Informacja

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

Wyszukujesz frazę "prognozowanie" wg kryterium: Wszystkie pola


Tytuł:
Prediction of penetration rate of rotary-percussive drilling using artificial neural networks – a case study
Prognozowanie postępu wiercenia przy użyciu wiertła udarowo-obrotowego przy wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych – studium przypadku
Autorzy:
Aalizad, S. A.
Rashidinejad, F.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/219500.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
prędkość wiercenia
wiertło obrotowo-udarowe
sztuczne sieci neuronowe
urządzenia udarowe
kopalnia rud żelaza Sangan
penetration rate
rotary-percussive drilling
artificial neural networks
top hammer drilling
Sangan iron mine
Opis:
Penetration rate in rocks is one of the most important parameters of determination of drilling economics. Total drilling costs can be determined by predicting the penetration rate and utilized for mine planning. The factors which affect penetration rate are exceedingly numerous and certainly are not completely understood. For the prediction of penetration rate in rotary-percussive drilling, four types of rocks in Sangan mine have been chosen. Sangan is situated in Khorasan-Razavi province in Northeastern Iran. The selected parameters affect penetration rate is divided in three categories: rock properties, drilling condition and drilling pattern. The rock properties are: density, rock quality designation (RQD), uni-axial compressive strength, Brazilian tensile strength, porosity, Mohs hardness, Young modulus, P-wave velocity. Drilling condition parameters are: percussion, rotation, feed (thrust load) and flushing pressure; and parameters for drilling pattern are: blasthole diameter and length. Rock properties were determined in the laboratory, and drilling condition and drilling pattern were determined in the field. For create a correlation between penetration rate and rock properties, drilling condition and drilling pattern, artificial neural networks (ANN) were used. For this purpose, 102 blastholes were observed and drilling condition, drilling pattern and time of drilling in each blasthole were recorded. To obtain a correlation between this data and prediction of penetration rate, MATLAB software was used. To train the pattern of ANN, 77 data has been used and 25 of them found for testing the pattern. Performance of ANN models was assessed through the root mean square error (RMSE) and correlation coefficient (R2). For optimized model (14-14-10-1) RMSE and R2 is 0.1865 and 86%, respectively, and its sensitivity analysis showed that there is a strong correlation between penetration rate and RQD, rotation and blasthole diameter. High correlation coefficient and low root mean square error of these models showed that the ANN is a suitable tool for penetration rate prediction.
Postęp wiercenia przy wierceniach skał jest jednym z podstawowych parametrów decydujących o opłacalności przedsięwzięcia. Całkowite koszty prowadzenia prac wiertniczych określa się w oparciu o prognozowane tempo postępu wiercenia, parametr ten uwzględnia się następnie przy planowaniu prac wydobywczych. Niektóre spośród licznych czynników wpływających na postęp wiercenia przy użyciu wiertła obrotowo-udarowego nie zostały jeszcze w pełni rozpoznane. Przy prognozowaniu postępu wiercenia prowadzonego przy użyciu urządzeń udarowo-obrotowych uwzględniono cztery rodzaje skał obecnych w kopalni Sangan, leżącej w prowincji Khorasan-Razavi w północno -wschodniej części Iranu. Wybrane czynniki mające wpływ na postęp prac wiertniczych pogrupowano w trzy kategorie: właściwości skał, warunki prowadzenia prac wiertniczych oraz plan prowadzenia wiercenia. Parametry określające właściwości skał to gęstość, jakość skał (RQD) i wytrzymałość na ściskanie jednoosiowe, wytrzymałość skał otrzymywana w oparciu o test brazylijski, porowatość, twardość Mohra, moduł Younga, prędkość propagacji fali, Parametry określające warunki prowadzenia wierceń obejmują: udar, prędkość obrotowa, siła naporu, ciśnienie płukania, zaś parametry związane z planem prowadzenia wiercenia obejmują: wymiary otworu wiertniczego i długość. Właściwości skał określono laboratoryjnie, warunki i plan wierceń badano w terenie. Korelacji pomiędzy prędkością postępu wiercenia i właściwościami skał oraz warunkami i planem prac wiertniczych poszukiwano przy użyciu sztucznych sieci neuronowych (ANN). Zbadano 102 otwory wiertnicze, przeanalizowano warunki prowadzenia wierceń, plany prac i zarejestrowano czasy ich prowadzenia. W celu znalezienia korelacji pomiędzy tymi danymi a prognozowaną prędkością wiercenia wykorzystano oprogramowanie MATLAB. W treningu sieci neuronowej wykorzystano 77 danych, 25 z nich otrzymano w drodze testowania wzorca. Wyniki działania sieci neuronowych oceniono w oparciu o błąd średniokwadratowy (RMSE) oraz współczynnik korelacji (R2). Dla zoptymalizowanego modelu (14-14-10-1) błąd średniokwadratowy i współczynnik korelacji wynoszą odpowiednio 0.1865 i 86%. Analiza wrażliwości wykazała istnienie silnej korelacji pomiędzy prędkością wiercenia a jakością skały, prędkością obrotową wiertła i średnicą otworu wiertniczego. Wysoki współczynnik korelacji i niska wartość błędu średniokwadratowego otrzymana dla tych modeli wskazuje, że metody wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe są odpowiednie do prognozowania prędkości wiercenia.
Źródło:
Archives of Mining Sciences; 2012, 57, 3; 715-728
0860-7001
Pojawia się w:
Archives of Mining Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Kryteria wyboru dynamicznych modeli czynnikowych dla celów prognostycznych
Selection Criteria for Forecasting Dynamic Factor Models
Autorzy:
Acedański, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/589725.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Metody prognozowania
Modele autoregresji
Modele ekonometryczne
Prognozowanie makroekonomiczne
Macroeconomic forecasting, Forecasting methods, Autoregression models, Econometric models
Opis:
The paper compares three groups of methods used for best dynamic factor model selection for forecasting: modified information criteria, methods exclusively based on ex post forecasts analysis and mixed algorithms. It searches for the approach that delivers best out-of-sample forecasts according to mean square error measure. The analysis utilizes both Monte Carlo generated samples as well as real time series used for forecasting consumer inflation in Poland. Results show that best forecasts are obtained from the modified information criteria proposed by Groen and Kapetanios, whereas the methods that employ ex post forecasts from rolling windows usually give the worst predictions.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2013, 124; 193-216
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie pękania elementów ze szczelinami i karbami z uwzględnieniem członów nieosobliwych rozwiązania asymptotycznego
Prediction of the brittle fracture using higher order terms of the asymptotic expansion
Autorzy:
Adamowicz, A.
Seweryn, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/387331.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
metoda elementów analitycznych
naprężenie
pękanie
analytical element method
crack
fracture
stress
Opis:
W pracy przedstawiono metodę elementów analitycznych, służącą do wyznaczania wartości parametrów opisujących osobliwe pola naprężeń w pobliżu wierzchołków ostrych naroży. Wykorzystano ją do wyznaczenia klasycznych i uogólnionych współczynników intensywności naprężeń oraz współczynników stojących przy członach wyższych rzędów rozwinięcia asymptotycznego opisującego pole naprężeń w pobliżu wierzchołków szczelin oraz karbów trójkątnych. Otrzymane wyniki posłużyły do wyznaczenia warunków krytycznych pękania przy zastosowaniu nielokalnego naprężeniowego kryterium kruchego pękania.
The paper deals with the problems of an applications of analytical element method to modelling of stress fields near the cracks and sharp notches in a elastic bodies. The method of analytical elements is applied to find the classical and the generalized stress intensity factors and the coefficients of the higher terms of the asymptotic solution in the case of sheet containing crack or triangular notches. The derived calculations were used to find critical condition of crack propagation.
Źródło:
Acta Mechanica et Automatica; 2007, 1, 2; 5-10
1898-4088
2300-5319
Pojawia się w:
Acta Mechanica et Automatica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Comparison of machine learning methods for runoff forecasting in mountainous watersheds with limited data
Porównanie metod uczenia maszynowego do prognozowania spływu w zlewniach górskich na podstawie ograniczonych danych
Autorzy:
Adamowski, J.
Prasher, S. O.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/292443.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
Himalaje
prognozowanie spływu
regresja wektora wsparcia
sieci falkowe
uczenie maszynowe
Himalayas
machine learning
runoff forecasting
support vector regression
wavelet networks
Opis:
Runoff forecasting in mountainous regions with processed based models is often difficult and inaccurate due to the complexity of the rainfall-runoff relationships and difficulties involved in obtaining the required data. Machine learning models offer an alternative for runoff forecasting in these regions. This paper explores and compares two machine learning methods, support vector regression (SVR) and wavelet networks (WN) for daily runoff forecasting in the mountainous Sianji watershed located in the Himalayan region of India. The models were based on runoff, antecedent precipitation index, rainfall, and day of the year data collected over the three year period from July 1, 2001 and June 30, 2004. It was found that both the methods provided accurate results, with the best WN model slightly outperforming the best SVR model in accuracy. Both the WN and SVR methods should be tested in other mountainous watershed with limited data to further assess their suitability in forecasting.
Prognozowanie spływu z obszarów górskich z użyciem programowanych modeli jest często trudne i niedokładne z powodu złożonych zależności między opadem a spływem i problemów związanych z pozyskaniem niezbędnych danych. Modele uczenia maszynowego stwarzają alternatywę dla prognozowania spływu z takich regionów. W pracy analizowano i porównano dwie metody uczenia maszynowego - metodę regresji wektorów nośnych (SVR) i sieci falkowych (WN) do dobowego prognozowania spływu w górskiej zlewni Sianji, usytuowanej w indyjskiej części Himalajów. Modele opracowano na podstawie danych o spływie, wskaźniku poprzednich opadów, opadzie i kolejnym dniu roku za trzyletni okres od 1 lipca 2001 r. do 30 czerwca 2004 r. Stwierdzono, że obie metody zapewniają dokładne wyniki, przy czym najlepszy model WN nieco przewyższa najlepszy model SVR pod względem dokładności. Obie metody powinny być testowane w innych zlewniach górskich o ograniczonej liczbie danych, aby lepiej ocenić ich przydatność do prognozowania.
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2012, no. 17 [VII-XII]; 89-97
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do predykcji produkcji biogazu w warunkach laboratoryjnych
Application of the artificial neural networks in the prediction of biogas production in laboratory conditions
Autorzy:
Adamski, M.
Pronobis, L.
Dworecki, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/884340.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
sieci neuronowe sztuczne
zastosowanie
badania laboratoryjne
produkcja biogazu
prognozowanie
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2013, 2
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An overview of deep learning techniques for short-term electricity load forecasting
Autorzy:
Adewuyi, Saheed
Aina, Segun
Uzunuigbe, Moses
Lawal, Aderonke
Oluwaranti, Adeniran
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/117932.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:
Short-term Load Forecasting
Deep Learning Architectures
RNN
LSTM
CNN
SAE
prognozowanie obciążenia krótkoterminowego
architektura głębokiego uczenia
Opis:
This paper presents an overview of some Deep Learning (DL) techniques applicable to forecasting electricity consumptions, especially in the short-term horizon. The paper introduced key parts of four DL architectures including the RNN, LSTM, CNN and SAE, which are recently adopted in implementing Short-term (electricity) Load Forecasting problems. It further presented a model approach for solving such problems. The eventual implication of the study is to present an insightful direction about concepts of the DL methods for forecasting electricity loads in the short-term period, especially to a potential researcher in quest of solving similar problems.
Źródło:
Applied Computer Science; 2019, 15, 4; 75-92
1895-3735
Pojawia się w:
Applied Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A deep learning model for electricity demand forecasting based on a tropical data
Autorzy:
Adewuyi, Saheed A.
Aina, Segun
Oluwaranti, Adeniran I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/118123.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:
Electricity Demand Forecasting
STLF
Deep Learning Techniques
LSTM
CNN
MLP
prognozowanie zapotrzebowania na energię elektryczną
techniki głębokiego uczenia
Opis:
Electricity demand forecasting is a term used for prediction of users’ consumption on the grid ahead of actual demand. It is very important to all power stakeholders across levels. The power players employ electricity demand forecasting for sundry purposes. Moreover, the government’s policy on its market deregulation has greatly amplified its essence. Despite numerous studies on the subject using certain classical approaches, there exists an opportunity for exploration of more sophisticated methods such as the deep learning (DL) techniques. Successful researches about DL applications to computer vision, speech recognition, and acoustic computing problems are motivation. However, such researches are not sufficiently exploited for electricity demand forecasting using DL methods. In this paper, we considered specific DL techniques (LSTM, CNN, and MLP) to short-term load forecasting problems, using tropical institutional data obtained from a Transmission Company. We also test how accurate are predictions across the techniques. Our results relatively revealed models appropriateness for the problem.
Źródło:
Applied Computer Science; 2020, 16, 1; 5-17
1895-3735
Pojawia się w:
Applied Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Potential autonomous vehicle ownership growth in Hungary using the Gompertz model
Autorzy:
Alatawneh, Anas
Torok, Adam
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/23966951.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Stowarzyszenie Menedżerów Jakości i Produkcji
Tematy:
autonomiczne pojazdy
Gompertz
adopcja
prognozowanie PKB
Opis:
Autonomous Vehicles (AVs) are anticipated to bring forth a multitude of advantages for upcoming mobility.These potential benefits and many others vary substantially by the market share of AVs. There are several articles that investigated AV market share with a variety of methods, however, they show a huge variation depending on the market specifications. The aim of this research is to calculate private AV adoption rates over time depending on the Hungarian automobile market characteristics. The re-search empirically estimates, using the Gompertz function, the projected growth rates of private auton-omous passenger vehicles in Hungary using historical patterns of human-driven vehicle ownership data on the basis of projected per capita GDP.The study's findings suggest that, in an optimistic and moder-ate scenario, the Hungarian car market is projected to become saturated due to AVs by 2067 and 2076, respectively. However, a pessimistic estimation indicates that saturation is unlikely to occur before 2100. This study’s contribution to the literature is through a mathematical approach that predicts AVs market penetration rate and saturation year, in which the assumptions and the used parameters of the model can be modified depending on different case studies, or they can be updated due to the advancement in technology and improvement in knowledge of the studied market.
Źródło:
Production Engineering Archives; 2023, 29, 2; 155--161
2353-5156
2353-7779
Pojawia się w:
Production Engineering Archives
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The forecasting potential of adaptive models in tourism
Potencjał prognostyczny modeli adaptacyjnych w turystyce
Autorzy:
Aleksandrova, Anna
Aigina, Ekaterina
Dombrovskaya, Veronika
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2032668.pdf
Data publikacji:
2021-12-31
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
prognozowanie
modele adaptacyjne
ruch turystyczny
metoda Holta-Wintersa
forecasting
adaptive modeling
tourist flows
Holt-Winters method
Opis:
The article discusses forecasting as one of the special scientific research areas which contribute to the assessment of tourist activity development prospects, the identification of key tourism development factors and effective management decision criteria. The study provides an overview of modern research methods used in Russia and other countries for making forecasts in the field of tourism. It aims at assessing the predictive capabilities of adaptive modeling, not frequently used currently in tourism research, for the quantitative analysis of tourist flows using the example of Barcelona, a major urban tourist destination in the pre-pandemic period. An example of a forecast for tourist numbers based on adaptive models is proposed, one of the key indicators showing tourist region success which have proven successful in the study of processes with a dynamic but unstable character.
Autorki omawiają prognozowanie jako szczególny obszar badań naukowych, który pomaga ocenić perspektywy rozwoju aktywności turystycznej, zidentyfikować kluczowe czynniki procesu zmian zachodzących w turyzmie oraz kryteria efektywnego zarządzania. Artykuł zawiera przegląd nowoczesnych metod badawczych stosowanych w Rosji i w innych krajach do sporządzania prognoz w dziedzinie turystyki. Celem opracowania jest ocena predyktywnych możliwości modelowania adaptacyjnego, obecnie niezbyt często stosowanego w badaniach turystycznych, do przeprowadzania ilościowej analizy ruchu turystycznego. Na podstawie danych dotyczących Barcelony – dużego miejskiego centrum turystycznego w czasach przed pandemią – opierając się na modelach adaptacyjnych, przedstawiono przykład prognozy liczby podróżnych. Jest to jeden z głównych wskaźników sukcesu turystycznego ujawnionego w trakcie badania procesów o dynamicznym, lecz niestałym charakterze.
Źródło:
Turyzm; 2021, 31, 2; 181-196
0867-5856
2080-6922
Pojawia się w:
Turyzm
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Przydatność automatycznych systemów zliczania pasażerów w celach predykcji popytu na usługi transportowe
Usefulness of automatic passenger counting systems for prediction of demand for transport services
Autorzy:
Aleksandrowicz, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/193638.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
Tematy:
popyt
predykcja popytu
automatyczny system zliczania pasażerów
prognozowanie
prediction of demand
automatic passenger counting system
forecasting
Opis:
Artykuł stanowi podsumowanie prowadzonych pod koniec 2017 roku badań mających na celu zweryfikowanie poprawności zbieranych danych przez automatyczny system zliczania pasażerów, wykorzystywany przez MPK SA w Krakowie. Stanowi on także wstęp do szerszych badań mających na celu opracowanie modeli prognozowania popytu w miejskim transporcie zbiorowym z wykorzystaniem danych z systemu automatycznego. W artykule zaprezentowane zostały efekty analizy porównawczej danych z pomiarów zbieranych klasyczną metodą obserwacji oraz danych z czujników wejść i wyjść do pojazdu, gromadzonych w sposób automatyczny. Dodatkowo przedstawiono wzory na funkcje umożliwiające przeliczenie wyników zebranych w sposób automatyczny na dane rzeczywiste. Analizę podsumowano wykresami regresji liniowej oraz tabelą zgodności wyników pomiarów z automatycznego systemu zliczania pasażerów. W końcowej części artykułu zaprezentowano schemat modelu prognozy popytu na usługi transportowe z zastosowaniem danych z automatycznego systemu zliczania pasażerów. Oceniono przydatność wykorzystywania tego typu danych w celach prognostycznych oraz zaproponowano narzędzia, jakie zostaną zastosowane przy tworzeniu modelu. W pracy przedstawione zostały etapy działań, jakie zostaną podjęte w celu stworzenia modeli prognozy popytu na usługi transportowe. Artykuł zakończono podsumowaniem oraz planem dalszych badań mających na celu rozszerzenie wiedzy na opisywany w referacie temat.
The article is a summary of research conducted at the end of 2017 aimed at verifying the correctness of collected data by an automatic passenger counting system used by the MPK S.A. in Krakow. It is also a first step towards larger studies to develop models for forecasting demand in urban public transport using data from an automated system. The article presents the results of comparative analysis of data from measurements collected using the classical observation method and data from vehicle I/O sensors collected automatically. In addition, there are formulas for functions presented allowing to convert automatically collected results into the real data. The analysis was summarized by linear regression charts and a table of matching measurement results from an automatic passenger counting system. At the end the diagram of the model of demand forecast for transport services using data from an automatic passenger counting system was presented. The usefulness of using this type of data for forecasting purposes has been assessed and the tools that will be used to create the model have been proposed. The article also presents the stages of activities that will be undertaken in order to create the models of demand forecast for transport services. The article was completed with a summary and a plan of further research aimed at increasing knowledge on the topic described in the paper.
Źródło:
Transport Miejski i Regionalny; 2018, 4; 10-14
1732-5153
Pojawia się w:
Transport Miejski i Regionalny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Informowanie pasażerów o wolnych miejscach w pojazdach miejskiego transportu zbiorowego z wykorzystaniem automatycznych systemów zliczania pasażerów
Informing passengers about vacancies in urban public transport vehicles with the use of automatic passenger counting systems
Autorzy:
Aleksandrowicz, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/192538.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
Tematy:
automatyczny system zliczania pasażerów
prognozowanie
liczba pasażerów w autobusach
aplikacja mobilna w transporcie zbiorowym
automatic passenger counting system
forecasting
number of bus passengers
mobile applications in public transport
Opis:
Artykuł stanowi podsumowanie prowadzonych pod koniec 2018 roku badań będących kontynuacją pomiarów weryfikujących poprawność zbieranych danych przez automatyczny system zliczania pasażerów, wykorzystywany przez MPK SA w Krakowie. Dodatkowo artykuł stanowi wstęp do rozważań na temat projektu aplikacji dla pasażerów prezentującej aktualną lub prognozowaną liczbę pasażerów w każdym pojeździe miejskiego transportu zbiorowego. Artykuł został podzielony na trzy części. W pierwszej zaprezentowano wyniki wcześniejszych badań oraz aktualnego stanu wiedzy na temat automatycznych systemów zliczania pasażerów. Przypomniano w niej najważniejsze wyniki prowadzonych wcześniej analiz, w tym niskiej zgodności pomiarów dla autobusów przegubowych. Druga część prezentuje aktualne wyniki pomiarów będących kontynuacją badań prowadzonych od 2017 roku. Badania wykazały, że naprawa systemu znacząco wpłynęła na zwiększenie zgodności zbieranych danych. Dodatkowo wykazano, że średnie liczby pasażerów w autobusach uzyskiwane w pomiarach automatycznych są bardzo zbliżone do danych rzeczywistych. W trzeciej części przedstawione zostały wnioski z całości badań oraz opisano szerzej koncepcję modułu prezentowania danych o liczbie pasażerów w pojazdach, w ramach jednej z funkcjonujących na rynku aplikacji mobilnych. W końcowej części artykułu zaprezentowano wnioski i plan dalszych badań związanych z wykorzystaniem danych z automatycznego systemu zliczania pasażerów.
The article is a summary of research conducted at the end of 2018, which is a continuation of measurements verifying the correctness of the data collected by the automatic passenger counting system used by the MPK S.A. in Krakow. The article is also an introduction of considerations on the project of application for passengers informing about current or forecast number of passengers in each urban public transport vehicle. The article has been divided into three parts. The first one is presenting the results of previous research and the current state of knowledge about automatic passenger counting systems. It recalls the most important results of previous analyses, including the low level of compatibility of measurements for articulated buses. The second part presents the current results of measurements being a continuation of the research conducted since 2017. The research has proved that system repair has significantly increased the compatibility of the collected data. Additionally, it has been shown that the average number of passengers in buses achieved in automatic measurements is very close to the real data. The third part presents conclusions from the whole research and describes more detailed the concept of the module presenting data on the number of passengers in vehicles within one of the mobile applications operating on the market.The final part of the article presents conclusions and plan of further research connected with the use of data from the automatic passenger counting system.
Źródło:
Transport Miejski i Regionalny; 2019, 8; 15-19
1732-5153
Pojawia się w:
Transport Miejski i Regionalny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ustalenie atraktora jako kluczowy element prognozowania zagrożeń terrorystycznych na poziomie taktycznym
Autorzy:
Aleksandrowicz, Tomasz Romuald
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/45671760.pdf
Data publikacji:
2024-06-13
Wydawca:
Akademia Policji w Szczytnie
Tematy:
zagrożenia terrorystyczne
prognozowanie
metodyka
atraktor
Opis:
Artykuł poświęcony został problematyce prognozowania zagrożeń terrorystycznych, w szczególności na poziomie taktycznym. Punktem wyjścia rozważań autora jest teza głosząca, że możliwa jest budowa prognoz dotyczących miejsca, czasu i modus operandi zamachu terrorystycznego. W artykule omówiona została metodyka prognozowania zagrożeń terrorystycznych na poziomach strategicznym i operacyjnym, by na tym tle szczegółowo wyjaśnić kwestie prognozowania na poziomie taktycznym. Autor proponuje rozwiązanie polegające na ustaleniu atraktora — celu, który odpowiada zamierzeniom terrorystów pod względem miejsca położenia, poziomu zabezpieczeń, funkcji społecznych, czasu politycznego, a także możliwości odnośnie wyboru modus operandi. Podstawową metodą badawczą zastosowaną w artykule jest analiza systemowa; autor posługuje się także metodyką opracowaną w ramach amerykańskiej szkoły analizy wywiadowczej
Źródło:
Przegląd Policyjny; 2024, 153(1); 18-31
0867-5708
Pojawia się w:
Przegląd Policyjny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Możliwości udziału kolei w formowaniu turystycznych klastrów logistycznych
Possibilities of railway participation in the formation of tourist logistics clusters
Autorzy:
Aloshynskyi, Yevhen
Gertz, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2146717.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
Tematy:
transport kolejowy
koronawirus
turystyka
klaster
prognozowanie przewozów
rail transport
coronavirus
tourism
cluster
traffic forecasting
Opis:
W latach 2020–2021 koronawirus COVID-19 i wprowadzenie kwarantanny pociągnęły za sobą poważne konsekwencje, które doprowadziły do problemów w globalnej i lokalnej turystyce. Przeprowadzono analizę skutków epidemii dla europejskiej i polskiej branży turystycznej. Dla rozwiązania problemu spadku turystyki w Polsce zaproponowano działania organizacyjne mające na celu ustabilizowanie negatywnego wpływu na działalność małych i średnich firm oraz przekształcenie Polski w beneficjenta turystyki. Dla pozyskania dodatkowych źródeł zysku zaproponowano tworzenie turystycznych klastrów, w których kluczową funkcją ma być podniesienie poziomu logistycznej mobilności potencjalnych klientów usług turystycznych. Przez prognozowanie przewozów osobowych udowodniono celowość udziału kolei w formowaniu turystycznych klastrów logistycznych.
In 2020–2021, the COVID-19 coronavirus and the introduction of quarantine measures had serious consequences that led to a problem in global and local tourism. An analysis of the epidemic’s consequences for the European and Polish tourism industry was conducted. To solve the problem of the decline in Polish tourism, organizational measures were proposed to stabilize the negative impact on the activities of small and medium-sized enterprises and transform Poland into a tourism beneficiary. In order to obtain additional sources of profit, it was proposed to create tourist clusters, in which the key function is to increase the level of logistic mobility of potential customers of tourist services. By passenger traffic forecasting, the purposefulness of the participation of railways in the formation of tourist logistics clusters was proved.
Źródło:
Transport Miejski i Regionalny; 2021, 7-8; 28--34
1732-5153
Pojawia się w:
Transport Miejski i Regionalny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies