycznym rozkładem podobieństwa uszkodzeń urządzeń elektronicznych obliczanym w oparciu o PoF przy użyciu metody symulacji Monte-Carlo a empirycznym rozkładem podobieństwa uszkodzeń urządzeń elektronicznych uzyskanym na podstawie testowych lub terenowych danych o uszkodzeniach przy życiu metody K-S. W części drugiej, dokonano optymalizacji skorygowanego współczynnika modelu. Wreszcie, na podstawie przykładu modelu oceny termicznej wytrzymałości zmęczeniowej połączenia lutowanego oraz wybranych danych testowych o uszkodzeniach dokonano weryfikacji proponowanej metody. Wyniki prognoz uzyskane na podstawie zmodyfikowanego modelu są zgodne z wynikami testowymi.
There exist uncertainties in the prediction of electronic device reliability based on PoF (physics of failure) model. Based on the combination of Kolmogorov-Smirnov test (KS-test) and Monte-Carlo simulation method, this paper presents a modified method for reliability prediction of electronic devices considering limited test failure data. The process capability index (Cpk) is used to quantitatively characterize the main factors of model uncertainties. Firstly the degree of fitting between the theoretical probability distribution of electronic device failures based on PoF by using the Monte-Carlo simulation method and the practical probability distribution of electronic device failures based on test or field failure data is tested by using K-S test method. Secondly the corrected coefficient of the model is optimized. Finally, a solder thermal fatigue life assessment model and some test failure data are used to verify the proposed method in the illustrative example. The prediction results calculated by modifi ed model are consistent with test results.

Źródło:

Eksploatacja i Niezawodność; 2009, 4; 4-9
1507-2711

Pojawia się w:

Eksploatacja i Niezawodność

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:

Neuronowy model prognozowania dziennego napromienienia słonecznego
The neurals model of daily prediction of solar radiation

Autorzy:

Trajer, J.
Kozłowski, K.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/286730.pdf

Data publikacji:

2005

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej

Tematy:

prognozowanie
sieci neuronowe
dzienne nasłonecznienie
prediction
artificial neural networks
value of daily solar radiation

Opis:

W pracy przedstawiono neuronowy model prognozowania dobowych sum napromienienia słonecznego. Opracowanie stanowi kontynuację projektu prognoz długo, średnio i krótkoterminowych, w którym niezadowalający okazał się model prognoz dobowych. W ulepszonym obecnie modelu poprawiono jego skuteczność uwzględniając dodatkowe czynniki dotyczące zachmurzenia.
The neural model of daily prediction of solar radiation are presenting. The method of prediction solar radiation was worked out with cloudiness influence. The results of six years solar radiation measurements, conducted at SGGW-Ursynów station on tilted surface oriented south and data cloudiness, were used as database. The neuronal model was worked out, in which short-term prognoses use results from medium-term model and cloudiness. Model has been veried.

Źródło:

Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 14, 14; 361-366
1429-7264

Pojawia się w:

Inżynieria Rolnicza

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:

Prognozowanie przewozów w regionie sieci transportowej
Traffic prognose in transportation region

Autorzy:

Cisowski, T.
Stokłosa, J.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/249725.pdf

Data publikacji:

2014

Wydawca:

Instytut Naukowo-Wydawniczy TTS

Tematy:

prognozowanie
transport kolejowy
sieć transportowa
model prognozowania
transport
forecasting
rail
transport network
forecasting model

Opis:

Prognozowanie jest określeniem możliwego przebiegu procesu w przyszłości na bazie informacji pochodzących z przeszłości. Prognozowanie dotyczy różnych dziedzin wiedzy, w tym logistyki i transportu. W zależności od celu prognozy, dziedziny wiedzy, struktury i zakresu informacji o przeszłości można stosować różne metody i modele prognozowania.

Źródło:

TTS Technika Transportu Szynowego; 2014, 9; 36-38
1232-3829
2543-5728

Pojawia się w:

TTS Technika Transportu Szynowego

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:

Zastosowanie rozmytej mapy kognitywnej w prognozowaniu efektywności pracy wypożyczalni rowerowych
Application of fuzzy cognitive map to predict of effectiveness of bike sharing systems

Autorzy:

Jastriebow, A.
Kubuś, Ł.
Poczęta, K.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/408030.pdf

Data publikacji:

2017

Wydawca:

Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej

Tematy:

rozmyta mapa kognitywna
model prognozowania
obliczenia ewolucyjne
uczenie maszynowe
fuzzy cognitive map
predictive model
evolutionary computation
machine learning

Opis:

W pracy zaproponowano zastosowanie rozmytej mapy kognitywnej wraz z ewolucyjnymi algorytmami uczenia do modelowania systemu prognozowania efektywności pracy wypożyczalni rowerowych. Na podstawie danych historycznych zbudowano rozmytą mapę kognitywną, którą następnie zastosowano do prognozowania liczby rowerzystów i klientów wypożyczalni w trzech kolejnych dniach. Proces uczenia zrealizowano z zastosowaniem indywidualnego kierunkowego algorytmu ewolucyjnego IDEA oraz algorytmu genetycznego z kodowaniem zmiennoprzecinkowym RCGA. Analizę symulacyjną systemu prognozowania efektywności pracy wypożyczalni rowerowych przeprowadzono przy pomocy oprogramowania opracowanego w technologii JAVA.
This paper proposes application of fuzzy cognitive map with evolutionary learning algorithms to model a system for prediction of effectiveness of bike sharing systems. Fuzzy cognitive map was constructed based on historical data and next used to forecast the number of cyclists and customers of bike sharing systems on three consecutive days. The learning process was realized with the use of Individually Directional Evolutionary Algorithm IDEA and Real-Coded Genetic Algorithm RCGA. Simulation analysis of the system for prediction of effectiveness of bike sharing systems was carried out with the use of software developed in JAVA.

Źródło:

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2017, 7, 4; 70-73
2083-0157
2391-6761

Pojawia się w:

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:

Model for forecasting the geometry of the floor panel of a passenger car during its operation
Model prognozowania stanu geometrii płyty podłogowej samochodu osobowego w toku eksploatacji

Autorzy:

Gonera, J.
Napiórkowski, J.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1365350.pdf

Data publikacji:

2018

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN

Tematy:

passenger car
car body
floor panel
car body geometry
safety
samochód osobowy
nadwozie
płyta podłogowa
geometria nadwozia
bezpieczeństwo systemu

Opis:

A number of vehicle users pay attention to the impact of changes in the car body geometry during long-term use on the safety level. However, this issue has not been properly dealt with in research studies. The aim of this study was to identify changes in the floor panel, to develop a model to forecast the geometry during the car use and to identify the points which undergo the maximum displacement. The paper presents the effect of the car mileage on the floor panel condition, taking into account variable environmental factors. In the course of the study, the position of points fixing the front suspension, front bench and rear suspension was determined, as was the position of points situated on parts of the load bearing structure of the car body. The results were used to develop a model for forecasting changes of the floor panel geometry during car use. The probability of changes in the floor panel geometry was found to increase with the mileage. The probability of reaching the maximum permissible geometric changes (3 mm) in a floor panel is accurately described by the probabilistic model in the form of the Rayleigh distribution. Diverse models of the floor panel geometry changes were obtained depending on the environmental conditions and type of the base points under analysis.
Wielu użytkowników samochodów osobowych zwraca uwagę na istotność wpływu na poziom bezpieczeństwa zmian geometrii nadwozia pojazdów podczas ich wieloletniej eksploatacji. Jednak dotychczas zagadnienie to nie znalazło odpowiedniego odzwierciedlenia w literaturze. Celem pracy była identyfikacja zmian geometrii płyty podłogowej, opracowanie modelu prognozującego stan geometrii w toku eksploatacji i zidentyfikowanie punktów ulegającym największym przemieszczeniom. W pracy przedstawiono wpływ przebiegu pojazdu na stan geometrii płyty podłogowej z uwzględnieniem zróżnicowanych warunków środowiskowych. Podczas badań określano położenie punktów mocujących zawieszenie przednie, przednią ławę i zawieszenie tylne oraz położenie punktów znajdujących się na elementach struktury nośnej nadwozia. Na podstawie uzyskanych wyników opracowano model prognozowania zmian geometrii płyty podłogowej w toku eksploatacji. Stwierdzono, że prawdopodobieństwo zmian geometrii płyty podłogowej podczas eksploatacji rośnie w czasie, wraz ze wzrostem przebiegu. Prawdopodobieństwo osiągnięcia stanu dopuszczalnego (3 mm) zmian geometrycznych na płycie podłogowej dobrze opisuje model probabilistyczny w postaci rozkładu Rayleigha. Uzyskano zróżnicowane modele zmiany geometrii płyty podłogowej w zależności od warunków środowiskowych oraz rodzaju analizowanych punktów bazowych.

Źródło:

Eksploatacja i Niezawodność; 2018, 20, 4; 689-695
1507-2711

Pojawia się w:

Eksploatacja i Niezawodność

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:

Model regresji wilgotności ściółki w zależności od warunków meteorologicznych

Autorzy:

Szczygieł, R.
Ubysz, B.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/373107.pdf

Data publikacji:

2009

Wydawca:

Centrum Naukowo-Badawcze Ochrony Przeciwpożarowej im. Józefa Tuliszkowskiego

Tematy:

czynnik meteorologiczny
model prognozowania
model regresji wilgotności ściółki leśnej
zagrożenie pożarowe
fire hazard
forecasting model
meteorological factor
regression models permitting forecasting

Opis:

Artykuł przedstawia badania dotyczące modelu regresji wilgotności ściółki leśnej w zależności od różnych warunków meteorologicznych. Mogą one zostać użyte szacowania niebezpieczeństwa pożarowego lasu. Do testów statystycznych wykorzystano program STATA 9.
The paper presents regression models permitting forecasting the flammable material humidity (Scots pine /Pinus silvestris L. litter) depending on meteorological parameters. The equations developed may be used for forest fire danger assessment. For statistical tests, the STATA 9 program was used.

Źródło:

Bezpieczeństwo i Technika Pożarnicza; 2009, 4; 45-82
1895-8443

Pojawia się w:

Bezpieczeństwo i Technika Pożarnicza

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:

Użyteczność modeli parametrycznych i sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu kosztów produkcji
The usefulness of parametric models and artificial neural networks in the estimation of production costs

Autorzy:

Leszczyński, Zbigniew
Jasiński, Tomasz

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/953077.pdf

Data publikacji:

2017

Wydawca:

Stowarzyszenie Księgowych w Polsce

Tematy:

model prognozowania kosztów
prognozowanie parametryczne
sztuczne sieci neuronowe
koszty prognozowane
model of cost estimation
parametric estimation
artificial neural neurons
estimated costs

Opis:

Celem artykułu jest analiza użyteczności modeli parametrycznych i sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu kosztów produkcji. Prognozowane koszty produkcji stanowią fundamentalną determinantę dla podejmowanych przez inżynierów decyzji technicznych i biznesowych związanych z zarządzaniem produkcją i kosztami produkcyjnymi. W pierwszej części artykułu przedstawiono ramy konceptualne budowy modelu prognozowania parametrycznego kosztów produkcji, wielowymiarowego o zależnościach liniowych i nieliniowych. Następnie omówiono istotę i zastosowanie sztucznych sieci neuronowych jako modelu – nieparametrycznego prognozowania kosztów produkcji. W obu częściach artykułu przeprowadzono badanie empiryczne z wykorzystaniem analizy regresji oraz sztucznych neuronów połączonych w sieci. Badanie empiryczne prezentuje procedury budowy modeli – parametrycznego i nieparametrycznego prognozowania kosztów produkcji oraz ich wady i zalety. W toku procedury badawczej przedstawiono zastosowanie analizowanych modeli prognozowania kosztów produkcji w określonym środowisku przemysłowym.
The aim of the paper is to analyze parametric models and artificial neural networks in terms of their suitability as estimation tools of the production costs. Estimated production costs are a fundamental determinant of the decision-making process by costs engineers relating to design and management costs of new products, infrastructure projects and production lines. The first part of the paper presents a conceptual framework for the construction of a model of production costs parametric estimation, multi-dimensional with linear and nonlinear dependency. It then discusses the nature and use of artificial neural networks as nonparametric estimates of production costs. In both parts of the article, an empirical study is conducted with the use of adequate statistical methods and artificial neurons. This study presents procedures for construction of models of parametric and nonparametric estimation of production costs and discusses their advantages and disadvantages. It also presents the application and usefulness of both models for estimating production costs in production environment.

Źródło:

Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości; 2017, 91(147); 87-112
1641-4381
2391-677X

Pojawia się w:

Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:

Model dwustanowy prognozowania wydajności turbiny wiatrowej
Two state prediction model of wind turbine efficiency

Autorzy:

Gołębiowski, M.
Mazur, D.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/153877.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich

Tematy:

turbina wiatrowa
modele Markowa
prognozowanie
wind turbine
Markov model
prediction

Opis:

W artykule przedstawione zostały modele markowa prognozowania wydajności turbiny wiatrowej zależnej od wiejącego wiatru. Prognozowanie wydajności turbiny można oprzeć nawet na prostym modelu dwustanowym. Dobór parametrów modelu dwustanowego pozwala na określenie, jaka jest w ciągu stanów pracy turbiny średnia długość ciągów tego samego typu. W artykule przedstawiona została metoda prognozowania wydajności pracy turbiny wiatrowej oparta na niejawnych łańcuchach Markowa. Zaproponowane w pracy podejście oparte jest na dwóch twierdzeniach związanych z algorytmem przód-tył oraz algorytmem Bauma-Welcha.
This paper presents the Markov model of the wind turbine efficiency prediction. As the share of wind generated energy in total energy production constantly increases, the precise prediction of the wind turbine efficiency has become an important issue. The prediction of the efficiency of the wind turbine can be based on a simple, two state, model. In this model state A represents the high efficiency operation and state B the low efficiency operation of the wind turbine. The quality of this model is investigated. The two state model parameter recognition allows determination of the average duration of the sequence of states of the same type. The presented method is based on implicit Markov chains. The proposed approach is based on two, well known, algorithms. The forward-backward and Baum-Welch algorithms are used. The investigated method is an alternative to a commonly used method based on the wind velocity and direction measurements and the Weibull distribution of wind speed. Since these measurements are taken at the altitude of 10m this method is inaccurate.

Źródło:

Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 10, 10; 1070-1072
0032-4140

Pojawia się w:

Pomiary Automatyka Kontrola

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:

Prediction model of public houses’ heating systems:a comparison of support vector machine methodand random forest method
Model prognozowania systemów grzewczych budynków użyteczności publicznej: porównanie metody support vector machine i random forest

Autorzy:

Perekrest, Andrii
Chenchevoi, Vladimir
Chencheva, Olga
Kovalenko, Alexandr
Kushch-Zhyrko, Mykhailo
Kalizhanova, Aliya
Amirgaliyev, Yedilkhan

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2174707.pdf

Data publikacji:

2022

Wydawca:

Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej

Tematy:

building heat supply
random forest
support vector machine
zaopatrzenie w ciepło budynku
metoda wektorów wspierających

Opis:

Data analysis and predicting play an important role in managing heat-supplying systems. Applying the models of predicting the systems’ parameters is possible for qualitative management, accepting appropriate decisions relating control that will be aimed at increasing energy efficiency and decreasing the amount of the consumed power source, diagnosing and defining non-typical processes in the functioning of the systems. The article deals with comparing two methods of ma-chine learning: random forest (RF) and support vector machine (SVM) for predicting the temperature of the heat-carrying agent in the heating system based on the data of electronic weather-dependent controller. The authors use the following parameters to compare the models: accuracy, source cost and the opportunity to interpret the results and non-obvious interrelations. The time spent for defining the optimal hyperparameters and conducting the SVM model training is deter-mined to exceed significantly the data of the RF parameter despite the close meanings of the root mean square error (RMSE). The change from 15-min data to once-a-minute ones is done to improve the RF model accuracy. RMSE of the RF model on the test data equals 0.41°С. The article studies the importance of the contribution of variables to the prediction accuracy.
Analiza danych i prognozowanie odgrywają ważną rolę w zarządzaniu systemami zaopatrzenia w ciepło. Wykorzystanie modeli do przewidywania parametrów systemu jest możliwe do zarządzania jakością, podejmowania odpowiednich decyzji sterujących, które będą miały na celu poprawę efektywności energetycznej i zmniejszenie ilości zużywanego źródła energii elektrycznej, diagnozowania i wykrywania nietypowych procesów w funkcjonowaniu systemu. W artykule porównano dwie metody uczenia maszynowego: Random Forest (RF) i Support Vector Machine (SVM) do przewidywania temperatury czynnika grzewczego w systemie grzewczym na podstawie danych elektronicznego regulatora pogodowego. Do porównania modeli autorzy wykorzystują następujące parametry: dokładność, koszt początkowy oraz możliwość interpretacji wyników i nieoczywistych zależności. Ustalono, że czas poświęcony na wyznaczenie optymalnych hiperparametrów i wytrenowanie modelu SVM znacznie przekracza dane parametru RF, pomimo zbliżonych wartości błędu średniokwadratowego (RMSE). Zmiana z danych 15-minutowych na dane raz na minutę została dokonana w celu poprawy dokładności modelu RF. RMSE modelu RF z danych testowych wynosi 0,41°C. W pracy zbadano znaczenie wkładu zmiennych w dokładność prognozy.

Źródło:

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2022, 12, 3; 34--39
2083-0157
2391-6761

Pojawia się w:

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:

Ekonometryczny model krótkoterminowego prognozowania zużycia gazu
Econometric model of short-term natural gas consumption forecasting

Autorzy:

Kwilosz, Tadeusz
Filar, Bogdan

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2143631.pdf

Data publikacji:

2021

Wydawca:

Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy

Tematy:

model ekonometryczny
krótkoterminowe prognozowanie
zużycie gazu
econometric model
short-term forecasting
natural gas consumption

Opis:

W celu opracowania modelu krótkoterminowego zapotrzebowania na gaz konieczne jest dokonanie analizy najnowszych metod prognozowania matematycznego w celu wyboru i zaadaptowania właściwej z nich (spełniającej warunek efektywności i skuteczności). Niezbędne jest rozpoznanie i analiza czynników (głównie środowiskowych) wpływających na wynik krótkoterminowych prognoz oraz źródeł danych możliwych do wykorzystania. Efektem wykonanej pracy jest model numeryczny krótkoterminowego zapotrzebowania na gaz dla wybranej jednostki terytorialnej kraju. Opracowany model został skalibrowany i przetestowany na historycznych danych opisujących warunki środowiskowe i rzeczywiste zużycie gazu. Zaprojektowano i skalibrowano, na podstawie wybranego zestawu atrybutów (zmiennych objaśniających), niejednorodny liniowy model ekonometryczny. Dokonano statystycznej weryfikacji oszacowanych parametrów modelu. Warto zauważyć, że w krótkim terminie wykonania prognozy (7 dni) nie zachodzą znaczące zmiany w otoczeniu rynku gazowego (uruchomienie nowych inwestycji, podłączenie nowych użytkowników do systemu czy zmiany zapotrzebowania wynikające ze zmieniających się warunków makroekonomicznych). Inne czynniki techniczne, takie jak awarie linii produkcyjnych u odbiorców czy przestoje przemysłowe, są trudne do przewidzenia lub wiedza o nich rzadko jest dostępna. Z tego względu jedynymi czynnikami mogącymi mieć wpływ na zmiany zapotrzebowania gazu w krótkim terminie są czynniki pogodowe, które zostały wybrane jako zmienne objaśniające dla opracowanego modelu. Historyczne dane pogodowe zostały pobrane z usługi sieciowej (web service) OpenWeatherMap History Bulk. Jako zmiennej objaśnianej użyto dobowych wartości zużycia gazu dla jednego z województw Polski południowej. Dane zostały pobrane z systemu wymiany informacji operatora gazociągów przesyłowych. Dane dotyczą okresu trzyletniego, gdyż tylko takie dane zostały upublicznione. Zmienne objaśniające obejmują dobowe wartości danych pogodowych, takich jak: średnia temperatura, temperatura odczuwalna, temperatura minimalna, temperatura maksymalna, ciśnienie atmosferyczne, wilgotność względna, prędkość wiatru i kierunek wiatru.
In order to develop a mathematical model of short-term gas demand, it is necessary to analyze the latest mathematical forecasting methods in order to select and adapt the right one (meeting the condition of efficiency and effectiveness). It is necessary to recognize and analyze factors (mainly environmental) affecting the result of short-term forecasts and sources of data that can be used. The result of the work is a numerical model of short-term gas demand for a selected territorial unit of the country. The developed model was calibrated and tested on historical data describing environmental conditions and real gas consumption. A heterogeneous linear econometric model was designed and calibrated on the basis of a selected set of attributes (explanatory variables). The estimated parameters of the model were statistically verified. It is worth noting that in the short term of the forecast (7 days) there are no significant changes in the gas market environment (launching new investments, connecting new users to the system, or changes in demand resulting from changing macroeconomic conditions). Other technical factors, such as production line failures at customers or industrial downtime, are difficult to predict, or knowledge about their occurrence is rarely available. For this reason, the only factors that may have an impact on changes in gas demand in the short term are weather factors, which were selected as explanatory variables for the developed model. Historical weather data was retrieved from the OpenWeatherMapHistoryBulk web service. Daily values of gas consumption for one of the voivodships of southern Poland were used as the response variable. The data was downloaded from the information exchange system of the transmission pipeline operator. The data covers a three-year period, as only such data has been made public. The explanatory variables include the daily values of weather data such as: average temperature, chilled temperature, minimum temperature, maximum temperature, atmospheric pressure, relative humidity, wind speed and wind direction.

Źródło:

Nafta-Gaz; 2021, 77, 7; 454-462
0867-8871

Pojawia się w:

Nafta-Gaz

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 11.

Tytuł:

Trójstanowy model Markowa prognozowania wydajności turbiny wiatrowej
Three state Markov model of wind turbine efficiency prediction

Autorzy:

Mazur, D.
Gołębiowski, M.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/156112.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich

Tematy:

turbina wiatrowa
modele Markowa
prognozowanie
wind turbine
Markov model
prediction

Opis:

W artykule przedstawiona została metoda prognozowania wydajności pracy turbiny oparta na niejawnych łańcuchach Markowa. Niejawne łańcuchy Markowa znajdują zastosowanie w rozpoznawaniu mowy, ale mogą być także wykorzystane do prognozowania przyszłych wartości szeregu czasowego. Zaproponowane w pracy podejście oparte jest na dwóch znanych twierdzeniach związany z algorytmem przód-tył oraz algorytmem Bauma-Welcha. Przy pomocy modelu trójstanowego możliwe jest opisanie bardziej złożonych właściwości ciągu stanów, w którym pracuje turbina wiatrowa zależna od wiejącego wiatru.
This paper presents the wind turbine efficiency prediction model based on implicit Markov chains. As the share of wind generated energy in total energy production constantly increases, the precise prediction of the wind turbine efficiency has become an important issue. Markov chains are used in speech recognition, but can also be used for the future values of the time series prediction. The quality of three state model is investigated, also the methodology of creating such a model is presented. The proposed approach is based on two, well known, algorithms. The forward-backward and Baum-Welch algorithms are used. The use of the three state model allows description of more complex properties of the state sequence in which the wind turbine operates depending on the wind conditions. The investigated method is an alternative to a commonly used method based on the wind velocity and direction measurements and the Weibull distribution of wind speed. Since these measurements are taken at the altitude of 10m this method is inaccurate.

Źródło:

Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 10, 10; 1073-1075
0032-4140

Pojawia się w:

Pomiary Automatyka Kontrola

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:

Model prognoza mesâčnyh rashodov èlektroènergii tâgovoj podstancii na osnove garmoničeskogo analiza
Model prognozowania miesięcznego zużycia energii elektrycznej dla podstacji trakcyjnej na podstawie analizy harmoniczne
A Model for Monthly Traction Sub-Station Electric Energy Consumption Forecasting Using Harmonic Analysis

Autorzy:

Kuznecov, V. G.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/215695.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

Instytut Kolejnictwa

Tematy:

prognoza
podstacja trakcyjna
zużycie energii elektrycznej
forecast
traction sub-station
electric energy consumption

Opis:

W niniejszym artykule zaprezentowano model prognozowania miesięcznego zużycia energii elektrycznej dla podstacji trakcyjnych na podstawie analizy harmonicznej. Wybrano racjonalne wielkości podstawowe, określono błąd średni.
The paper presents a model for harmonic analysis-based forecasting of monthly electric energy consumption by traction sub-station. Basic rational values were selected and standard error was defined.

Źródło:

Problemy Kolejnictwa; 2013, 161; 59-66
0552-2145
2544-9451

Pojawia się w:

Problemy Kolejnictwa

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 13.

Tytuł:

A universal model to predict roadheaders’ cutting performance
Uniwersalny model do prognozowania postępu prac kombajnów do drążenia tuneli

Autorzy:

Ebrahimabadi, A.
Goshtasbi, K.
Shahriar, K.
Seifabad, M. C.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/219388.pdf

Data publikacji:

2012

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN

Tematy:

prognozowanie postępu prac
maszyna do drążenia tuneli
drążenie tuneli
wskaźnik kruchości skał
kopalnia węgla w Tabas
performance prediction
roadheader
tunneling
Rock Mass Brittleness Index
Tabas Coal Mine

Opis:

The paper intends to generate a universal model to predict the performance of roadheaders for all kinds of rock formations. In this regard, we first take into account the outcomes of previous attempts to explore the performance of roadheaders in Tabas Coal Mine project (the largest and fully mechanized coal mine in Iran). During those investigations, rock mass brittleness index (RMBI) was defined in order to relate the intact and rock mass characteristics to machine performance. The statistical analysis of data acquired from Tabas field demonstrated that RMBI was highly correlated to instantaneous cutting rate (ICR) of roadheaders (R² = 0.92). With the aim to construct a universal model for predicting the roadheader performance, we have now tried to establish a database consisting measured cutting rate of roadheaders as well as the data gathered from field studies of Tabas Coal Mine project and Besiktas, Kurucesme, Baltalimani, Eyup and Halic tunnels in Turkey. A broad modeling and analysis found a fair relationship, resulting in a new universal predictive model to predict the cutting rate of roadheaders with correlation of 0.73 (R² = 0.73). The application of local and universal models at Tabas Coal Mine showed a remarkable difference between measured and predicted ICR. The mean relative error of 0.359% was found with universal model but it represented lower value (mean relative error of 0.100%) while using local model. It can thus be concluded that instead of generating a universal model, separate localized models for different ground and machine conditions should be developed to improve the accuracy and reliability of the performance prediction models.
W pracy podjęto próbę opracowania uniwersalnego modelu do prognozowania postępu prac kombajnów do drążenia tuneli we wszystkich rodzajach skał. W pierwszym etapie przeprowadzono analizę wyników badań w tym zakresie prowadzonych uprzednio w kopalni węgla Tabas (jest to największa i w pełni zmechanizowana kopalnia węgla w Iranie). W ramach badań zdefiniowano współczynnik kruchości skał (RMBI) w celu określenia zależności pomiędzy właściwościami nienaruszonych warstw skalnych a postępami pracy kombajnów. Analiza statystyczna danych uzyskanych w kopalni Tabas wykazała wysoki poziom korelacji pomiędzy wskaźnikiem RMBI a chwilową prędkością urabiania (ISC) kombajnów do drążenia tuneli (R2 = 0.92). Mając na celu opracowanie uniwersalnego modelu do prognozowania postępu prac kombajnów do drążenia tuneli, autorzy podjęli najpierw próbę stworzenia bazy danych obejmującej zmierzone prędkości urabiania oraz dane uzyskane w trakcie badań polowych w kopalni węgla Tabas, oraz z projektu drążenia tuneli w kopalniach w Besiktas, Kurucesme, Baltalimani, Eyup i Halic w Turcji. W wyniku modelowania i analiz znaleziono w miarę dokładną zależność, prowadzącą do stworzenia uniwersalnego modelu prognozowania prędkości urabiania przy użyciu kombajnów do drążenia tuneli, przy poziomie korelacji 0.73 (R2 = 0.73). Zastosowanie lokalnego i uniwersalnego modelu w kopalni węgla Tabas wykazało znaczne różnice pomiędzy mierzoną a prognozowaną chwilową prędkością urabiania. Średni błąd względny dla modelu uniwersalnego wyniósł 0.359%, w przypadku modelu lokalnego średni błąd względny był na poziomie 0.100%. Stąd też należy wnioskować, że dla poprawy wiarygodności i dokładności prognozowania zamiast tworzenia uniwersalnego modelu, zasadne jest opracowanie odrębnych modeli „lokalnych” uwzględniających konkretne uwarunkowania gruntowe oraz sprzętowe.

Źródło:

Archives of Mining Sciences; 2012, 57, 4; 1015-1026
0860-7001

Pojawia się w:

Archives of Mining Sciences

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:

Mathematical model of forecasting the formation of sinkhole using Salustowicz’s theory
Model matematyczny prognozowania zapadlisk przy wykorzystaniu teorii sklepienia ciśnień Sałustowicza

Autorzy:

Strzałkowski, P.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/219816.pdf

Data publikacji:

2015

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN

Tematy:

rock mechanics
shallow caverns
predicting sinkholes
mechanika górotworu
prognozowanie zapadlisk
płytkie pustki

Opis:

In area affected by old, shallow extraction in some cases sinkholes are formed, causing security issues in urbanized areas. Problem of working out deterministic forecast of this threat seems to be important and up-to-date. Mathematical model presented in this work let us predict the possibility of sinkhole formation. That prediction is essential for analyzing possibility of investments in such areas. Basing on presented work, it is also possible to determine dimensions of sinkhole. Considerations are based on known from literature Sałustowicz’s theory, which is utilises Huber’s solution of equation describing the stress state around elliptic void made in flat plate.
Początki eksploatacji górniczej na Górnym Śląsku sięgają XVIII stulecia. Dawna eksploatacja prowadzona na głębokościach nie przekraczających 80 m, do dziś generuje zagrożenia bezpieczeństwa powszechnego z uwagi na możliwość wystąpienia zapadlisk. Jak to wynika z pracy (Chudek i in., 2013), obszary pod którymi prowadzono w minionych latach płytką eksploatację zajmują znaczną powierzchnię śląskich miast, które w dalszym ciągu się rozbudowują. Dlatego problem występowania zapadlisk należy w dalszym ciągu uznać za ważny i aktualny. Duża liczba zapadlisk, ze zrozumiałych względów, jest wynikiem utraty stateczności płytkich wyrobisk korytarzowych. Istniejące metody prognozowania zapadlisk pozwalają głównie określać prawdopodobieństwo wystąpienia zapadliska. Jeśli wartość prawdopodobieństwa wystąpienia zapadliska jest większa od 0, wówczas należy się liczyć z zagrożeniem bezpieczeństwa terenu i co istotniejsze ludności. Taki sposób prognozowania wystąpienia zapadlisk nie daje jednoznacznej odpowiedzi na pytanie, czy teren objęty analizą jest rzeczywiście zagrożony. Dlatego istotnym jest stworzenie możliwości deterministycznego prognozowania tego typu deformacji. W tym kierunku zmierza propozycja autora pracy, w której wykorzystano teorię sklepienia ciśnień (Sałustowicz, 1956). Teoria ta znakomicie nadaje się do tego celu, gdyż jako jedyna z wielu w tym zakresie pozwala określić, czy pustka związana z wyrobiskiem znajduje się w stanie stateczności. Znane są bowiem przypadki, gdy płytkie wyrobiska górnicze, bez obudowy przez wiele lat pozostają w stanie nienaruszonym. W ramach pracy dokonano szczegółowych obliczeń pola strefy odprężonej nad wyrobiskiem, bez stosowania uproszczeń przyjętych przez autora metody. Stosując podobne założenia jak w innych, znanych z literatury rozwiązaniach, podano warunki, mówiące o tym kiedy gruzowisko skalne zapełni szczelnie pustkę, bez powstania pustki wtórnej, a kiedy pustka wtórna powstanie. Zależy to od wymiarów i głębokości lokalizacji pustki oraz własności górotworu nad pustką. Warunkiem wystąpienia zapadliska jest aby strefa odprężona, związana z pustką pierwotną lub wtórną osiągnęła wysokość, przy której obejmować będzie nadkład, zbudowany ze skał luźnych. W dalszej kolejności zaproponowano wzory umożliwiające określenie wymiarów zapadlisk. Wyróżniono przy tym dwa przypadki: gdy strop pustki osiąga spąg nadkładu – wzór (15), gdy strefa odprężona obejmuje swym zasięgiem luźne skały nadkładu – wzór (19). Dalszym etapem badań prowadzonych przez autora jest sformułowanie warunków, pozwalających stwierdzić, kiedy eksploatacja górnicza prowadzona pod pustką może wywołać jej samopodsadzenie, a w konsekwencji spowodować powstanie zapadliska na powierzchni. Prowadzone są również prace związane z utworzeniem oprogramowania komputerowego, wykorzystującego podane wzory i z weryfikacją rozwiązania w oparciu o przypadki znane z praktyki górniczej.

Źródło:

Archives of Mining Sciences; 2015, 60, 1; 63-71
0860-7001

Pojawia się w:

Archives of Mining Sciences

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 15.

Tytuł:

Model symulacyjny do prognozowania wybranych parametrów ruchu kół toczonych
Simulation model for prediction of the selected parameters of the towed wheels

Autorzy:

Błaszkiewicz, Z.
Szafarz, A.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/288313.pdf

Data publikacji:

2007

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej

Tematy:

rolling resistance force
towed tyre
simulation model
simulation test

Opis:

W pracy przedstawiono utworzony program komputerowy przeznaczony do dokonywania prognozowania oporu toczenia opon na spulchnionych glebach lekkich. Program powstał na bazie oryginalnego modelu matematycznego, utworzonego przez rozwinięcie uprzednio opracowanego modelu opona-gleba przeznaczonego do prognozowania ugniatania gleby oponami toczonymi. W badaniach symulacyjnych wykazano wpływ wartości odległości przekrojów płaskich Δh powierzchni kontaktu opony z glebą na stabilność uzyskiwanych wyników oraz wpływ uwzględniania odkształceń wybranych opon ciągników rolniczych na obliczany opór toczenia kół na spulchnionych glebach lekkich.
In this work is presented the simulation model for the prediction of the selected parameters of the towed wheels. The computer program was created on the basis the new mathematic model for the determination of the rolling resistance force of the towed tire. This model was build basis at the knew tyre-soil model for the determination soil compaction caused by tyres. In the simulation test the effects of the input data - the distance Δh between the next cross - sections of the front part of the contact area - on the oscillation of the output data were carried out. Besides, it was stated the effects of the tyre deformation on the calculated rolling resistance force of the towed tyre at the loosened sandy soil.

Źródło:

Inżynieria Rolnicza; 2007, R. 11, nr 2 (90), 2 (90); 7-14
1429-7264

Pojawia się w:

Inżynieria Rolnicza

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 16.

Tytuł:

Model klasyfikacyjny prognozowania wystąpienia masowych szkód w uprawach leśnych od pędraków chrabąszczy (Melolontha Fabr.)
Classification model for prediction of mass damage in young forest plantations caused by larvae of cockchafer (Melolontha Fabr.)

Autorzy:

Drozdowski, S.
Jankowski, P.
Byk, A.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/993325.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Leśne

Tematy:

lesnictwo
ochrona lasu
uprawy lesne
szkodniki roslin
chrabaszcz
Melolontha
pedraki
szkody w lesie
prognozowanie
modele klasyfikacyjne
melolontha
logistic regression
root pests
young forest plantations

Opis:

Study presents a classification model for predicting the occurrence of mass damage in young forest plantations caused by insect pests on roots belonging to Melolontha genus. Logistic regression model was built on the basis of 10 taxation features describing 177 young stands. Habitat fertility, occurrence of Scots pine and European beech, and weed infestation of the habitat are the most significant features that influence mass occurrence of cockchafer larvae acting as insect pests on roots in plantations.

Źródło:

Sylwan; 2013, 157, 09; 678-685
0039-7660

Pojawia się w:

Sylwan

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 17.

Tytuł:

Forecast model for real time reliability of storage system based on periodic inspection and maintenance data
Model do prognozowania niezawodności systemu magazynowania w czasie rzeczywistym w oparciu o dane z przeglądów okresowych oraz dane eksploatacyjne

Autorzy:

Su, Ch.
Zhang, Y. J.
Cao, B. X.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/301915.pdf

Data publikacji:

2012

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN

Tematy:

niezawodność magazynowania
niezawodność w czasie rzeczywistym
okresowe przeglądy i obsługa
dane cenzurowane
storage reliability
real-time reliability
periodic inspection and maintenance
censored data

Opis:

In recent years, storage reliability has attracted much attention for increasing reliability requirement. In this paper, forecast models for real-time reliability of storage system under periodic inspection and maintenance are presented, which is based on the theories of reliability physics and exponential distribution. The models are developed under two newly-defined imperfect repair modes, i.e., Improved As Bad As Old (I-ABAO) and Improved As Good As New (I-AGAN). A completion method for censored life data is also proposed by averaging the residual lifetime. According to the complete and censored lifetime data, parameters in the models are estimated by applying maximum likelihood estimation method and iterative method respectively. A numerical example of a storage system is given to verify the feasibility of the proposed completion method and the effectiveness of the two models.
W ostatnich latach wiele uwagi poświęcono tematyce niezawodności magazynowania w odniesieniu do zwiększania wymogu niezawodności. W prezentowanym artykule, przedstawiono modele do prognozowania w czasie rzeczywistym niezawodności systemu magazynowania podlegającego przeglądom okresowym i obsłudze. Modele oparto na teoriach z zakresu fizyki niezawodności oraz na rozkładzie wykładniczym. Proponowane modele opracowano dla dwóch nowo zdefiniowanych opcji niepełnej odnowy, t.j. Improved-As Bad As Old (Jak Tuż Przed Uszkodzeniem - Wersja Udoskonalona) oraz Improved-As Good As New (Jak Fabrycznie Nowy - Wersja Udoskonalona). Zaproponowano także metodę uzupełniania danych cenzurowanych (uciętych) dotyczących trwałości polegającą na uśrednianiu trwałości resztkowej. Zgodnie z pełnymi i cenzurowanymi danymi trwałościowymi, parametry w proponowanych modelach ocenia się, odpowiednio, z zastosowaniem estymacji metodą największej wiarygodności oraz metody iteracyjnej. Poprawność przedstawionej metody uzupełniania oraz efektywność proponowanych dwóch modeli zweryfikowano na podstawie numerycznego przykładu systemu magazynowania.

Źródło:

Eksploatacja i Niezawodność; 2012, 14, 4; 342-348
1507-2711

Pojawia się w:

Eksploatacja i Niezawodność

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 18.

Tytuł:

Model klasyfikacyjny prognozowania wystąpienia mikoryzy u jednorocznych siewek sosny zwyczajnej (Pinus sylvestris L.) na zrębie zupełnym
Classification model for the prediction of mycorrhiza development of one-year-old Scots pine (Pinus sylvestris L.) seedlings on clear-cut

Autorzy:

Aleksandrowicz-Trzcińska, M.
Drozdowski, S.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/994751.pdf

Data publikacji:

2012

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Leśne

Tematy:

lesnictwo
zrab zupelny
odnowienia lasu
odnowienia naturalne
sosna zwyczajna
Pinus sylvestris
mikrosiedliska
siewki jednoroczne
cechy biometryczne
mikoryza
wystepowanie
modele predykcyjne
analiza logistyczna
logistic regression
natural regeneration
microhabitat
ectomycorrhiza
biometric parameters

Opis:

The aim of this study was to build the models describing the relationships between mycorrhiza development in one−year−old Scots pine seedlings and site preparation method, place of growth of seedlings on the clear−cut area and their biometric parameters. A logistic regression was used to study.

Źródło:

Sylwan; 2012, 156, 12; 883-894
0039-7660

Pojawia się w:

Sylwan

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 19.

Tytuł:

Stochastic ARIMA model for annual rainfall and maximum temperature forecasting over Tordzie watershed in Ghana
Stochastyczny model ARIMA do prognozowania rocznego opadu i maksymalnej temperatury w zlewni Tordzie w Ghanie

Autorzy:

Nyatuame, M.
Agodzo, S. K.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/292306.pdf

Data publikacji:

2018

Wydawca:

Instytut Technologiczno-Przyrodniczy

Tematy:

ARIMA
forecasting
rainfall model
temperature
Tordzie watershed
modele opadu
prognozowanie
temperatura
zlewnia Tordzie

Opis:

The forecast of rainfall and temperature is a difficult task due to their variability in time and space and also the inability to access all the parameters influencing rainfall of a region or locality. Their forecast is of relevance to agriculture and watershed management, which significantly contribute to the economy. Rainfall prediction requires mathematical modelling and simulation because of its extremely irregular and complex nature. Autoregressive integrated moving average (ARIMA) model was used to analyse annual rainfall and maximum temperature over Tordzie watershed and the forecast. Autocorrelation function (ACF) and partial autocorrelation function (PACF) were used to identify the models by aid of visual inspection. Stationarity tests were conducted using the augmented Dickey–Fuller (ADF), Mann–Kendall (MK) and Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin (KPSS) tests respectively. The chosen models were evaluated and validated using the Akaike information criterion corrected (AICC) and also Schwartz Bayesian criteria (SBC). The diagnostic analysis of the models comprised of the independence, normality, homoscedascity, P–P and Q–Q plots of the residuals respectively. The best ARIMA model for rainfall for Kpetoe and Tordzinu were (3, 0, 3) and (3, 1, 3) with AICC values of 190.07 and 178.23. That of maximum temperature for Kpetoe and Tordzinu were (3, 1, 3) and (3, 1, 3) and the corresponding AICC values of 23.81 and 36.10. The models efficiency was checked using sum of square error (SSE), mean square error (MSE), mean absolute percent error (MAPE) and root mean square error (RMSE) respectively. The results of the various analysis indicated that the models were adequate and can aid future water planning projections.
Prognozowanie opadu i temperatury jest trudnym zadaniem z powodu zmienności tych parametrów w czasie i przestrzeni, a także nieznajomości wszystkich czynników wpływających na opady w regionie czy w danej miejscowości. Prognozowanie opadów jest ważne dla rolnictwa i gospodarki zlewniowej, mających znaczący wkład w gospodarkę regionu. Przewidywanie opadu wymaga modelowania matematycznego i symulacji z powodu jego skrajnie nieregularnego i złożonego charakteru. Do analizy i prognozowania rocznych opadów i maksymalnej temperatury w zlewni Tordzie wykorzystano autoregresyjny zintegrowany model średniej ruchomej (ARIMA). Do zidentyfikowania modeli metodą oglądu wizualnego użyto funkcji autokorelacji (ACF) i cząstkowej autokorelacji (PACF). Testy stacjonarności przeprowadzono za pomocą testów Dickeya–Fullera (ADF), Manna–Kendalla (MK) i Kwiatkowskiego–Phillipsa–Schmidta–Shina (KPSS). Wybrane modele poddano ocenie i walidacji z użyciem skorygowanego kryterium Akaike (AICC) i Bayesowskiego kryterium Schwartza (SBC). Diagnostyczna analiza modeli obejmowała niezależność, normalność, homoscedastyczność, wykresy P–P i Q–Q dla reszt. Najlepsze modele ARIMA dla opadu w Kpetoe i Tordzinu miały postać (3, 0, 3) i (3, 1, 3), gdy wartości AICC równe odpowiednio 190,07 i 178,23. Modele dla maksymalnej temperatury w Kpetoe i Tordzinu miały postać (3, 1, 3) i (3, 1, 3), a ich odpowiednie wartości AICC wynosiły 23,81 i 36,10. Wydajność modelu sprawdzano, wykorzystując sumę błędu kwadratowego (SSE), średni błąd kwadratowy (MSE), średni bezwzględny błąd procentowy (MAPE) i pierwiastek ze średniego błędu kwadratowego (RMSE). Wyniki różnych analiz wykazały, że modele są odpowiednie i mogą stanowić pomoc w przyszłej gospodarce wodnej.

Źródło:

Journal of Water and Land Development; 2018, 37; 127-140
1429-7426
2083-4535

Pojawia się w:

Journal of Water and Land Development

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 20.

Tytuł:

A wavelet-SARIMA-ANN hybrid model for precipitation forecasting
Hybrydowy model wavelet-SARIMA-ANN do prognozowania opadów

Autorzy:

Shafaei, M.
Adamowski, J.
Fakheri-Fard, M.
Dinpashoh, Y.
Adamowski, K.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/292320.pdf

Data publikacji:

2016

Wydawca:

Instytut Technologiczno-Przyrodniczy

Tematy:

artificial neural network (ANN)
precipitation forecasting
seasonal auto regressive integrated moving average (SARIMA)
water resources management
wavelet
gospodarka zasobami wodnymi
metoda wavelet
prognozowanie opadów
sezonowa zintegrowana autoregresja z ruchomą średnią
sztuczne sieci neuronowe

Opis:

Given its importance in water resources management, particularly in terms of minimizing flood or drought hazards, precipitation forecasting has seen a wide variety of approaches tested. As monthly precipitation time series have nonlinear features and multiple time scales, wavelet, seasonal auto regressive integrated moving average (SARIMA) and hybrid artificial neural network (ANN) methods were tested for their ability to accurately predict monthly precipitation. A 40-year (1970–2009) precipitation time series from Iran’s Nahavand meteorological station (34°12’N lat., 48°22’E long.) was decomposed into one low frequency subseries and several high frequency sub-series by wavelet transform. The low frequency sub-series were predicted with a SARIMA model, while high frequency subseries were predicted with an ANN. Finally, the predicted subseries were reconstructed to predict the precipitation of future single months. Comparing model-generated values with observed data, the wavelet-SARIMA-ANN model was seen to outperform wavelet-ANN and wavelet-SARIMA models in terms of precipitation forecasting accuracy.
Prognozowanie opadów, ze względu na ich znaczenie w gospodarce zasobami wodnymi, szczególnie w zmniejszaniu ryzyka powodzi czy susz, było już przedmiotem wielu badań. Serie miesięcznych opadów mają właściwości nieliniowe i różne skale czasowe, w związku z czym przetestowano różne metody: wavelet, metodę zintegrowanej sezonowej autoregresji z ruchomą średnią (SARIMA) i hybrydową metodę sztucznych sieci neuronowych (ANN) pod kątem ich zdolności do dokładnego przewidywania miesięcznych opadów. Czterdziestoletnią (1970–2009) serię opadów z irańskiej stacji meteorologicznej w Nahavand (34°12’N, 48°22’E) rozłożono na jedną podserię o niskiej częstotliwości i kilka podserii o wysokiej częstotliwości występowania opadów przez transformację falkową. Podserie o niskiej częstotliwości prognozowano za pomocą modelu SARIMA, podczas gdy podserie o wysokiej częstotliwości prognozowano, stosując ANN. Na koniec prognozowane podserie zrekonstruowano celem przewidywania opadów w poszczególnych miesiącach w przyszłości. Porównanie wartości generowanych przez model z danymi z obserwacji wykazało lepszą dokładność prognozowania opadów za pomocą modelu wavelet-SARIMA-ANN niż za pomocą modeli wavelet-ANN i wavelet-SARIMA.

Źródło:

Journal of Water and Land Development; 2016, 28; 27-36
1429-7426
2083-4535

Pojawia się w:

Journal of Water and Land Development

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 21.

Tytuł:

A System for Filling Store Displays: Pitting a Single Model against a Set of Demand Forecasting Models
System zapełnienia ekspozycji sklepowych: pojedynczy model a zespół modeli prognozowania popytu

Autorzy:

Myna, Artur
Myna, Jacek

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2206342.pdf

Data publikacji:

2023

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Tematy:

Extreme Gradient Boosting
logistic regression
random forest
regresja logistyczna
las losowy

Opis:

The aim of the paper was to develop the concept of retail display space allocation as a system and to assess the quality of very slow-moving products demand forecasting models (that have not yet been used by retail companies in Poland) as its key subsystem. Forecasts were made using the example of a clothing company. The quality of these models was assessed using the Weighted Mean Absolute Percentage Error. The first step was to build the individual models. Later, the authors built separate models for brick-and-mortar and online stores as well as brands, creating a set of six models. The findings show that the classification approach for very slow movers provides as precise results as the regression approach. No single model or set of models (built with a particular machine learning method) could be identified that made the best demand forecasts for brick-and-mortar stores, as statistical tests generally did not confirm the significance of the differences between the median forecasts.
Celem artykułu jest opracowanie koncepcji zapełnienia ekspozycji sklepowych jako sys- temu oraz ocena jakości modeli prognozowania popytu (które w Polsce nie są jeszcze wykorzystywane przez sieci handlowe) bardzo wolno rotujących produktów jako jego kluczowego podsystemu. Jakość modeli oceniono za pomocą miary Weighted Mean Absolute Percentage Error na różnych poziomach szczegółowości: dla całej sieci sprzedaży i określonego miesiąca oraz na „na przecięciu” sklepu, produk- tu i rozmiaru produktu. Najpierw zbudowano pojedyncze modele, następnie zaś odrębne modele dla sklepów stacjonarnych i internetowych, jak również marek, tworząc zespół sześciu modeli. Poprawę dopasowania modeli osiągnięto tylko dla sklepów internetowych. Wyniki pracy wskazują, że podejście klasyfikacyjne dla bardzo wolno rotujących produktów charakteryzują równie precyzyjne wyniki pro- gnoz jak podejście regresyjne. Nie można wskazać jednego modelu lub zespołu modeli (zbudowanego określoną metodą uczenia maszynowego), który wykonał najlepsze prognozy popytu dla sklepów sta- cjonarnych, gdyż istotności różnic median prognoz na ogół nie potwierdzono testami statystycznymi.

Źródło:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2023, 67, 2; 96-106
1899-3192

Pojawia się w:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 22.

Tytuł:

A Lasso and Elastic-Net Regularized Generalized Linear Model for Predicting Blast-Induced Air Over-pressure in Open-Pit Mines
Model Lasso i uogólniony model liniowy elastycznej siatki do prognozowania nadciśnienia wywołanego wybuchem w kopalniach odkrywkowych

Autorzy:

Bui, Xuan‑Nam
Nguyen, Hoang
Tran, Quang Hieu
Bui, Hoang‑Bac
Nguyen, Quoc Long
Nguyen, Dinh An
Le, Thi Thu Hoa
Pham, Van Viet

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/318532.pdf

Data publikacji:

2019

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin

Tematy:

Lasso model
kopalnia odkrywkowa
wybuchy
open pit mines
explosives

Opis:

Air overpressure (AOp) is one of the products of blasting operations in open-pit mines which have a great impact on the environment and public health. It can be dangerous for the lungs, brain, hearing and the other human senses. In addition, the impact on the surrounding environment such as the vibration of buildings, break the glass door systems are also dangerous agents caused by AOp. Therefore, it should be properly controlled and forecasted to minimize the impacts on the environment and public health. In this paper, a Lasso and Elastic-Net Regularized Generalized Linear Model (GLMNET) was developed for predicting blast-induced AOp. The United States Bureau of Mines (USBM) empirical technique was also applied to estimate blast-induced AOp and compare with the developed GLMNET model. Nui Beo open-pit coal mine, Vietnam was selected as a case study. The performance indices are used to evaluate the performance of the models, including Root Mean Square Error (RMSE), Determination Coefficient (R2), and Mean Absolute Error (MAE). For this aim, 108 blasting events were investigated with the Maximum of explosive charge capacity, monitoring distance, powder factor, burden, and the length of stemming were considered as input variables for predicting AOp. As a result, a robust GLMNET model was found for predicting blast-induced AOp with an RMSE of 1.663, R2 of 0.975, and MAE of 1.413 on testing datasets. Whereas, the USBM empirical method only reached an RMSE of 2.982, R2 of 0.838, and MAE of 2.162 on testing datasets.

Źródło:

Inżynieria Mineralna; 2019, 21, 2/2; 8-20
1640-4920

Pojawia się w:

Inżynieria Mineralna

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 23.

Tytuł:

Methods of forecasting the prices on the crops market - Winters model
Metody prognozowania cen na rynku zbóż - model Wintersa

Autorzy:

Tluczak, A.
Szewczyk, M.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/868698.pdf

Data publikacji:

2010

Wydawca:

The Polish Association of Agricultural and Agribusiness Economists

Opis:

Prices and factors which influence them are measurable thus it is appropriate to apply in this case a method of time series analysis for predicting the agricultural prices in the purchasing centre. In this paper adaptive models, which adjust to the changeable conditions, have been analysed including the changes in the trend level, accidental variations and seasonal variation. With the help of appointed adaptive models the forecast of basic prices in the purchasing centre has been calculated. For the estimation and prediction of model prices the factor of determination has been used as well as an average ex post errors of the bygone forecast.
Ceny oraz czynniki na nie wpływające mają charakter mierzalny zatem właściwe jest stosowanie metod analizy szeregów czasowych do prognozowania cen rolnych w skupie. W pracy zastosowano modele adaptacyjne, które dobrze dopasowują się do zmieniających się warunków, uwzględniają zmiany poziomu trendu, wahania przypadkowe oraz wahania sezonowe. Za pomocą wyznaczonych modeli adaptacyjnych obliczono prognozy cen podstawowych produktów rolnych w skupie. Do oceny modeli i prognoz wykorzystano współczynnik determinacji oraz średnie błędy ex post prognoz wygasłych.

Źródło:

Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu; 2010, 12, 6
1508-3535
2450-7296

Pojawia się w:

Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 24.

Tytuł:

Zastosowanie modelu trendu logistycznego do prognozowania wskaźnika motoryzacji w Polsce
Application of logistic trend model for forecasting the motorization coefficient

Autorzy:

Żurowska, J.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/262894.pdf

Data publikacji:

2007

Wydawca:

Sieć Badawcza Łukasiewicz. Przemysłowy Instytut Motoryzacji

Tematy:

model trendu logistycznego
wskaźniki motoryzacji
logistic trend model
motorization coefficient

Opis:

W artykule do opisu kształtowania się wskaźnika motoryzacji w Polsce w latach 1981-2004 zastosowano model trendu logistycznego. Omówiono metody wykorzystane do szacunku parametrów strukturalnych, przeprowadzono ocenę dopasowania modeli i ich weryfikację oraz analizę dopuszczalności i trafności uzyskanych prognoz dla wybranego modelu.
The logistic trend model has been applied for description of motorization coefficient in Poland from 1981 to 2004 and described in the article. The methods used to estimate structural parameters have been described, the assessment of model fitting and its verification has been made and the admissibility and fittings of obtained forecasts has been analysed.

Źródło:

Archiwum Motoryzacji; 2007, 2; 143-158
1234-754X
2084-476X

Pojawia się w:

Archiwum Motoryzacji

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 25.

Tytuł:

Wykorzystanie krajowych modeli sieci transportowych do prognozowania kolejowych przewozów pasażerskich
National transport network model for railway passenger traffic forecast

Autorzy:

Waltz, A.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/248563.pdf

Data publikacji:

2012

Wydawca:

Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej

Tematy:

model sieci
prognoza
kolej
network models
forecast
railway

Opis:

W artykule przedstawione zostały zasady budowy modelu pozwalającego na obliczanie prognozy ruchu dla pasażerskich przewozów kolejowych. Składa się on z modeli: sieci kolejowej, konkurencyjnych środków transportu oraz obszaru podzielonego na rejony komunikacyjne z danymi społeczno-ekonomicznymi. Modele sieciowe odwzorowują istniejące oraz przyszłe sieci transportowe. Opracowane modele ruchu oparte są analizie danych stanu istniejącego obejmujących pomiary ruchu, statystyki sprzedaży biletów itp. Wielkość ruchu kolejowego liczona jest na podstawie zmiennych opisujących od strony popytu charakterystykę społeczno-gospodarczą obszaru otaczającego stacje, a od strony podaży ofertę opisaną częstotliwością kursowania pociągów, ich prędkością, ceną biletu, itp. Możliwość prowadzenia równoległej analizy dla innych środków transportu pozwala na modelowanie podziału zadań przewozowych w zależności od różnych czynników, jak czas podróży, koszt podróży, itp. Obliczenia w modelu wykonywane są według klasycznego podzialu na: generację ruchu, rozkład przestrzenny, podział zadań przewozowych, rozkład ruchu na sieć. Do budowy modelu i wykonywania obliczeń wykorzystany został program VISUM.
Principles of traffic model construction for railway passenger traffic forecast calculation are presented. Model consists of: railway network, other transport modes networks, area model presented by traffic zones with socio-economic data. Network models consist of existing and future transport networks parameters. Presented traffic models are based on existing traffic counts, ticketing statistics and other sources analysis. Volume of railway passenger traffic is calculated from socio-economic characteristics of the area surrounding stations on demand side and train frequency, speed and other factors describing railway offer on supply side. Other modes network models enables modal split modelling based on different factors, like travel time, travel cost etc. Calculation has been executed using typical 4-stage model: traffic generation, traffic distribution, modal split, traffic assignment. Program VISUM was used for building the model and to execute calculations.

Źródło:

Zeszyty Naukowo-Techniczne Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji w Krakowie. Seria: Materiały Konferencyjne; 2012, 2(98); 221-238
1231-9171

Pojawia się w:

Zeszyty Naukowo-Techniczne Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji w Krakowie. Seria: Materiały Konferencyjne

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 26.

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

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 27.

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

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 28.

Tytuł:

FORKOME - model komputerowy i jego zastosowania do prognozowania zmian krajobrazów leśych
The FORKOME model and its applications in prognosis of the forest landscape changes

Autorzy:

Kozak, I.
Potaczala, G.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/86337.pdf

Data publikacji:

2006

Wydawca:

Polska Asocjacja Ekologii Krajobrazu

Tematy:

krajobraz
lasy
Bieszczady
krajobraz lesny
zmiany krajobrazu
prognozowanie
modele prognostyczne
model FORKOME

Źródło:

Problemy Ekologii Krajobrazu; 2006, 16, 1
1899-3850

Pojawia się w:

Problemy Ekologii Krajobrazu

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 29.

Tytuł:

Ocena przydatności modelu Wintersa do prognozowania cen skupu mleka
An assessment of the usefulness of winters model in forecasting of procurement prices of milk

Autorzy:

Lira, J.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/863003.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

The Polish Association of Agricultural and Agribusiness Economists

Opis:

Celem badań była ocena trafności krótkoterminowych prognoz cen skupu mleka uzyskanych z uwzględnieniem sezonowych wahań na podstawie modelu Wintersa w wersjach addytywnej i multiplikatywnej. Materiał badawczy stanowiły przeciętne miesięczne ceny skupu mleka w Polsce w okresie od stycznia 1990 r. do grudnia 2012 r. Najwyższą trafność prognoz dla addytywnego modelu Wintersa uzyskano dla wyprzedzenia prognozy od jednego do trzech miesięcy odpowiednio (84,3, 67,3 i 54,7%). Dla obu postaci modelu Wintersa, im mniejsza wystąpi zmienność cen skupu mleka w horyzoncie prognozy, tym większa będzie trafność prognoz.
The aim of the paper is the assessment of accuracy of short-term forecasts of procurement prices of milk in Poland. Both additive and multiplicative seasonality, Winters’ exponential smoothing method with a linear trend were used to forecast the prices. For additive Winters’ model the highest forecast accuracy was obtained with one to three months advance (84.3%, 67.3% and 54.7%, respectively), in turn for multiplicative Winters’ model only in one to two months advance (85.2% and 62.6%, respectively). More than half of the good and very good forecasts were observed in one to five months advance for additive Winters’ model and in one to four months advance for multiplicative version of Winters’ method.

Źródło:

Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu; 2013, 15, 4
1508-3535
2450-7296

Pojawia się w:

Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 30.

Tytuł:

Zastosowanie modelu SWAP do prognozowania elementow bilansu wodnego zdrenowanej gleby pylowej

Autorzy:

Szejba, D
Brandyk, T.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/802880.pdf

Data publikacji:

2005

Wydawca:

Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

Tematy:

wilgotnosc gleby
drenowanie
warunki meteorologiczne
gleby pylowe
prognozowanie
model SWAP
bilans wodny gleby

Opis:

W artykule przedstawiono wyniki symulacji komputerowej przy zastosowaniu modelu SWAP. Do celów obliczeniowych przyjęto, że powierzchnia terenu pokryta jest kukurydzą (Zea mays L.), a rozpatrywaną glebą jest gleba pyłowa. Symulację przeprowadzono dla okresu czterdziestu lat (1954-1993). Celem tej symulacji było prognozowanie warunków wilgotnościowych w glebie pyłowej, w zależności od rozstawy drenowania i zróżnicowanych warunków meteorologicznych. Na podstawie średniego rocznego opadu wyznaczono przedziały wielkości opadów, według których dany rok sklasyfikowano jako rok: przeciętny, suchy, bardzo suchy, skrajnie suchy, wilgotny, bardzo wilgotny lub skrajnie wilgotny. Jako kryterium wystąpienia nadmiernego uwilgotnienia, uwilgotnienia optymalnego oraz niedoboru uwilgotnienia przyjęto graniczne wartości ciśnienia ssącego gleby na głębokości 30 cm. Na podstawie wyników symulacji bilansu wodnego modelem SWAP w okresie wielolecia stwierdzono, że niskie wartości odpływów drenarskich wystąpiły w latach określanych jako bardzo suche, suche i przeciętne, ponieważ znaczna ilość wody pochodzącej z opadów została zmagazynowana w glebie. Średnie obliczone dla wielolecia 1954-1993 wartości ciśnień ssących na głębokości 30 cm dla wszystkich czterech rozpatrywanych wariantów, utrzymywały się w granicach wartości ciśnienia ssącego odpowiadającego uwilgotnieniu optymalnemu. Prawdopodobieństwo wystąpienia nadmiernego uwilgotnienia w przypadku gleby drenowanej dla wszystkich rozstaw nie przekraczało 21%, podczas gdy w glebie nie drenowanej wynosiło blisko 80%.
The paper presents the results of computer simulation using SWAP model. It was assumed that the considered plant was corn (Zea mays L.) and the considered soil was silt-loam soil. The simulation was performed for the period of forty years period (1954-1993). The aim of this simulation was the prediction of silt-loam soil water content conditions, depended on drainage spacing and diversified meteorological conditions. Average annual precipitation value was used as a base for the classification of the considered particular year into: average, dry, very dry, extremely dry, wet, very wet and extremely wet. Pressure head values at 30 cm depth below the soil surface were used as a criterion of moisture surplus, deficits and optimal contents. The results of soil water balance computer using SWAP model for period 1954-1993 showed that low values of drainage outflow were present in very dry, dry and average years because the significant amount of precipitation was stored in the soil. The average values of pressure head at 30 cm depth, for period 1954-1993, were in the range of optimal moisture conditions for all considered cases. Probability of moisture surplus appearance does not exceed 21% for all drain spaces, and about 80% for non-drainage case.

Źródło:

Zeszyty Problemowe Postępów Nauk Rolniczych; 2005, 506; 461-469
0084-5477

Pojawia się w:

Zeszyty Problemowe Postępów Nauk Rolniczych

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 31.

Tytuł:

Wykorzystanie modeli strukturalnych do prognozowania zapotrzebowania odbiorców wiejskich na gaz ziemny
Using of structural models to forecast rural consumers demand for natural gas

Autorzy:

Trojanowska, M.
Nęcka, K.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/287277.pdf

Data publikacji:

2008

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej

Tematy:

zużycie
gaz ziemny
prognoza
model strukturalny
natural gas
consumption
forecast
structural model

Opis:

Zapotrzebowanie odbiorców wiejskich na gaz ziemny opisano funkcją potęgową Cobba-Douglasa, w której zmiennymi objaśniającymi są liczba wiejskich odbiorców gazu i jego cena lub cena gazu ziemnego i dochód rozporządzalny wiejskich gospodarstw. Wyznaczone na podstawie opracowanych zależności prognozy wygasłe charakteryzują się małymi błędami, przy średnich absolutnych błędach prognoz ex post nie przekraczających wartości 5%, co wskazuje na przydatność zbudowanych modeli do prognozowania długookresowego. W oparciu o wybrany model zaprognozowano zapotrzebowanie odbiorców wiejskich na gaz ziemny do 2010 roku, dla dwóch scenariuszy rozwojowych kraju.
Rural consumers' demand for natural gas is described using the Cobb-Douglas power function, in which explanatory variables are: the number of rural gas consumers and gas price, or natural gas price and disposable income of farms. Expired forecasts determined on the basis of developed relations are characterised by small errors with ex post forecast average absolute errors not exceeding 5%, which indicates that the developed models are useful for long-term forecasting. Selected model was used to predict rural consumers' demand for natural gas until 2010, for two development scenarios for the country.

Źródło:

Inżynieria Rolnicza; 2008, R. 12, nr 9(107), 9(107); 311-317
1429-7264

Pojawia się w:

Inżynieria Rolnicza

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 32.

Tytuł:

Application of the strip yield model to crack growth predictions for structural steel
Zastosowanie modelu pasmowego płynięcia do prognozowania wzrostu pęknięć zmęczeniowych z stali konstrukcyjnej

Autorzy:

Skorupa, M.
Machniewicz, T.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/140310.pdf

Data publikacji:

2010

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN

Tematy:

wzrost pęknięć zmęczeniowych
model prognostyczny
obciążenia zmiennoamplitudowe
stal konstrukcyjna
fatigue crack growth
prediction model
variable amplitude loading
structural steel

Opis:

A strip yield model implementation by the present authors is applied to predict fatigue crack growth observed in structural steel specimens under various constant and variable amplitude loading conditions. Attention is paid to the model calibration using the constraint factors in view of the dependence of both the crack closure mechanism and the material stress-strain response on the load history. Prediction capabilities of the model are considered in the context of the incompatibility between the crack growth resistance for constant and variable amplitude loading.
Opracowany przez Autorów model pasmowego płynięcia został zastosowany do prognozowania rozwoju pęknięć zmęczeniowych obserwowanych w badaniach zmęczeniowych próbek ze stali konstrukcyjnych w warunkach obciążeń stało- i zmiennoamplitudowych. Skoncentrowano się głównie na kalibracji modelu przy użyciu odpowiednio dobranych współczynników skrępowania uwzględniających zarówno mechanizm zamykania się pęknięcia jak i naprężeniowo-odkształceniową charakterystykę materiału właściwą dla danej historii obciążenia. Wyniki prognoz przy użyciu tak skalibrowanego modelu zostały poddane gruntownej ocenie z uwzględnieniem różnic w rozwoju pęknięć obserwowanych w przypadku obciążeń stało- i zmiennoamplitudowych.

Źródło:

Archive of Mechanical Engineering; 2010, LVII, 1; 5-20
0004-0738

Pojawia się w:

Archive of Mechanical Engineering

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 33.

Tytuł:

Ocena przydatności wskaźników finansowych do prognozowania bankructwa przedsiębiorstw w zależności od rozmiaru obiektów

Autorzy:

Pawełek, Barbara
Pociecha, Józef
Baryła, Mateusz

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/581038.pdf

Data publikacji:

2018

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Tematy:

ABC Analysis
bankructwo przedsiębiorstw
model prognostyczny
rozmiar przedsiębiorstwa
Sensitivity Analysis

Opis:

Celem pracy jest przedstawienie wyników badań empirycznych nad przydatnością wybranych wskaźników finansowych do prognozowania bankructwa przedsiębiorstw, w zależności od rozmiaru analizowanych obiektów. Wartością dodaną pracy jest propozycja zastosowania Sensitivity Analysis w połączeniu z ABC Analysis do oceny przydatności wskaźników finansowych do prognozowania bankructwa przedsiębiorstw. W analizie wykorzystano dane finansowe przedsiębiorstw z sektora przetwórstwa przemysłowego w Polsce z lat 2005-2008. Badaniem objęto takie metody, jak: drzewo klasyfikacyjne, bagging, boosting, lasy losowe. Modele były budowane na podstawie danych finansowych dotyczących zarówno wszystkich obiektów w rozważanym zbiorze, jak i obiektów zaklasyfikowanych do trzech podzbiorów uzyskanych dzięki ABC Analysis. Ocenę przydatności wybranych wskaźników finansowych do prognozowania bankructwa przedsiębiorstw przeprowadzono z wykorzystaniem algorytmu Data-based Sensitivity Analysis.

Źródło:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2018, 507; 191-199
1899-3192

Pojawia się w:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 34.

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

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 35.

Tytuł:

Ocena jakości prognozowania pogody
Evaluation of quality of weather forecasting

Autorzy:

Treder, W.
Wojcik, K.
Tryngiel-Gac, A.
Klamkowski, K.
Michalczuk, L.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/59738.pdf

Data publikacji:

2011

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Stowarzyszenie Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich PAN

Tematy:

meteorologia
prognozowanie pogody
systemy numeryczne
model UM
model COAMPS
prognozy pogody
ocena jakosci
temperatura maksymalna
temperatura minimalna
temperatura sredniej dobowej
wysokosc opadow

Opis:

Postęp w technikach pomiarowych, obliczeniowych i informatycznych wpłynął na znaczny wzrost jakość a przez to przydatność prognoz pogody. Dziedziną gospodarki która jest szczególnie zależna od przebiegu pogody jest rolnictwo. Dlatego też często prognozy agrometeorologiczne są elementem składowym całego systemu wspomagania decyzji związanych z agrotechniką i ochroną roślin. Podstawowym warunkiem jaki tu musi być spełniony jest wysoka sprawdzalność prognozowania pogody. Celem podjętych analiz była ocena jakości prognozowania pogody wyznaczanej za pomocą mezoskalowych modeli numerycznych. Oceną trafności prognoz (temperatury maksymalnej, minimalnej i średniej oraz wysokości opadów) w odniesieniu do parametrów mierzonych za pomocą automatycznych stacji meteorologicznych przeprowadzono dla Skierniewic (51,º57' N, 20º08' E), Białej Rządowej (51º 15' N, 18º 27' E) i Białous (53º 24' N, 23º 13' E). Dla wszystkich trzech miejscowości oceniana była jakość prognozowania za pomocą modeli numerycznych UM i COAMPS. Prognozy za pomocą tych modeli prowadzone były w Interdyscyplinarnym Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego (ICM) Uniwersytetu Warszawskiego. Dodatkowo dla Skierniewic oceniane były jeszcze prognozy opracowywane przez firmę Meteoblue ze Szwajcarii, która korzysta z modeli NOAA/NCEP GFS. Przedstawiona ocena prognozowania przebiegu temperatury oraz występowania opadów wykazała dużą zmienność przestrzenną i czasową odchyleń wartości prognozowanych od mierzonych. Na podstawie oceny prowadzonej w sezonie wegetacyjnym 2010 roku najbardziej wiarygodne prognozy uzyskano za pomocą modelu UM.
Progress which can be observed in measuring instruments, calculation techniques, and it in general has considerably influenced the accuracy of measurements and as such has proved to be useful in weather forecasting. Agriculture seems to be the most dependent on weather conditions, therefore agrometeorological forecasting plays an important role in the whole system of decision making related to agriculture and plant protection. A high level of verifiability of weather forecasting is the basic and required condition. The aim of the presented analyses was estimation of the quality of forecasting worked out with mesoscale numerical models. The accuracy of the forecasts (maximum, minimum and mean temperature, rainfall) was compared with the data obtained by automatic meteorological stations for Skierniewice (51º 57’ N, 20º08’ E), Biała Rządowa (51º 15’ N, 18º 27’ E) and Białousy (53º 24’ N, 23º 13’ E). The quality of forecasting was evaluated for the three stations using numerical models: UM and COAMPS. The forecasts were worked out at ICM of Warsaw University. Additionally, another forecast for Skierniewice prepared by Meteoblue from Switzerland, where NOAA/NCEP GFA model was used. The presented evaluation of the forecast of temperature and rainfall showed a significant space and time diversity between the forecasted and measured values. On the basis of the evaluation carried out in the vegetative season of 2010, the most credible forecasts were obtained using UM model.

Źródło:

Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich; 2011, 06
1732-5587

Pojawia się w:

Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 36.

Tytuł:

Building a bankruptcy prediction model : could information about past development increase model accuracy?
Budowanie modelu prognozowania upadłościowego : czy informacje dotyczące dotychczasowego rozwoju mogą zwiększyć dokładność modelu?

Autorzy:

Karas, M.
Režňáková, M.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/405660.pdf

Data publikacji:

2018

Wydawca:

Politechnika Częstochowska

Tematy:

construction companies
bankruptcy prediction
dynamic indicators
model accuracy
multi-period transformation
firmy budowlane
prognoza upadłości
wskaźniki dynamiczne
dokładność modelu
transformacja w wielu okresach

Opis:

In most cases, bankruptcy models are based on financial indicators that describe the current condition or a certain area of financial health, such as profitability, indebtedness and so on, but they do not report on relevant past development. The main question of the research presented in this paper is whether information about past development could enhance the prediction accuracy of the bankruptcy prediction model. The aim of our research is to analyse the partial potential of financial indicators describing past development. Given that the threat of company bankruptcy is the result of a long-term process, the question arises as to whether it is possible to enhance the accuracy of a bankruptcy prediction model by using indicators monitoring the development of the company in the past. On a sample of 1,355 small and medium-sized Czech construction companies were taken into account during the period of 2011-2014. The study analysed two types of indicators - basic-form and change-form indicators. Basic-form indicators show the status of an indicator at a specific point in time; change-form indicators represent a modified base index of the basic-form ratio. The authors derived six different models for the purpose of comparing the two types of indicators. The authors used the method of stepwise discriminant analysis, both forward selection and backward elimination, to create the models. The accuracies of the resultant models were analysed using the methods of ROC curves and the Area Under Curve (AUC). The authors found that the model based solely on change-form indicators is not superior to the model based solely on basic-form indicators. However, the model using both types of indicators achieved a higher AUC in comparison with the models created with only one type of indicator.
W większości przypadków modele upadłości opierają się na wskaźnikach finansowych, które opisują obecny stan lub pewien obszar kondycji finansowej, takie jak rentowność, zadłużenie itd., ale nie zawierają informacji na temat istotnego wcześniejszego rozwoju. Głównym zagadnieniem badań przedstawionych w tym artykule jest to, czy informacje na temat wcześniejszego rozwoju mogą zwiększyć dokładność prognozowania modelu prognozowania upadłości. Celem naszych badań jest analiza częściowego potencjału wskaźników finansowych opisujących dotychczasowy rozwój. Biorąc pod uwagę, że groźba bankructwa firmy jest wynikiem długotrwałego procesu, pojawia się pytanie, czy możliwe jest zwiększenie dokładności modelu przewidywania bankructwa za pomocą wskaźników monitorujących rozwój firmy w przeszłości. Badania przeprowadzono w okresie 2011-2014 na próbie 1355 małych i średnich czeskich firm budowlanych. W badaniu przeanalizowano dwa rodzaje wskaźników - wskaźniki w formie podstawowej i zmienionej. Wskaźniki w formie podstawowej pokazują status wskaźnika w określonym momencie; wskaźniki w formie zmienionej reprezentują zmodyfikowany wskaźnik bazowy współczynnika w formie podstawowej. Autorzy wyprowadzili sześć różnych modeli w celu porównania obu typów wskaźników. Autorzy wykorzystali metodę krokowej analizy dyskryminacyjnej, zarówno do wyboru w przód, jak i do eliminacji wstecznej, w celu stworzenia modeli. Dokładności uzyskanych modeli analizowano za pomocą metod krzywych ROC i obszaru pod krzywą (AUC). Autorzy stwierdzili, że model oparty wyłącznie na wskaźnikach zmian nie jest lepszy od modelu opartego wyłącznie na wskaźnikach podstawowych. Jednak model wykorzystujący oba typy wskaźników osiągnął wyższy obszar pod krzywą w porównaniu z modelami utworzonymi przy użyciu tylko jednego rodzaju wskaźnika.

Źródło:

Polish Journal of Management Studies; 2018, 17, 1; 116-130
2081-7452

Pojawia się w:

Polish Journal of Management Studies

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 37.

Tytuł:

Wykorzystanie modeli Takagi-Sugeno do krótkoterminowego prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich
Using the Takagi-Sugeno models for short-term forecasting of rural consumers demand for electric energy

Autorzy:

Trojanowska, M.
Małopolski, J.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/289025.pdf

Data publikacji:

2009

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej

Tematy:

energia elektryczna
prognozowanie krótkoterminowe
model rozmyty
electric energy
short-term forecasting
fuzzy model

Opis:

Opracowano modele z wnioskowaniem typu Takagi-Sugeno o gaussowskich funkcjach przynależności w przestrzeni wejściowej do krótkoterminowego prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich. Ze względu na charakter zmienności obciążeń opracowano odrębne modele dla typowych dni tygodnia. Przeprowadzona analiza wykazała przydatność modeli Takagi-Sugeno do predykcji z wyprzedzeniem godzinowym i ich konkurencyjność w stosunku do rozmytych modeli Mamdaniego.
Models with concluding, Takagi-Sugeno type, with Gaussian functions of affiliation in entry space were developed for short-term forecasting of rural consumers' demand for electric energy. Due to loads variability character separate models were developed for typical week days. Completed analysis proved usability of the Takagi-Sugeno models for prediction with hourly advance, and their competitiveness compared to Mamdani fuzzy models.

Źródło:

Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 1, 1; 325-330
1429-7264

Pojawia się w:

Inżynieria Rolnicza

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 38.

Tytuł:

Use of Data Mining techniques for predicting electric energy demand
Wykorzystanie technik Data Mining do prognozowania zapotrzebowania na energie elektryczna

Autorzy:

Necka, K.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/792865.pdf

Data publikacji:

2011

Wydawca:

Komisja Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa

Tematy:

data mining
prediction
electrical energy
distribution
agricultural industry
food industry plant
theoretical model

Opis:

The project of prediction models was developed in the Data Miner graphic environment, which allows one to determine the hourly electric energy demand for an agricultural and food industry plant. Whilst using data mining techniques, it is not necessary to know apriori the form of the theoretical model of the examined phenomenon; it is also not necessary to meet the assumptions, whilst it is possible to model very complex processes.
Opracowano w środowisku graficznym Data Miner projekt modeli predykcyjnych, pozwalających na wyznaczanie godzinowego zapotrzebowania na energię elektryczną dla zakładu przemysłu rolno-spożywczego. Dzięki wykorzystaniu w nim technik data mining nie jest wymagana znajomość apriori postaci modelu teoretycznego analizowanego zjawiska, nie jest również konieczne spełnienie założeń i możliwe jest modelowanie bardzo złożonych procesów.

Źródło:

Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa; 2011, 11C
1641-7739

Pojawia się w:

Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 39.

Tytuł:

Wykorzystanie liniowych modeli rozmytych do prognozowania dobowego zapotrzebowania odbiorców wiejskich na energię elektryczną
The application of fuzzy linear models to forecasting the twenty-four hours demand of electric energy by the rural customers

Autorzy:

Trojanowska, M.
Małopolski, J.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/238591.pdf

Data publikacji:

2008

Wydawca:

Instytut Technologiczno-Przyrodniczy

Tematy:

energia elektryczna
prognozowanie krótkoterminowe
model rozmyty
electric energy
short-term forecasting
fuzzy model

Opis:

Zbudowano modele predykcyjne dla wszystkich dni tygodnia, oddzielnie modelując profil dnia, wartość średnią mocy dobowej oraz odchylenie standardowe przebiegu dobowego obciążenia. Średnie godzinowe zapotrzebowanie na energię elektryczną w ciągu doby oraz odchylenie standardowe tego zapotrzebowania zamodelowano opracowując rozmyte modele z wnioskowaniem typu Takagi-Sugeno. Analiza błędów prognoz wyznaczonych zgodnie z zaproponowaną metodą wykazała jej przydatność do lokalnego prognozowania krótkoterminowego.
Predictive models were developed in this study for all days of a week, separately modeling the profile of a day, average value of 24 hrs' power, as well as the standard deviation of 24 hrs' loading course. The average demand of electric energy per hour during a day and the standard deviation of this demand were modeled at working out of the fuzzy models with Takagi-Sugeno type of inference. Error analysis of the prognoses determined by using such a method confirmed its usefulness to local short-term forecasting.

Źródło:

Problemy Inżynierii Rolniczej; 2008, R. 16, nr 4, 4; 17-22
1231-0093

Pojawia się w:

Problemy Inżynierii Rolniczej

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 40.

Tytuł:

Porównanie jakości prognozowania polskiego PKB dynamicznymi modelami czynnikowymi oraz czynnikowymi modelami MIDAS
Comparison of Polish GDP forecasting quality with dynamic factor models and midas embedded with factor structure

Autorzy:

Łupiński, Marcin

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/424831.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Tematy:

dynamic factor model
MIDAS
Polish GDP forecasts

Opis:

The article is a continuation of the previous author’s papers (2007, 2009, 2012) devoted to the optimal methods of forecasting Polish macroeconomic variables, with the sample of GDP. The research was aimed at a comparison of the quality of nowcasts (”fore-casts” of the present time) and forecasts prepared with a dynamic factor model with mixed frequency and data gaps handling (MFDG-DFM) proposed by Mariano and Murasawa [2003] and MIDAS model augmented with factor structure (DFM-MIDAS), described for the first time in the paper of Marcellino and Schumacher [2008]. Mathematical backgrounds of both models were presented and a combination of Kalman filter and Maximum likelihood estimation was hinted as the estimation framework for both of them. The gained results show an advantage of Mariano and Murasawa approach in the field of the forecasts (approx-imately 15% more adequate forecasts for 2 and more quarters ahead) but this model is less adequate than the competitor for one quarter ahead forecasts and nowcasts.

Źródło:

Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2013, 4(42); 85-102
1507-3866

Pojawia się w:

Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 41.

Tytuł:

Application of Bayesian networks for forecasting future model of farm
Wykorzystanie sieci bayesowskich do prognozowania przyszłościowego modelu gospodarstwa rolnego

Autorzy:

Grotkiewicz, K.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/93941.pdf

Data publikacji:

2017

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej

Tematy:

Bayesian networks
forecasting
economic indicators
agricultural indicators
farm
sieci bayesowskie
prognozowanie
wskaźniki ekonomiczne
wskaźniki rolnicze
gospodarstwo rolne

Opis:

Comparative analyses in the national scale were carried out in 300 individual farms from Małopolskie and Świętokrzyskie Voivodeship in order to search for relations between the production intensity level, work performance and land efficiency and factors which shape them. The analyses concerned the use of Bayesian modelling algorithms for forecasting development of various economic and agricultural indicators which decide on the intensity and competitiveness of agriculture. The paper constitutes the second stage of research, which was preceded with previous preparation of data for modelling with the use of an exploratory overview of available data and TwoStep Cluster Analysis (Grotkiewicz et al., 2016). Based on the analyses, which were carried out, networks were built which present the relations between the analyzed variables, and conditional similarities were verified.
Poszukując zależności między poziomem intensywności produkcji a wydajnością pracy i ziemi oraz czynnikami je kształtującymi, przeprowadzono analizy porównawcze w skali krajowej na tle 300 gospodarstw indywidualnych z województwa małopolskiego i świętokrzyskiego. Analiza dotyczyła zastosowania algorytmów modelowania bayesowskiego do przewidywania rozwoju różnych wskaźników ekonomiczno-rolniczych decydujących o intensywności i konkurencyjności rolnictwa. Praca stanowi drugi etap badań, który poprzedzony był wcześniejszym przygotowaniem danych do modelowania wykorzystując do tego eksploracyjny przegląd dostępnych danych, oraz technikę TwoStep Cluster Analysis (Grotkiewicz i in., 2016). W oparciu o przeprowadzone analizy zbudowano sieci obrazujące związki pomiędzy analizowanymi zmiennymi oraz sprawdzono prawdopodobieństwa warunkowe.

Źródło:

Agricultural Engineering; 2017, 21, 2; 69-79
2083-1587

Pojawia się w:

Agricultural Engineering

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 42.

Tytuł:

Lifetime prediction method for MEMS gyroscope based on accelerated degradation test and acceleration factor model
Metoda prognozowania czasu pracy żyroskopu MEMS na podstawie testu przyspieszonej degradacji i modelu współczynnika przyspieszenia

Autorzy:

Liu, Yao
Wang, Yashun
Fan, Zhengwei
Hou, Zhanqiang
Zhang, Shufeng
Chen, Xun

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/301995.pdf

Data publikacji:

2020

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN

Tematy:

MEMS gyroscope
temperature stress
accelerated degradation test
acceleration factor model
Allan variance
żyroskop MEMS
naprężenie cieplne
test przyspieszonej degradacji
model współczynnika przyspieszenia
wariancja Allana

Opis:

The reliability analysis of MEMS gyroscope under long-term operating condition has become an urgent requirement with the enlargement of its application scope and the requirement of good durability. In this study we propose a lifetime prediction method for MEMS gyroscope based on accelerated degradation tests (ADTs) and acceleration factor model. Firstly, the degradation characteristic (bias instability) is extracted based on Allan variance. The effect of temperature stress on the degradation rate of bias instability is analyzed, and it shows that the degradation rate of bias instability would increase with the increase of the temperature. Secondly, the ADTs of MEMS gyroscope are designed and conducted, the degradation model of MEMS gyroscope is established based on the output voltage of MEMS gyroscope and Allan variance. Finally, the acceleration factor model of MEMS gyroscope under temperature stress is derived, and the lifetime of the MEMS gyroscope is predicted based on two group tests data under high stress level. The results show that the lifetime calculated by the acceleration factor model and mean lifetime under high stress levels is close to the mean lifetime calculated by the linear equation at normal temperature stress.
Analiza niezawodności żyroskopu MEMS w warunkach długotrwałej pracy stała się pilną koniecznością wraz z rozszerzeniem zakresu jego zastosowania i wprowadzeniem wymogu dobrej trwałości. W niniejszym artykule, zaproponowano metodę prognozowania czasu pracy żyroskopu MEMS w oparciu o testy przyspieszonej degradacji i model współczynnika przyspieszenia. W pierwszej kolejności, wyznaczono charakterystykę degradacji (niestabilność wskazań) na podstawie wariancji Allana. Analizowano wpływ naprężenia cieplnego na szybkość degradacji w zakresie niestabilności wskazań. Analiza wykazała, że szybkość degradacji wzrastała wraz ze wzrostem temperatury. Następnie, opracowano i przeprowadzono testy przyspieszonej degradacji żyroskopu MEMS, a model jego degradacji ustalono na podstawie napięcia wyjściowego żyroskopu i wariancji Allana. Na koniec, wyprowadzono model współczynnika przyspieszenia dla żyroskopu MEMS w warunkach naprężenia cieplnego, a żywotność żyroskopu prognozowano na podstawie danych z dwóch testów grupowych przeprowadzonych w warunkach wysokiego naprężenia. Wyniki pokazują, że czas pracy obliczony na podstawie modelu współczynnika przyspieszenia i średni czas pracy przy wysokich poziomach naprężeń są zbliżone do średniego czasu pracy obliczonego na podstawie równania liniowego przy normalnym naprężeniu cieplnym.

Źródło:

Eksploatacja i Niezawodność; 2020, 22, 2; 221-231
1507-2711

Pojawia się w:

Eksploatacja i Niezawodność

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 43.

Tytuł:

Modelling challenges to forecast urban goods demand for rail
Modelowanie prognozowania transportu dóbr w miastach z wykorzystaniem kolei

Autorzy:

Comi, A.
Nuzzolo, A.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/375308.pdf

Data publikacji:

2015

Wydawca:

Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej

Tematy:

urban goods transport
urban rail distribution
transport service model
urban mode choice
forecasting transport of goods
rail transport
transport towarów miejskich
kolej miejska
usługi transportowe
model usług
prognozowanie transportu dóbr
transport kolejowy

Opis:

This paper explores the new research challenges for forecasting urban goods demand by rail. In fact, the growing interest to find urban logistics solutions for improving city sustainability and liveability, mainly due to the reduction of urban road accessibility and environmental constraints, has pushed to explore solutions alternative to the road. Multimodal urban logistics, based on the use of railway, seem an interesting alternative solution, but it remained mainly at conceptual level. Few studies have explored the factors, that push actors to find competitive such a system with respect to the road, and modelling framework for forecasting the relative demand. Therefore, paper reviews the current literature, investigates the factors involved in choosing such a mode, and finally, recalls a recent modelling framework and hence proposes some advancements that allow to point out the rail transport alternative.
Artykuł analizuje nowe wyzwania badawcze związane z prognozowaniem transportu dóbr w miastach z wykorzystaniem kolei. Rosnące zainteresowanie znalezieniem logistycznych rozwiązań miejskich, które miałyby poprawić zrównoważony rozwój miasta oraz zwiększyć jakość życia mieszkańców, spowodowane jest zmniejszeniem dostępności do dróg miejskich oraz ograniczeniami środowiskowymi. Wspomniane aspekty wymogły rozpoczęcie badań nad innymi rozwiązaniami niż wykorzystanie dróg. Multimodalne rozwiązania logistyki miejskiej, oparte na wykorzystaniu kolei, wydają się być interesującym rozwiązaniem alternatywnym, jednak pozostają głównie tylko na poziomie koncepcji. W badaniach analizowano czynniki, które skłaniały do odnalezienia konkurencyjnego dla drogi systemu i ramy modelowania dla prognozowania rzeczywistego popytu. W artykule zaprezentowano ocenę bieżącej literatury, badanie czynników wpływających na wybór kolei oraz przypomniano niedawne ramy modelowania. W pracy zaproponowano również nowe rozwiązania, które pozwalają na wskazanie transportu kolejowego jako alternatywy do transportu drogowego.

Źródło:

Transport Problems; 2015, 10, 4; 75-90
1896-0596
2300-861X

Pojawia się w:

Transport Problems

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 44.

Tytuł:

An innovative control system for the gas nitriding process including an interactive module to predict the results of the process
Innowacyjny układ do sterowania procesem azotowania gazowego zawierający moduł interaktywnego prognozowania rezultatu procesu

Autorzy:

Miziołek, M.
Olik, R.
Ratajski, J.
Hermanowicz, P.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/256807.pdf

Data publikacji:

2016

Wydawca:

Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy

Tematy:

gas nitriding
mathematical model
control system
azotowanie gazowe
model wzrostu warstwy azotowanej
sterowanie procesem

Opis:

The article presents the concept of a system to control the gas nitriding process containing an interactive module for predicting the results of the process on the basis of mathematical model of growth kinetics of the nitrided layer. The concept of the system is based on comparing the current values of process parameters: temperature, the composition of nitriding atmosphere, and the current value of the nitrogen potentia! (which is determined based on the signal from the hydrogen sensor) with a pre-established algorithm of changes in process parameters. According to the developed concept, if there are differences, the control system selects one of two options: - Changing the flow rate of the components of a nitriding atmosphere, in the range of possible changes for a given stand to nitriding, to achieve a predetermined potentia! value, or - Setting a new algorithm for changes in temperature and nitrogen potential. Selecting one of these options by the system will depend on obtaining the slightest difference between on-line calculated result of a process on the basis of mathematical model (for both options) and the assumed result, i.e. the nitrided layer thickness and profile of hardness change.
W artykule zamieszczono koncepcję funkcjonowania układu do sterowania procesem azotowania gazowego zawierającego moduł interaktywnego prognozowania rezultatu procesu na podstawie kinetyki wzrostu warstwy azotowanej. Idea działania układu polega na porównywaniu bieżących/aktualnych wartości parametrów procesu temperatury, składu atmosfery i bieżącej wartości potencjału azotowego (wyznaczanego na podstawie sygnału z sondy wodorowej) z założonym wstępnie algorytmem zmian parametrów procesu. Zgodnie z opracowaną koncepcją, w przypadku zaistnienia rozbieżności układ sterowania wybiera jedną z dwóch opcji: - zmienia natężenie przepływu składników atmosfery azotującej w celu osiągnięcia założonej wartości potencjału bądź - wyznacza nowy algorytm zmian temperatury i potencjału azotowego. Wybór jednej z tych opcji przez układ będzie zależał od uzyskania najmniejszej różnicy pomiędzy na bieżąco prognozowanym rezultatem procesu (dla obu opcji) a rezultatem założonym, tj. grubością warstwy azotowanej oraz profilem twardości. Dodatkowo układ będzie zawierał moduł wizualizacji wzrostu grubości stref warstwy azotowanej oraz wizualizację zmian profili twardości w strefie dyfuzyjnej warstwy azotowanej w trakcie trwania procesu.

Źródło:

Problemy Eksploatacji; 2016, 4; 63-75
1232-9312

Pojawia się w:

Problemy Eksploatacji

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 45.

Tytuł:

Propozycja prognozowania deformacji powierzchni spowodowanych eksploatacją dwóch ścian w górotworze nienaruszonym
Concept of forecasting surface deformations caused by exploitation of two longwalls in an unmoved rock mass

Autorzy:

Zych, J.
Piwowarski, W.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/166082.pdf

Data publikacji:

2015

Wydawca:

Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Górnictwa

Tematy:

algorytm
analiza statystyczna
deformacje
estymacja
górotwór
model matematyczny
pomiary
procedura numeryczna
algorithm
statistical analysis
deformations
estimation
rock mass
mathematical model
surveying
numerical procedure

Opis:

Prowadzona od bardzo dawna eksploatacja górnicza powoduje wyczerpywanie się zasobów, a także oprócz innych skutków, wzrost głębokości eksploatacji. Prowadzone pomiary geodezyjne wskazują na pewne nowe problemy związane z prognozowaniem wpływów eksploatacji górniczej na powierzchnię. W artykule przeprowadzono analizę wyników pomiaru osiadań pod wpływem eksploatacji kolejno dwóch ścian, na średniej głębokości, w górotworze nienaruszonym. Najpierw została wyeksploatowana pierwsza ściana, a następnie po całkowitym ujawnieniu się jej wpływów na powierzchni, wyeksploatowana została druga ściana. W wyniku tej eksploatacji i prowadzonych pomiarów geodezyjnych na powierzchni udokumentowane zostały, trzy statyczne niecki osiadania. Z pomiarów tych wyznaczono dla każdej statycznej niecki parametry teorii. Na podstawie dokonanej analizy pomiarów geodezyjnych przedstawiono wstępnie sposób prognozowania wpływów eksploatacji na większych głębokościach. Aby poprawnie prognozować wpływy eksploatacji na dużych głębokościach należy uzmiennić współczynnik osiadania.
Throughout the years, mining exploitation has caused the depletion of resources and, among the others, the increase of mining depth. Surveying indicates certain new problems with the forecasting of influences of mining exploitation in the surface. This paper presents an analysis of measurement results concerning subsidence under the influence of exploitation of two consecutive longwalls, at medium depth, in the unmoved rock mass. The first longwall was being extracted till the complete occurrence of its influences on the surface. Then, the second longwall was extracted. As the results of the exploitation and surveying, three static subsiding troughs were recorded. The measurements allowed to indicated the parameters of theory for each of the troughs separately. Basing on the analysis of surveying, a method of forecasting the influences of exploitation at greater depths was presented. In order to forecast the influences of exploitation at greater depths properly, the coefficient of subsidence should be variated.

Źródło:

Przegląd Górniczy; 2015, 71, 3; 101-106
0033-216X

Pojawia się w:

Przegląd Górniczy

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 46.

Tytuł:

The application of the process modelling of anodic wet-stripping of CrN multi-layer coatings for characteristics prediction
Zastosowanie modelowania do prognozowania przebiegu anodowego rozpuszczania złożonych powłok CrN

Autorzy:

Bujak, J.
Ruta, R.
Trzos, M.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/256710.pdf

Data publikacji:

2006

Wydawca:

Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy

Tematy:

powłoka CrN
rozpuszczanie anodowe
modelowanie statystyczne
sztuczna sieć neuronowa
model prognostyczny
multi-layer coating
anodic wet-stripping
statistical modelling
artificial neural network
prognostic model

Opis:

The paper presents the results of experimental research on a process of anodic wet-stripping of CrN multi-layer coatings. The stripping rate was correlated with the coating structure and the current density of the stripping process. The experimental data was statistically analysed and regression models of stripping thickness were created as a function of stripping time. The obtained results indicated that the anodic wet-stripping process can be described by means of linear function only in the case of one-layer coatings. Moreover, the general neural network model was created as a complex model including both quantitative and qualitative variables characterising the wet-stripping process. The developed models enable the estimation of the character and time of the stripping process, depending on the coating thickness, structure and current parameters.
W artykule przedstawiono wyniki badań eksperymentalnych anodowego procesu rozpuszczania złożonych powłok CrN. Uzyskane wyniki poddano analizie statystycznej, w rezultacie której wyznaczono modele regresyjne przebiegu procesu rozpuszczania w funkcji czasu. Ponadto wykorzystując sztuczne sieci neuronowe opracowano kompleksowy model procesu rozpuszczania anodowego. Opracowane modele umożliwiają oszacowanie przebiegu i czasu rozpuszczania w zależności od grubości powłoki oraz zastosowanych parametrów prądowych.

Źródło:

Problemy Eksploatacji; 2006, 4; 7-16
1232-9312

Pojawia się w:

Problemy Eksploatacji

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 47.

Tytuł:

A study on carbonation depth prediction for concrete made with GBFS cement and FA addition
Badanie dotyczące prognozowania głębokości karbonatyzacji betonu wykonanego z cementu GBFS z dodatkiem FA

Autorzy:

Lech, Maciej
Juszczak, Tomasz
Wawrzeńczyk, Jerzy

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2124786.pdf

Data publikacji:

2022

Wydawca:

Politechnika Świętokrzyska w Kielcach. Wydawnictwo PŚw

Tematy:

concrete carbonation
carbonation model
carbonation accelerated testing
GBFS cement
FA addition
karbonatyzacja betonu
model karbonatyzacji
przyspieszone badania karbonatyzacji
cement GBFS
dodatek FA

Opis:

This paper presents the results of the examination of accelerated carbonation of concrete mixes made with CEM III / A blast furnace slag cement and the addition of fly ash. The test program was developed using an experiment design with two factors: a water-binder ratio and a fly-ash / cement ratio. Carbonation depth measurements were carried out according to FprCEN/TS 12390-12 (CO2 concentration = 4%, T = 20°C, RH = 55%). Associated tests were also carried out, including compressive strength, porosity, depth of absorption, water penetration depth, and capillary suction. Analysis of the test results allowed us to determine the influence of binder composition on concrete carbonization depth under standard test conditions. The results show that the carbonation depth increases along with the increase in the W/B ratio and as a result of the increase in the fly ash content in the binder. A mathematical model was developed to describe the carbonation process over time, which can predict the depth and rate of concrete carbonation. Furthermore, it was found that there is no close relationship between other properties tested (e.g. strength) and the depth of the carbonated concrete.
W pracy przedstawiono wyniki badań przyspieszonej karbonatyzacji mieszanek betonowych wytworzonych cementem żużlowym wielkopiecowym CEM III/A z dodatkiem popiołu lotnego. Program badań został opracowany na podstawie projektu eksperymentu z dwoma czynnikami: stosunkiem wody do spoiwa oraz stosunkiem popiołu lotnego do cementu. Pomiary głębokości karbonatyzacji przeprowadzono zgodnie z FprCEN/TS 12390-12 (stężenie CO2 = 4%, T = 20°C, RH = 55%). Przeprowadzono również powiązane testy, w tym wytrzymałości na ściskanie, porowatości, głębokości absorpcji, głębokości penetracji wody i ssania kapilarnego. Analiza wyników badań pozwoliła na określenie wpływu składu spoiwa na głębokość karbonatyzacji betonu w standardowych warunkach testowych. Wyniki wskazują, że wraz ze wzrostem stosunku W/B oraz zawartością popiołu lotnego w spoiwie wzrasta głębokość karbonatyzacji. Opracowano model matematyczny do opisu procesu karbonatyzacji w czasie, który umożliwia przewidywanie głębokości i szybkości karbonatyzacji betonu. Ponadto stwierdzono, że nie ma ścisłego związku między innymi badanymi właściwościami (np. wytrzymałością) a głębokością betonu karbonatyzowanego.

Źródło:

Structure and Environment; 2022, 14, 1; 1--10
2081-1500

Pojawia się w:

Structure and Environment

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 48.

Tytuł:

Zastosowanie autorskiego modelu komputerowego do prognozowania zmian w krajobrazach leśnych
The use of the original computer model to predict changes in forest landscapes

Autorzy:

Kociuba, P.
Kozak, I.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/86515.pdf

Data publikacji:

2014

Wydawca:

Polska Asocjacja Ekologii Krajobrazu

Tematy:

krajobraz lesny
lasy
zmiany krajobrazu
prognozowanie
modele komputerowe
modele autorskie
zrodla danych
lotniczy skaning laserowy

Źródło:

Problemy Ekologii Krajobrazu; 2014, 38
1899-3850

Pojawia się w:

Problemy Ekologii Krajobrazu

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 49.

Tytuł:

Problematyka prognozowania mocy i energii pozyskiwanych z wiatru
Problems related to forecasting of power and electric energy derived from wind

Autorzy:

Popławski, T.
Dąsal, K.
Łyp, J.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/282786.pdf

Data publikacji:

2009

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN

Tematy:

elektrownia wiatrowa
moc generowana
prognoza krótkoterminowa w elektroenergetyce
dokładność
model prognostyczny
wind source
power generation
forecasting
accuracy

Opis:

Dynamiczny rozwój odnawialnych źródeł energii elektrycznej OZE jest faktem. Wiele przyczyn ma wpływ na tę dynamikę i są one powszechnie znane. Wiadomo również, że moc generowana przez turbiny wiatrowe jest procesem losowym, gdyż w decydującej mierze uzależniona jest od prędkości wiatru i to w sposób silnie nieliniowy. Ta cecha turbin wiatrowych jest wysoce kłopotliwa w różnych aspektach pracy sieci. Bieżąca sytuacja w elektroenergetyce polskiej prowokuje do licznych pytań, na przykład o ilość energii wiatrowej, którą może przyjąć system elektroenergetyczny, czy też o rolę prognoz wiatrowych. Wiele prac wykonano w dziedzinie znaczącego zwiększenia dokładności przewidywania mocy generowanej w źródłach wiatrowych. W referacie skoncentrowano się na zagadnieniach dotyczących predykcji mocy na przykładzie analizy danych rzeczywistych w jednej z krajowych farm wiatrowych.
A number of reasons influences the expansion of energy from renewable sources (RES). The power generated by wind turbines is the random process. This feature of wind turbines is highly cumbersome for the performance of the network. Actual situation in the Power System in Poland raises a lot of questions eg. how much energy can the power system accommodate and what is the role of wind plant forecasting. Much research has been done in the field of significant accuracy increase in the improvement of prediction tools on the basis of one of wind power plant in Poland.

Źródło:

Polityka Energetyczna; 2009, T. 12, z. 2/2; 511-523
1429-6675

Pojawia się w:

Polityka Energetyczna

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 50.

Tytuł:

Application of SARIMA model to forecasting monthly flows in Waterval River, South Africa
Zastosowanie modelu SARIMA do prognozowania miesięcznych przepływów rzeki Waterval w Południowej Afryce

Autorzy:

Tadesse, K. B.
Dinka, M. O.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/947019.pdf

Data publikacji:

2017

Wydawca:

Instytut Technologiczno-Przyrodniczy

Tematy:

heteroscedasticity
stationarity test
trend analysis
validation
white noise
analiza trendu
biały szum
heteroscedastyczność
ocena
test stacjonarności

Opis:

Knowledge of future river flow information is fundamental for development and management of a river system. In this study, Waterval River flow was forecasted by SARIMA model using GRETL statistical software. Mean monthly flows from 1960 to 2016 were used for modelling and forecasting. Different unit root and Mann–Kendall trend analysis proved the stationarity of the observed flow time series. Based on seasonally differenced correlogram characteristics, different SARIMA models were evaluated; their parameters were optimized, and diagnostic check up of forecasts was made using white noise and heteroscedasticity tests. Finally, based on minimum Akaike Information (AI) and Hannan–Quinn (HQ) criteria, SARIMA (3, 0, 2) x (3, 1, 3)12 model was selected for Waterval River flow forecasting. Comparison of forecast performance of SARIMA models with that of computational intelligent forecasting techniques was recommended for future study.
Znajomość przyszłego przepływu wody w rzece jest istotna dla rozwoju i zarządzania w systemie rzecznym. W badaniach prezentowanych w niniejszym artykule prognozowano przepływ w rzece Waterval w Republice Południowej Afryki, używając modelu SARIMA i programu statystycznego GRETL. Do modelowania i budowania prognoz wykorzystano średnie miesięczne przepływy z lat 1960–2016. Różne pierwiastki jednostkowe i analiza trendu Manna–Kendalla dowiodły stacjonarności obserwowanych szeregów czasowych przepływu. Na podstawie sezonowo zróżnicowanych charakterystyk korelogramu oceniono różne modele SARIMA zoptymalizowano ich parametry i wykonano diagnostyczne sprawdzenie prognoz za pomocą białego szumu i testów heteroscedastyczności. Na podstawie minimum AI i kryteriów Hannana–Quinna (HQ), wybrano model SARIMA (3, 0, 2) x (3, 1, 3)12 do prognozowania przepływu w rzece Waterval. W dalszych badaniach proponuje się porównanie prognozowania za pomocą modeli SARIMA i technik komputerowych.

Źródło:

Journal of Water and Land Development; 2017, 35; 229-236
1429-7426
2083-4535

Pojawia się w:

Journal of Water and Land Development

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 51.

Tytuł:

Wykorzystanie modelu Wintersa do prognozowania jakości powietrza powiatu kędzierzyńsko-kozielskiego
Winters model - a study of applications for forecasting air quality in Kędzierzyn-Koźle county

Autorzy:

Szewczyk, M.
Tłuczak, A.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/339242.pdf

Data publikacji:

2010

Wydawca:

Instytut Technologiczno-Przyrodniczy

Tematy:

analiza szeregów czasowych
prognozowanie
jakość powietrza
zarządzanie jakością powietrza
air quality management
air quality
forecasting
time-series analysis

Opis:

Powiat Kędzierzyn-Koźle jest jednostką administracji terytorialnej i samorządowej województwa opolskiego, w południowo-zachodniej Polsce. Istniejąca w Kędzierzynie-Koźlu sieć monitoringu powietrza obejmuje dziś tylko jedną w pełni automatyczną stację monitoringu. Emisja wielu zanieczyszczeń powietrza w Kędzierzynie-Koźlu zmniejszyła się znacząco od 1992 r., jednak od 2007 r. stężenie NO₂ i pyłu zawieszonego PM₁₀ w powietrzu się nie zmniejszyło. Zmniejszenie stężenia zanieczyszczeń powietrza jest nadal konieczne. Prognozowanie jakości powietrza to jeden z kluczowych elementów współczesnego zarządzania jakością powietrza. W artykule przedstawiono modele i prognozy stężenia SO₂, NO₂, CO, O₃ i PM₁₀, skonstruowane na podstawie danych, pozyskanych z automatycznej stacji monitoringu w Kędzierzynie-Koźlu.
Kędzierzyn-Koźle County is a unit of territorial administration and local government in Opole Voivodeship, south-western Poland. The existing air monitoring network in Kędzierzyn-Koźle comprises only one fully automatic monitoring station now. In Kędzierzyn-Koźle, emissions of many air pollutants have substantially decreased since 1992. However, since 2007, measured concentrations of NO₂ and particulate matter PM₁₀ in the air have not shown any improvement. The need to reduce air pollution still remains an important issue. Air quality forecasting is one of the core elements of contemporary air quality management. This paper presents models and forecasts of SO₂, NO₂, CO, O₃ and PM₁₀ concentrations based on data from automatic monitoring station in Kędzierzyn-Koźle.

Źródło:

Woda-Środowisko-Obszary Wiejskie; 2010, 10, 3; 283-296
1642-8145

Pojawia się w:

Woda-Środowisko-Obszary Wiejskie

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 52.

Tytuł:

Modele rozmyte zapotrzebowania na moc dla potrzeb krótkoterminowego prognozowania zużycia energii elektrycznej na wsi. Cz. I. Algorytmy wyznaczania modeli rozmytych
Fuzzy models of power demand for the purposes of short-term predicting of electric energy consumption in the country. Part I. Algorithms used to determine fuzzy models

Autorzy:

Małopolski, J.
Trojanowska, M.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/291412.pdf

Data publikacji:

2009

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej

Tematy:

energia elektryczna
prognozowanie krótkoterminowe
algorytm
model rozmyty
electric energy
short-term predicting
algorithm
fuzzy model

Opis:

Opracowano i oprogramowano algorytmy wyznaczania modeli rozmytych, a w szczególności algorytm doboru zmiennych wejściowych do modeli oraz algorytm wyznaczania struktury modeli. Spowodowało to przyśpieszenie procesu budowy modeli prognostycznych opartych na teorii zbiorów rozmytych, dając w ten sposób możność łatwego ich zastosowania do prognozowania zużycia energii elektrycznej na wsi.
The scope of the research involved development and programming of algorithms for determining fuzzy models, and in particular an algorithm for selecting input variables for models and an algorithm for determining the structure of models. This resulted in the acceleration of the process involving construction of predicting models based on fuzzy set theory, thus making it possible to use them for predicting electric energy consumption in the country.

Źródło:

Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 5, 5; 177-183
1429-7264

Pojawia się w:

Inżynieria Rolnicza

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 53.

Tytuł:

Modele rozmyte zapotrzebowania na moc dla potrzeb krótkoterminowego prognozowania zużycia energii elektrycznej na wsi. Cz. II. Opracowanie predykcyjnych modeli relacyjnych
Fuzzy models of power demand for the purposes of short-term predicting of electric energy consumption in the country. Part II. Development of predictive relationship models

Autorzy:

Małopolski, J.
Trojanowska, M.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/291396.pdf

Data publikacji:

2009

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej

Tematy:

energia elektryczna
prognozowanie krótkoterminowe
algorytm
model relacyjny
electric energy
short-term predicting
algorithm
relationship model

Opis:

Opracowano modele relacyjne do krótkoterminowego prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich. Przy ich wyznaczaniu skorzystano z opisanych w części I algorytmów wyznaczania modeli rozmytych. Przeprowadzona analiza wykazała przydatność zbudowanych w ten sposób modeli relacyjnych do predykcji z wyprzedzeniem godzinowym.
The research involved development of relationship models for short-term predicting of electric energy demand for rural consumers. When defining them, the researchers used algorithms for determining fuzzy models described in part I. Completed analysis has proven that relationship models built in this way are useful for prediction with one-hour advance.

Źródło:

Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 5, 5; 185-191
1429-7264

Pojawia się w:

Inżynieria Rolnicza

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 54.

Tytuł:

Wykorzystanie modelu macierzowego do prognozowania rozwoju drzewostanów o złożonej postaci
Application of matrix model for projecting the development of stands with complex structure

Autorzy:

Drozdowski, S.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1019340.pdf

Data publikacji:

2006

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Leśne

Tematy:

drzewostany
wykorzystanie
modele macierzowe
prognozowanie
lesnictwo
modele matematyczne
rozwoj drzewostanu
forest modelling
linear and non−linear programming
stand with complex structure
silvicultural planning

Opis:

In this study, the principles of building, parameterisation and validation of matrix models of stands are presented. Three basic processes occurring in stand development such as regeneration, growth and dieback of trees are discussed. The study points out to the potential advantages and directions of application of stand matrix models in solving silvicultural problems.

Źródło:

Sylwan; 2006, 150, 02; 3-13
0039-7660

Pojawia się w:

Sylwan

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 55.

Tytuł:

Zastosowanie przesuwnego okna czasowego do adaptacji modelu prognozowania zapotrzebowania na ciepło dla miejskiej sieci ciepłowniczej

Autorzy:

Bujalski, Maciej
Madejski, Paweł
Fuzowski, Krzysztof

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/37219078.pdf

Data publikacji:

2020

Wydawca:

Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej

Tematy:

predykcja zapotrzebowania na ciepło
uogólniony model addytywny GAM
przesuwne okno czasowe

Opis:

System ciepłowniczy oparty o elektrociepłownię zasilającą miejską sieć ciepłowniczą stanowi powszechną formę dystrybucji ciepła w dużych obszarach miejskich w Polsce. Głównym elementem optymalizacji pracy systemu jest krótkoterminowe planowanie produkcji energii w kogeneracji (do kilku dni naprzód), a podstawową daną wejściową do tego procesu jest godzinowa prognoza zapotrzebowania na ciepło. Dobowy profil obciążenia cieplnego zmienia się w zależności od zmiany parametrów pogodowych, charakteru poboru ciepła przez odbiorców, a także na skutek dynamiki sieci ciepłowniczej pod wpływem zmiennych warunków eksploatacyjnych. W referacie przedstawiono wyniki obliczeń z opracowanego modelu zapotrzebowania na ciepło, z wykorzystaniem metody uogólnionego modelu addytywnego GAM. Opisano sposób budowy modelu predykcyjnego i procedurę jego adaptacji w oparciu o zastosowanie przesuwnego okna czasowego z danymi uczącymi model. Przedstawione wyniki uzyskano na podstawie danych pochodzących z rzeczywistego systemu ciepłowniczego, o szczytowym zapotrzebowaniu na poziomie około 200 MWt. Analizie poddano wpływ rozmiaru okna treningowego modelu (liczba dób w przedziale od kilku do kilkunastu) na błąd predykcji w horyzoncie doby następnej, podczas różnych okresów sezonu grzewczego. W rezultacie otrzymano model o średnio-sezonowym błędzie około 8%. Wykazano, że zastosowanie adaptacji z relatywnie krótkim oknem treningowym uczącym model może istotnie zwiększyć jego dokładność w okresach przejściowych (kwiecień-maj), gdzie kluczowe warunki wpływające na pracę sieci zmieniają się dynamicznie i w trudny do przewidzenia sposób.

Źródło:

Zeszyty Energetyczne; 2020, 7; 267-279
2658-0799

Pojawia się w:

Zeszyty Energetyczne

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 56.

Tytuł:

Wykorzystanie modeli regresyjnych do prognozowania godzinowego zapotrzebowania na energię elektryczną w zakładzie przemysłu rolno-spożywczego
Utilization of regressive model for hour forecasting of electric power requirement in agricultural and food processing plant

Autorzy:

Necka, K.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/883126.pdf

Data publikacji:

2011

Wydawca:

Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych

Tematy:

przemysl rolno-spozywczy
zaklady przemyslowe
zapotrzebowanie na energie elektryczna
zapotrzebowanie godzinowe
prognozowanie krotkoterminowe
modele regresyjne

Opis:

W pracy przedstawiono opracowane modele regresyjne wiążące zapotrzebowanie na energię elektryczną z uśrednionymi profilami zużycia energii w poszczególnych dniach tygodnia oraz zużyciem energii elektrycznej i parametrami charakteryzujące jakość napięcia opóźnionymi o jeden lub kilka okresów sezonowych.
Valid requirement for electric power demands processed regressive models working in individual days of week with profile of average expenditure of energy, expenditure of electric power and parameters characterizing quality of tension delayed of one or several seasonal periods.

Źródło:

Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2011, 04
1732-1719
2719-4221

Pojawia się w:

Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 57.

Tytuł:

Walidacja założeń i testowanie modelu dla prognozowania krótkoterminowego stonki ziemniaczanej (Leptinotarsa decemlineata Say.) z wykorzystaniem wyznaczonych sum temperatur efektywnych
Validation of the assembly and testing of model for short-term conditioning of Colorado potato beetle (Leptinotarsa decemlineata Say.) With use of sum effective temperatures

Autorzy:

Jakubowska, Magdalena
Bocianowski, Jan
Kowalska, Jolanta
Drozdżyński, Dariusz

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2053932.pdf

Data publikacji:

2018-07-06

Wydawca:

Centrum Doradztwa Rolniczego w Brwinowie. Oddział w Poznaniu

Tematy:

model
stonka ziemniaczana
ziemniak
systemy wspomagania decyzji
sumy temperatur efektywnych
Colorado Potato Beetle
potato
decision support systems
sums of effective temperatures

Opis:

Celem planowanych badań była ocena możliwości zastosowania opracowywanego modelu matematycznego do wspomagania wyznaczenia terminu zabiegu chemicznego przeciwko stonce ziemniaczanej (Leptinotarsa decemlineata Say.) z wykorzystaniem wyznaczonych sum temperatur efektywnych, adoptowanego dla potrzeb gospodarstw ekologicznych oraz aktualizacja progów ekonomicznej szkodliwości. Ponadto w badaniu skoncentrowano się na określeniu korelacji między niektórymi czynnikami abiotycznymi środowiska (głównie czynnikami meteorologicznymi), a np. zwalczanym stadium rozwojowym szkodnika, tzn. na poznaniu stopnia tych zależności oraz na wyznaczeniu sum ciepła i sum temperatur efektywnych. W sposób naukowy określono dwa równania regresji (modele matematyczne), dla wyznaczenia liczby dni dla rozwoju szkodliwych stadiów od momentu złożenia jaj aż do osiągnięcia stadium L2 i L3.
The aim of the planned study was to evaluate the applicability of the mathematical model being developed to support the designation of the term chemical treatment against Colorado potato beetle (Leptinotarsa decemlineata Say.) Using a designated sum of effective temperatures, an adopted for organic farms and update the economic thresholds. Moreover, the study focused on the determination of the correlation between some abiotic factors of the environment (mainly meteorological factors) and, chemical control the pest’s stage of development and determination of the sum of heat and the sum of effective temperatures. Scientifically, two regression equations (mathematical models) were defined to determine the number of days for the development of harmful stages from the time the egg was laid to the L2 and L3 stages.

Źródło:

Zagadnienia Doradztwa Rolniczego; 2018, 92, 2; 90-102
1232-3578
2719-8901

Pojawia się w:

Zagadnienia Doradztwa Rolniczego

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 58.

Tytuł:

Zastosowanie metod prognozowania mikrobiologicznego do okreslania rozwoju mikroflory saprofitycznej w produktach miesnych utrwalonych lizozymem w formie monomeru

Autorzy:

Rosiak, E
Kolozyn-Krajewska, D

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/828703.pdf

Data publikacji:

2003

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Technologów Żywności

Tematy:

przetwory miesne
analiza zywnosci
mikrobiologia zywnosci
bakterie saprofityczne
zywnosc
Pseudomonas
prognozowanie
utrwalanie zywnosci
metody immunoenzymatyczne
modele matematyczne
meat product
food analysis
food microbiology
saprotrophic bacteria
food
prognosis
food preservation
immunoenzymatic method
mathematical model

Opis:

Celem pracy było opracowanie matematycznych modeli wzrostu ogólnej liczby drobnoustrojów oraz saprofitycznych bakterii z rodzaju Pseudomonas spp. w modelowych produktach mięsnych utrwalonych lizozymem w formie monomeru. Badania mikrobiologiczne wykonano klasycznymi metodami płytkowymi. Do uzyskanych danych empirycznych dopasowano funkcje s-kształtne (Gompertza i logistyczną) oraz funkcje wielomianowe stopnia drugiego i trzeciego. Szacowania parametrów funkcji pierwszorzędowych dokonano z wykorzystaniem procedur iteracyjnych, wyznaczających najmniejszą wartość sumy kwadratów różnicy błędu pomiędzy wartościami empirycznymi i teoretycznymi. Szacowania parametrów modeli zbiorczych dokonano klasyczną metodą najmniejszych kwadratów. Na podstawie modeli pierwszorzędowych uzyskano parametry kinetyczne opisujące rozwój badanych grup drobnoustrojów. Modele zbiorcze pozwoliły określić wpływ badanych czynników środowiskowych na populację drobnoustrojów.
The aim of the work was construction of mathematical models of growth of total plate count of bacteria and saprophytic Pseudomonas spp. bacteria occurring in model meat products preservated with lysozyme in monomer form. The microbiological experiment was carried out by traditional plate method. The experimental data were fitted to first order models (Gampertz and logistic) and response surface models (RSM). The Marquardt algorithm was used to evaluate parameters of Gompertz and logistic functions. The least square method was used for assessment of parameters of polynominal functions. Results of first order models were kinetics parameters of growth: lag time duration, growth rate, generation time, density of population. The influence of environmental factors on bacteria population growth was determined on the basis the RSM.

Źródło:

Żywność Nauka Technologia Jakość; 2003, 10, 3; 5-20
1425-6959

Pojawia się w:

Żywność Nauka Technologia Jakość

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 59.

Tytuł:

Model biologiczny wybranego akwenu jako istotny czynnik prognozowania stopnia skuteczności laserowego wykrywania obiektów podwodnych

Autorzy:

Cywiński, Artur.

Powiązania:

Zeszyty Naukowe Akademia Marynarki Wojennej im. Bohaterów Westerplatte, 2007, nr 170 K/1, s. 243-254

Data publikacji:

2007

Tematy:

Międzynarodowa Konferencja Naukowo-Techniczna nt.: Technika i uzbrojenie morskie (1; 24-26.10.2007; Gdynia, woj. pomorskie)
Technika sił morskich materiały konferencyjne
Marynarka wojenna uzbrojenie materiały konferencyjne
Obiekty podwodne wykrywanie urządzenia materiały konferencyjne
Dalmierz laserowy stosowanie materiały konferencyjne

Opis:

Rys., tab.; Bibliogr.; Abstr., streszcz.

Dostawca treści:

Bibliografia CBW

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 60.

Tytuł:

Analiza wrażliwości i niepewności modelu hydrodynamicznego (SWMM) do prognozowania odpływu wód opadowych ze zlewni zurbanizowanej – studium przypadku
Sensitivity and uncertainty analysis of hydrodynamic model (SWMM) for storm water runoff forecasting in an urban basin – a case study

Autorzy:

Szeląg, B.
Kiczko, A.
Dąbek, L.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/237347.pdf

Data publikacji:

2016

Wydawca:

Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych

Tematy:

GSA-GLUE
analiza niepewności
analiza wrażliwości
SWMM
ścieki deszczowe
sensitivity analysis
uncertainty analysis
storm water

Opis:

Modelowanie ilości ścieków oraz napełnień przewodów sieci kanalizacyjnej stanowi istotny element umożliwiający ocenę funkcjonowania systemów odprowadzania wód opadowych z terenu zlewni. Złożoność procesów fizycznych, które są symulowane oraz ograniczona liczba danych dostępnych do kalibracji powoduje dużą niepewność uzyskanych wyników. W artykule przedstawiono przykład zastosowania techniki GSA-GLUE do analizy wrażliwości i probabilistycznej identyfikacji parametrów (szerokość drogi spływu, wysokość retencji terenowej powierzchni uszczelnionych i nieuszczelnionych, udział powierzchni uszczelnionej, współczynnik szorstkości kanałów, spadek podłużny zlewni) w przypadku modelu zlewni zurbanizowanej wykonanego w programie SWMM (storm water management model). Do kalibracji i walidacji modelu zlewni wykorzystano wyniki pomiarów wysokości opadów oraz przepływów ścieków deszczowych wykonanych w latach 2009–2011. Przeprowadzone obliczenia wykazały, że największy wpływ na kształt hydrogramu odpływu wód opadowych ze zlewni zurbanizowanej w opracowanym modelu hydrodynamicznym miały współczynnik szorstkości ścian kanałów oraz wysokość retencji terenów uszczelnionych. Uzyskane wyniki przeprowadzonej symulacji potwierdziły, że zastosowane w pracy metody oceny wrażliwości i identyfikacji parametrów mogą być pomocne przy kalibracji modeli hydrodynamicznych zlewni zurbanizowanych.
Modeling of sewage volume and sewer system filling-ups is an important element that allows performance assessment of a rainfall drainage system from a basin area. The complex nature of physical processes being simulated and limited amount of observation data available for calibration make the model outcomes highly uncertain. The presented case study demonstrates an application of the GSA-GLUE technique (global sensitivity – generalized uncertainty estimation) to the sensitivity analysis and probabilistic identification of parameters (surface runoff width, water capacity of impervious and pervious surfaces, impervious surface fraction, the Manning roughness coefficient of channels and longitudinal basin slope) for the urban catchment model designed with the SWMM software. Measurement data of rainfall intensity and rain water flow from the period of 2009 to 2011 was used for calibration and validation of the basin model. The numerical experiments revealed that the channel roughness coefficient and water capacity measures of impervious surfaces had the highest impact on shape of the calculated hydrograph for storm water runoff in an urban basin. The simulation results confirmed that the sensitivity analysis and parameter identification methods applied might be useful in calibration of urbanized basin hydrodynamic models.

Źródło:

Ochrona Środowiska; 2016, 38, 3; 15-22
1230-6169

Pojawia się w:

Ochrona Środowiska

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 61.

Tytuł:

Application of Genetic Algorithm for Feature Selection in Optimisation of SVMR Model for Prediction of Yarn Tenacity
Zastosowanie algorytmów genetycznych do selekcji cech w optymalizacji modelu maszyn wektorów nośnych dla regresji w aspekcie prognozowania właściwości wytrzymałościowych przędzy

Autorzy:

Abakar, K. A. A.
Yu, C.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/231903.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych

Tematy:

genetic algorithm
feature selection
support vector machines for regression
yarn properties
algorytm genetyczny
wybór funkcji
maszyny wektorów nośnych dla regresji
właściwości przędzy

Opis:

A proposed hybrid genetic algorithm (GA) approach for feature selection combined with support vector machines for regression (SVMR) was applied in this paper to optimise a data set of fibre properties and predict the yarn tenacity property. This hybrid approach was compared with a noisy model of SVMR that used all the data set of fibre properties as input in the prediction. The GA for feature selection was used as the preprocessing stage that aimed to find and select the best attributes or variables that most effect or are related to the prediction of yarn tenacity. The hybrid approach showed better predictive performance than the noisy model. However, the results indicated the suitability of GA for feature selection in the choice of the best fibre property attributes that give the preferred performance and high accuracy in the prediction of yarn tenacity.
Zaproponowany system hybrydowy łączący algorytmy genetyczne z klasyfikatorem w postaci maszyny wektorów nośnych dla regresji (SVMR) został zastosowany dla zoptymalizowania zestawu danych obejmującego właściwości fizyczne włókien dla prognozowania właściwości wytrzymałościowych przędzy. W tym hybrydowym rozwiązaniu porównano zaproponowany model SVMR z modelem „zaszumionym”, w którym użyto pełny zestaw danych właściwości fizycznych włókien jako danych wejściowych w prognozowaniu. Algorytmy genetyczne w selekcji cech zostały użyte na etapie wstępnego przetwarzania, którego celem było znalezienie i wybranie najlepszych zmiennych, które najefektywniej są powiązane z przewidywaniem wytrzymałości przędzy. Hybrydowe rozwiązanie wykazało lepsze efekty przewidywania wytrzymałości przędzy w porównaniu z modelem „zaszumionym”. Jednakże wyniki badań wykazały, że do realizacji zadania polegającego na wyborze cech z selekcji najkorzystniejszych właściwości włókien bardzo przydatne są również algorytmy genetyczne, które umożliwiają uzyskanie wysokiej dokładności prognozowania wytrzymałości przędzy.

Źródło:

Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2013, 6 (102); 95-99
1230-3666
2300-7354

Pojawia się w:

Fibres & Textiles in Eastern Europe

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 62.

Tytuł:

Problems of forecasting the length of the assembly cycle of complex products realized in the MTO (make-to-order) model
Problematyka prognozowania długości cyklu montażu wyrobów złożonych realizowanych w modelu MTO (make-to-order)

Autorzy:

Brzozowska, Jolanta
Gola, Arkadiusz
Kulisz, Monika

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/31232972.pdf

Data publikacji:

2023

Wydawca:

Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza. Oficyna Wydawnicza

Tematy:

assembly cycle
machine assembly
forecasting
Make-to-Order
artificial neural networks
input signal
output signals
MatLab
cykl montażu
montaż maszyn
prognozowanie
produkcja na zamówienie
sztuczne sieci neuronowe
sygnały wejściowe
sygnał wyjściowy

Opis:

This article presents the problem of forecasting the length of machine assembly cycles in make-to-order production (Make-to-Order). The model of Make-to-Order production and the technological process of manufacturing the finished product are presented. The possibility of developing a novel method, using artificial intelligence solutions, to estimate machine assembly times based on historical company data on manufacturing times for structurally similar components, is described. It is assumed that the result of the developed method will be an intelligent system supporting efficient and accurate estimation of machine assembly time, ready for implementation in production conditions. Such data as part availability, human resource availability and novelty factor will be used as input data for learning the neural network, while the output variable during learning the neural network will be the actual machine assembly time.
W niniejszym artykule przedstawiono problem prognozowania długości cyklu montażu maszyn w produkcji na zamówienie (Make-to-Order). Przedstawiony został model produkcji na zamówienie oraz proces technologiczny wytwarzania wyrobu gotowego. Opisana została możliwość opracowania nowatorskiej metody, wykorzystującej rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji, umożliwiającej szacowanie czasu montażu maszyn w oparciu o dane historyczne przedsiębiorstw, dotyczące czasów wytwarzania podobnych konstrukcyjnie elementów. Zakłada się, iż rezultatem opracowanej metody będzie inteligentny system wspomagający skuteczne i dokładne szacowanie czasu montażu maszyn, gotowy do implementacji w warunkach produkcyjnych. Jako dane wejściowe do uczenia sieci neuronowej wykorzystane zostaną takie dane jak: dostępność części, dostępność zasobów ludzkich oraz czynnik nowości, zaś zmienną wyjściową podczas uczenia sieci neuronowej będzie rzeczywisty czas montażu maszyny.

Źródło:

Technologia i Automatyzacja Montażu; 2023, 3; 13-20
2450-8217

Pojawia się w:

Technologia i Automatyzacja Montażu

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce