Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "short time series" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-13 z 13
    Tytuł:
    Wavelets in the prediction of short-time series
    Autorzy:
    Hadaś-Dyduch, Monika
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/584990.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    wavelets
    prediction
    Daubechies wavelets
    Haar wavelet
    Opis:
    The aim of this article is to present original application wavelets to the prediction of short-term of time series. The model proposed to predict short-term time series (in particular for predicting macroeconomic indicators) is a model of copyright. The model is based on wavelet analysis, the Haar wavelet, the Daubechies wavelet and adaptive models. The Daubechies wavelets are a family of orthogonal wavelets and are characterized by a maximal number of vanishing moments for some given support. Adaptive models have been appropriately modified by the introduction of a wavelet function and combined into one predictive model. The results obtained from the study results indicate that the authorial model is an effective tool for short-term predictions. The model was applied to predict macroeconomic indicators.
    Źródło:
    Mathematical Economics; 2015, 11(18); 43-54
    1733-9707
    Pojawia się w:
    Mathematical Economics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Quantile estimation of probability distributions for maximum daily precipitation and short time series of observational data for engineering design
    Autorzy:
    Kuchar, Leszek
    Broszkiewicz-Suwaj, Ewa
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2057626.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
    Tematy:
    stochastic method
    daily precipitation
    Pareto law
    metoda stochastyczna
    opad dobowy
    prawo Pareto
    Opis:
    Knowledge of the distribution quantiles of precipitation maximum amounts is required in many fields concerning engineering design or hydrological risk assessment. When the number of observation years is small, it is not possible to fit the probability distribution function to maximum values and to calculate quantiles. This paper presents a procedure for calculating the quantiles of the probability distribution of daily precipitation maximums over a year using stochastic convergence of distributions. The distribution series of random variables, defined based on the cut-off sample with the elimination of the smallest values, made it possible to determine the quantiles for times series of order α of the distribution. These values were approximated by a function from the exponential class and then extrapolated to obtain quantiles for the distribution of maxima. The resulting quantile estimates, for short time series, were corrected using the kurtosis of the data used for estimation, which leads to a very large error reduction.
    Źródło:
    Environment Protection Engineering; 2022, 48, 1; 35--50
    0324-8828
    Pojawia się w:
    Environment Protection Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Energy associated tuning method for short-term series forecasting by complete and incomplete datasets
    Autorzy:
    Rodríguez-Rivero, C.
    Pucheta, J.
    Laboret, S.
    Sauchelli, V.
    Patińo, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/91842.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    short time series
    forecasting
    missing data
    energy associated to series
    complete datasets
    incomplete datasets
    Opis:
    This article presents short-term predictions using neural networks tuned by energy associated to series based-predictor filter for complete and incomplete datasets. A benchmark of high roughness time series from Mackay Glass (MG), Logistic (LOG), Henon (HEN) and some univariate series chosen from NN3 Forecasting Competition are used. An average smoothing technique is assumed to complete the data missing in the dataset. The Hurst parameter estimated through wavelets is used to estimate the roughness of the real and forecasted series. The validation and horizon of the time series is presented by the 15 values ahead. The performance of the proposed filter shows that even a short dataset is incomplete, besides a linear smoothing technique employed; the prediction is almost fair by means of SMAPE index. Although the major result shows that the predictor system based on energy associated to series has an optimal performance from several chaotic time series, in particular, this method among other provides a good estimation when the short-term series are taken from one point observations.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2017, 7, 1; 5-16
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Autocorrelation Function and Mutual Information from Short Experimental Time Series
    Autorzy:
    Zduniak, A.
    Łusakowski, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1932093.pdf
    Data publikacji:
    1995-01
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Fizyki PAN
    Tematy:
    05.45.+b
    Opis:
    A nonlinear dynamics of self-generated current oscillations in semi-insulating GaAs was studied by the reconstruction of an attractor from a short (14500 points) time series. Two methods of choosing of a time constant (τ) for this reconstruction are compared. One of them assumes τ to be an argument of the first zero of the autocorrelation function and the other takes τ as an argument of the first minimum of the mutual information. It is shown that for periodic oscillations both methods are equivalent, but for chaotic ones only the mutual information gives a time constant which does not depend on a time series used for calculations.
    Źródło:
    Acta Physica Polonica A; 1995, 87, 1; 257-260
    0587-4246
    1898-794X
    Pojawia się w:
    Acta Physica Polonica A
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Functional Regression in Short-Term Prediction of Economic Time Series
    Autorzy:
    Kosiorowski, Daniel
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/465836.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    functional data analysis
    functional time series
    prediction
    Opis:
    We compare four methods of forecasting functional time series including fully functional regression, functional autoregression FAR(1) model, Hyndman & Shang principal component scores forecasting using one-dimensional time series method, and moving functional median. Our comparison methods involve simulation studies as well as analysis of empirical dataset concerning the Internet users behaviours for two Internet services in 2013. Our studies reveal that Hyndman & Shao predicting method outperforms other methods in the case of stationary functional time series without outliers, and the moving functional median induced by Frainman & Muniz depth for functional data outperforms other methods in the case of smooth departures from stationarity of the time series as well as in the case of functional time series containing outliers.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2014, 15, 4; 611-626
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie szarego modelu GM (1,1) w predykcji krótkich szeregów finansowych na przykładzie przedsiębiorstw sektora produkcji materiałów budowlanych
    The application of the GM (1,1) grey model in the prediction of short financial time series on the example of companies in the construction and building materials industry
    Autorzy:
    Nowak, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/202518.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
    Tematy:
    teoria systemów szarych
    szary model predykcyjny GM (1,1)
    przedsiębiorstwa sektora produkcji materiałów budowlanych
    grey system theory
    GM (1,1)
    grey prediction model
    construction and building materials production companies
    Opis:
    Celem niniejszego artykułu jest przedstawienie możliwości wykorzystania modelu szarego pierwszego rzędu GM (1,1) w predykcji krótkich szeregów finansowych na przykładzie przedsiębiorstw sektora produkcji materiałów budowlanych notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie (GPW). Okres analizy obejmuje dane z lat 2011-2014, natomiast prognoza wartości przychodów ze sprzedaży została sformułowana na rok 2015. W rozdziale 1. przedstawiono istotę szarego modelu GM (1,1) poprzez opis procedury zmierzającej do uzyskania przedmiotowych prognoz. W rozdziale 2. przybliżono podmiot badań oraz sposób doboru bazy empirycznej. W trzecim rozdziale przedstawiono wyniki przeprowadzonych predykcji wraz z analizą względnych błędów – zarówno w odniesieniu do wyznaczonych zmiennych ex post, jak i wartości rzeczywistych. W ostatnim rozdziale przeprowadzono syntetyczną dyskusję uzyskanych wyników oraz dokonano podsumowania.
    The purpose of this article is to present the possibilities of using the first order grey model GM (1,1) in the prediction of short financial time series on the example of construction and building materials companies listed on the Stock Exchange in Warsaw (WSE). The period of analysis includes data from the years 2011-2014, whereas the forecast of sales revenue was formulated for 2015. Chapter 1 presents the essence of the GM (1,1) gray model through the description of the procedure aimed at obtaining these forecasts. Chapter 2 expands upon the subject of the research and the selection of research methods. The third chapter presents the prediction results with an analysis of the relative errors – both in relation to the variables designated ex post, as well as the actual values. The last chapter includes a synthetic discussion of the obtained results and a summary.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Poznańskiej. Organizacja i Zarządzanie; 2016, 70; 155-163
    0239-9415
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Poznańskiej. Organizacja i Zarządzanie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Time series analysis in environmental epidemiology: challenges and considerations
    Autorzy:
    Gudziunaite, Sandra
    Shabani, Zana
    Weitensfelder, Lisbeth
    Moshammer, Hanns
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/23364734.pdf
    Data publikacji:
    2023-12-15
    Wydawca:
    Instytut Medycyny Pracy im. prof. dra Jerzego Nofera w Łodzi
    Tematy:
    statistical methods
    regression models
    environmental epidemiology
    short-term effects
    time series analyses
    confounder control
    Opis:
    In environmental epidemiology, time series analyses represent a widely used statistical tool. However, though being commonly used, there is soften confusion regarding the specific requirements, such as which link function might be most appropriate, when or how to control for seasonality or how to account for lags. The present overview draws from experiences in other disciplines and discusses the proper execution of time series analyses based on considerations that are relevant in environmental epidemiology. Time series analysis in environmental epidemiology focuses on acute events caused by short-term changes in exposure. These exposures should be fairly wide-spread affecting a large number of persons, usually all inhabitants of a political entity. Pollutants in air or drinking water as well as meteorological factors serve as typical examples. Despite the many time series analyses performed world-wide, some health effects that would lend themselves to that approach are still under-explored. This would include also some neurological and psychiatric endpoints.
    Źródło:
    International Journal of Occupational Medicine and Environmental Health; 2023, 36, 6; 704-716
    1232-1087
    1896-494X
    Pojawia się w:
    International Journal of Occupational Medicine and Environmental Health
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of long short term memory neural networks for GPS satellite clock bias prediction
    Autorzy:
    Gnyś, Piotr
    Przestrzelski, Paweł
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1987078.pdf
    Data publikacji:
    2021-12-30
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska
    Tematy:
    neural networks
    LSTM
    time series prediction
    clock bias
    GNSS
    machine learning
    Opis:
    Satellite-based localization systems like GPS or Galileo are one of the most commonly used tools in outdoor navigation. While for most applications, like car navigation or hiking, the level of precision provided by commercial solutions is satisfactory it is not always the case for mobile robots. In the case of long-time autonomy and robots that operate in remote areas battery usage and access to synchronization data becomes a problem. In this paper, a solution providing a real-time onboard clock synchronization is presented. Results achieved are better than the current state-of-the-art solution in real-time clock bias prediction for most satellites.
    Źródło:
    TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2021, 25, 4; 381-395
    1428-6394
    Pojawia się w:
    TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Short-term load prediction model combining FEW and IHS algorithm
    Autorzy:
    Yu, Mingxing
    Zhu, Jiazheng
    Yang, Li
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/141740.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    evaluation criteria
    exponential fuzzy time series
    fitness function
    improved harmony search algorithms
    load forecasting
    optimal interval length
    Opis:
    :Accurate prediction of power load plays a crucial role in the power industry and provides economic operation decisions for the power operation department. Due to the unpredictability and periodicity of power load, an improved method to deal with complex nonlinear relation was adopted, and a short-term load forecasting model combining FEW (fuzzy exponential weighting) and IHS (improved harmonic search) algorithms was proposed. Firstly, the domain space was defined, the harmony memory base was initialized, and the fuzzy logic relation was identified. Then the optimal interval length was calculated using the training sample data, and local and global optimum were updated by optimization criteria and judging criteria. Finally, the optimized parameters obtained by an IHS algorithm were applied to the FEW model and the load data of the Huludao region (2013) in Northeast China in May. The accuracy of the proposed model was verified using an evaluation criterion as the fitness function. The results of error analysis show that the model can effectively predict short-term power load data and has high stability and accuracy, which provides a reference for application of short-term prediction in other industrial fields.
    Źródło:
    Archives of Electrical Engineering; 2019, 68, 4; 907-923
    1427-4221
    2300-2506
    Pojawia się w:
    Archives of Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Short and long forecast to implement predictive maintenance in a pulp industry
    Autorzy:
    Rodrigues, João Antunes
    Farinha, José Torres
    Mendes, Mateus
    Mateus, Ricardo
    Cardoso, António Marques
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2057978.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    predictive maintenance
    condition based maintenance
    time series
    artificial neural networks
    forecasting
    Opis:
    Predictive maintenance is very important for effective prevention of failures in an industry. The present paper describes a case study where a wood chip pump system was analyzed, and a predictive model was proposed. An Ishikawa diagram and FMECA are used to identify possible causes for system failure. The Chip Wood has several sensors installed to monitor the working conditions and system state. The authors propose a variation of exponential smoothing technique for short time forecasting and an artificial neural network for long time forecasting. The algorithms were integrated into a dashboard for online condition monitoring, where the users are alerted when a variable is determined or predicted to get out of the expected range. Experimental results show prediction errors in general less than 10 %. The proposed technique may be of help in monitoring and maintenance of the asset, aiming at greater availability.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2022, 24, 1; 33--41
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Dynamic rating method of traction network based on wind speed prediction
    Autorzy:
    Su, Zhaoux
    Tian, Mingxing
    Sun, Lijun
    Zhang, Ruopeng
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2086724.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    dynamic thermal rating
    IEEE-738
    short-term emergency dispatch
    time series model
    traction power supply
    wind speed prediction
    Opis:
    The operating temperature of the transmission line in the traction network is affected by geographical and climatic factors, especially the wind speed. To make better use of the thermal stability transmission capacity of the traction power supply system in improving the short-term emergency transmission capacity, the dynamic rating technology is introduced into the traction power supply system. According to the time-varying characteristics of the actual wind speed, a dynamic rating method of the traction network based on wind speed prediction is proposed and constructed. Based on the time series model in predicting the wind speed series along the corridor of the traction network, the temperature curve of each transmission line under different currents is calculated by combining it with the heat balance equation of an IEEE-738 capacity expansion model, thus the relationship between the peak operating temperature and current of each transmission line in the prediction period is obtained. According to the current distribution coefficient, the capacity increase limit of the traction network is determined. The example shows that the proposed dynamic rating method based on wind speed prediction is an effective method to predict the short-term safe capacity increase limit of the traction network, which can increase the comprehensive capacity of the traction network by about 45% in the next six hours, and the capacity increase effect is obvious, which can provide reference and technical support for short-term emergency dispatching of traction power supply dispatching centres.
    Źródło:
    Archives of Electrical Engineering; 2022, 71, 2; 379--395
    1427-4221
    2300-2506
    Pojawia się w:
    Archives of Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Comparison of the results of time series prediction obtained with the classical GMDH algorithm and the modified method containing sensitivity functions
    Porównanie rezultatów predykcji szeregów czasowych uzyskanych za pomocą klasycznego algorytmu GMDH oraz zmodyfikowanej metody GMDH z funkcjami czułości
    Autorzy:
    Bobkowska, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/155812.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    complex systems
    prediction
    sensitivity functions
    GMDH
    partial models
    Kolmogorov-Gabor equation
    time series
    short sample of data
    systemy złożone
    predykcja
    funkcje czułości
    modele częściowe
    równania Kołmogorowa-Gabora
    szeregi czasowe
    próbki niewielu danych
    Opis:
    The paper presents the results of prediction experiments dealing with the behavior of a complex process containing significant regularity which is modeled by a given time series. In my research I use only a small amount of the input data in order to predict future states of the aforementioned time series using a modified GMDH containing sensitivity functions. It turns out that, for some specific processes, sensitivity functions allow us to obtain more accurate results than the classical GMDH.
    Poniższy artykuł przedstawia wyniki eksperymentów dotyczących predykcji zachowania pewnego złożonego procesu zawierającego znaczne regularności, który modelowany jest za pomocą szeregu czasowego. W celu predykcji kolejnych wartości szeregu korzystam jedynie z niewielkiej ilości danych wejściowych stosując zmodyfikowaną metodę GMDH (Group Method of Data Handling) zawierającą funkcje czułości. Metody statystyczne stosowane zwykle w celu ustalenia zależności między poszczególnymi zmiennymi są całkowicie nieprzydatne w warunkach niewielkiej ilości danych wejściowych. Trudno w takich warunkach dostrzec i zbadać regularności szeregu i zależności pomiędzy zmiennymi tego szeregu. Nawet jeśli badany szereg jest szeregiem ze ściśle określoną regularnością, to nie mamy pewności, że ilość próbek, na których ma sposobność pracować badacz jest wystarczająca do określenia wszystkich jego cech. Proces przedstawiony za pomocą pewnego szeregu, może mieć np. składnik cykliczny, który przy małej ilości próbek będzie niewidoczny. Korzystamy więc z narzędzia umożliwiającego uchwycenie wahań analizowanego procesu, jego siły czy kierunku wykorzystywanego między innymi w dyscyplinach zajmujących się sterowaniem procesami. Jednym z takich narzędzi szacujących są właśnie funkcje czułości. Uzyskiwane rezultaty badań pokazują, że zastosowanie funkcji czułości pozwala na otrzymanie dokładniejszych wyników predykcji niż klasyczna metoda GMDH dla pewnych szczególnych zachowań procesu.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 7, 7; 688-691
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Forecasting future values of time series using the lstm network on the example of currencies and WIG20 companies
    Prognozowanie przyszłych wartości szeregów czasowych z wykorzystaniem sieci lstm na przykładzie kursów walut i spółek WIG20
    Autorzy:
    Mróz, Bartosz
    Nowicki, Filip
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2016294.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Politechnika Bydgoska im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich. Wydawnictwo PB
    Tematy:
    recurrent neural network
    RNN
    gated recurrent unit
    GRU
    long short-term memory
    LSTM
    rekurencyjna sieć neuronowa
    blok rekurencyjny
    pamięć długookresowa
    Opis:
    The article presents a comparison of the RNN, GRU and LSTM networks in predicting future values of time series on the example of currencies and listed companies. The stages of creating an application which is a implementation of the analyzed issue were also shown – the selection of networks, technologies, selection of optimal network parameters. Additionally, two conducted experiments were discussed. The first was to predict the next values of WIG20 companies, exchange rates and cryptocurrencies. The second was based on investments in cryptocurrencies guided solely by the predictions of artificial intelligence. This was to check whether the investments guided by the predictions of such a program have a chance of effective earnings. The discussion of the results of the experiment includes an analysis of various interesting phenomena that occurred during its duration and a comprehensive presentation of the relatively high efficiency of the proposed solution, along with all kinds of graphs and comparisons with real data. The difficulties that occurred during the experiments, such as coronavirus or socio-economic events, such as riots in the USA, were also analyzed. Finally, elements were proposed that should be improved or included in future versions of the solution – taking into account world events, market anomalies and the use of supervised learning.
    W artykule przedstawiono porównanie sieci RNN, GRU i LSTM w przewidywaniu przyszłych wartości szeregów czasowych na przykładzie walut i spółek giełdowych. Przedstawiono również etapy tworzenia aplikacji będącej realizacją analizowanego zagadnienia – dobór sieci, technologii, dobór optymalnych parametrów sieci. Dodatkowo omówiono dwa przeprowadzone eksperymenty. Pierwszym było przewidywanie kolejnych wartości spółek z WIG20, kursów walut i kryptowalut. Drugi opierał się na inwestycjach w kryptowaluty, kierując się wyłącznie przewidywaniami sztucznej inteligencji. Miało to na celu sprawdzenie, czy inwestowanie na podstawie przewidywania takiego programu pozwala na efektywne zarobki. Omówienie wyników eksperymentu obejmuje analizę różnych ciekawych zjawisk, które wystąpiły w czasie jego trwania oraz kompleksowe przedstawienie relatywnie wysokiej skuteczności proponowanego rozwiązania wraz z wszelkiego rodzaju wykresami i porównaniami z rzeczywistymi danymi. Analizowano również trudności, które wystąpiły podczas eksperymentów, takie jak koronawirus, wydarzenia społeczno-gospodarcze czy zamieszki w USA. Na koniec zaproponowano elementy, które należałoby ulepszyć lub uwzględnić w przyszłych wersjach rozwiązania, uwzględniając wydarzenia na świecie, anomalie rynkowe oraz wykorzystanie uczenia się nadzorowanego.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe. Telekomunikacja i Elektronika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy; 2020, 24; 13-30
    1899-0088
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe. Telekomunikacja i Elektronika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-13 z 13

      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