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 "Model regresyjny" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-10 z 10
    Tytuł:
    Porównanie modeli GRNN utworzonych z wykorzystaniem modułów sieci neuronowych pakietów MATLAB i STATISTICA
    Comparison of the GRNN models developed by using neural network moduli of the MATLAB and STATISTICA packets
    Autorzy:
    Białobrzewski, I.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/287990.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    model regresyjny
    sieci neuronowe GRNN
    MATLAB
    Statistica
    regressive model
    GRNN neural networks
    Opis:
    Przedstawiono wyniki badań wpływu modeli GRNN, utworzonych z wykorzystaniem modułów Sieci Neuronowych pakietów MATLAB i STATISTICA, na dokładność estymacji wartości temperatury powietrza atmosferycznego. Stwierdzono, że model neuronowy GRNN, powstały na bazie Toolbox Neural Networks v.4 pakietu MATLAB, lepiej aproksymuje temperaturę powietrza atmosferycznego niż modele powstałe na bazie modułu Neural Networks pakietu STATISTICA 6.1. Wśród modeli GRNN powstałych na bazie modułu Neural Networks pakietu STATISTICA 6.1 uzyskano lepszą aproksymuję temperatury powietrza atmosferycznego, wykorzystując dostępne opcje funkcji związanych z modułem Projektant sieci użytkownika.
    The effects of GRNN models, developed by using the neural network moduli of the MATLAB and STATISTICA packets on the accuracy of atmospherical air temperature estimation, were studied. It was stated that the GRNN neural model developed on the basis of Toolbox Neural Network v.4 of the MATLAB packet approximated the temperature of atmospherical air better than the models based on Neural Network modulus of STATISTICA 6.1 packet. Among the GRNN models developed on the basis of Neural Network modulus of STATISTICA 6.1 packet, the better approximation of air temperature was obtained by using available options of the functions bound to modulus of the “User’s network designer …”
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 8, 8; 15-22
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    O wpływie wybranych metod selekcji nieliniowych zmiennych objaśniających na jakość modeli regresyjnych
    On the impact of some methods of selection nonlinear variables on quality of regression models
    Autorzy:
    Stelmach, Jacek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/591998.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Algorytm genetyczny
    Model regresyjny
    Selekcja predyktorów
    Genetic algorithm
    Regression model
    Selection of predictors
    Opis:
    Najpopularniejsza parametryczna metoda najmniejszych kwadratów oraz jej rozszerzenia (regresja grzbietowa, metoda LASSO, metoda LARS, regresja BRIDGE) pozwalają na budowę addytywnych modeli liniowych. W rzeczywistości często mamy do czynienia z nieliniowymi zależnościami, a użyteczna informacja jest powtarzana w wielu zmiennych objaśniających. Bezkrytyczne wykorzystanie wszystkich takich dostępnych zmiennych może prowadzić do naruszenia założeń Gaussa-Markowa i najczęściej obniża jako ść modeli regresyjnych. Znane metody selekcji pozwalają na wybór zmiennych, które wnoszą najwięcej użytecznej informacji, ograniczając jednocześnie zbędny szum. Opisany eksperyment weryfikuje metodą symulacji komputerowej jakość modeli regresyjnych otrzymanych za pomocą wybranych metod parametrycznych, dla których przeprowadzono selekcję predyktorów, wykorzystując: drzewa regresyjne, regresję grzbietową oraz algorytm genetyczny.
    The most common parametric Ordinary Least Squares Method and its extension (ridge regression, LASSO and LARS methods, BRIDGE regression) allow to build additive linear models. In reality, we often have to deal with non-linear dependencies, and useful information is repeated in a number of explanatory variables. Use of all available variables can lead to violations of Gauss-Markow assumptions and frequently reduces the quality of regression models. Known methods of selection allow to select the variables that contribute the most useful information, reducing unnecessary noise. Described experiment verifies, by computer simulation, quality of regression models obtained using selected parametric methods, for which the selection was carried out using: regression trees, ridge regression and genetic algorithm.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2015, 219; 79-96
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prognozowanie stanu technicznego mechanizmu obrotu pługa z wykorzystaniem modelu regresyjnego
    Using regression model to predict technical condition of plough swivel mechanism
    Autorzy:
    Cieślikowski, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/291529.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    diagnostyka funkcjonalna
    model regresyjny
    parametr diagnostyczny
    pług obrotowy
    functional diagnostics
    regression model
    diagnostic parameter
    swivel plough
    Opis:
    W przedziałach czasu eksploatacji pługa obrotowego LEMKEN VARIOPAL7 wyznaczono intensywność zmiany pozycjonowania mechanizmu obrotu. Opracowano model regresyjny typu: parametr sygnału diagnostycznego w funkcji ilości cykli roboczych. Zapisano model trendu zmiany parametru diagnostycznego, wyznaczając wykładnik potęgowy określający charakter zmian stanu technicznego obiektu. Zapas resursu obiektu odniesiono do zmierzonych wartości parametru z uwzględnieniem wartości granicznych dokonując ponadto analizy trendu krzywej eksploatacyjnej obiektu.
    Intensity of change in swivel mechanism positioning was determined for time intervals of the LEMKEN VARI-OPAL7 swivel plough operation. Type regression model was developed: diagnostic signal parameter in function of the number of working cycles. Model of trend in the change of diagnostic parameter was written by means of determining power exponent characterising the nature of changes in technical condition of the object. The reserve in object service life was referred to measured values of the parameter taking into account boundary values. Moreover, the object operation curve trend was analysed.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 6, 6; 23-29
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prognozowanie stanu technicznego zespołu przekładniowego kombajnu zbożowego za pomocą modelu regresyjnego
    Predicting of combine harvester transmission unit mechanical state using the regression model
    Autorzy:
    Cieślikowski, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/289799.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    diagnostyka funkcjonalna
    model regresyjny
    parametr diagnostyczny
    zespół przekładniowy
    functional diagnostics
    regression model
    diagnostic parameter
    transmission unit
    Opis:
    W przedziałach czasu eksploatacji kombajnu ZO-58 wyznaczono intensywność zmiany kąta przemieszczeń skrętnych wałów zespołu przekładniowego. Opracowano model regresyjny typu: parametr sygnału diagnostycznego w funkcji miary eksploatacji. Zapisano model trendu zmiany parametru diagnostycznego, wyznaczając wykładnik potęgowy określający charakter zmian stanu technicznego obiektu. Zapas resursu obiektu odniesiono do zmierzonych wartości parametru z uwzględnieniem wartości granicznych dokonując ponadto analizy trendu krzywej eksploatacyjnej obiektu.
    Angle change intensity for transmission unit shaft tensional shifts was determined within combine harvester operating time intervals from 0-58. Type regression model was developed: diagnostic signal parameter in operation measure function. Diagnostic parameter trend model was recorded by determining index exponent that defined the character of object mechanical state changes. Object service life reserve was referred to measured parameter values, taking into account boundary values. Moreover, the object operation curve was subject to analysis.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 10, 10; 49-55
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prognozowanie zawartości cukru w korzeniach buraka cukrowego z wykorzystaniem technik regresyjnych i neuronowych
    Prognosis of the content of sugar in the roots of sugar-beet with utilization of the regression and neural techniques
    Autorzy:
    Niedbała, G.
    Przybył, J.
    Sęk, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/288994.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    burak cukrowy
    prognozowanie
    plon cukru
    sztuczna sieć neuronowa
    model regresyjny
    artificial neural networks
    prediction
    sugar beet
    Opis:
    Celem pracy było zbudowanie modelu prognozującego zawartość cukru w korzeniach buraka cukrowego. Prognozę można przeprowadzić przy pomocy klasycznych metod regresyjnych oraz z wykorzystaniem nowoczesnej techniki modelowania neuronowego. W pracy dokonano porównania obu tych metod dla budowy krótkoterminowych modeli prognoz zawartości cukru w korzeniach buraka cukrowego, opartych na danych empirycznych z trzyletnich badań.
    Prognosis of the content of sugar in the roots of sugar-beet is an important element of the organization of the production in the farm. The high content of the sugar gives measurable financial advantages for the grower and delivers to the sugar factories the material from which one gets white sugar of high quality. The aim of the research was to build a prognosis model of the content of sugar in the sugar-beet roots. One can conduct the realization of the prognosis by means the classic regression method, and the modern techniques of neural modeling as well. During research comparisons of both methods were performed when it comes to the building of short-term models of prognoses the content of sugar in the roots of sugar-beet based on empirical data's of three-years investigations.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2007, R. 11, nr 2 (90), 2 (90); 225-234
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wpływ wstępnego przetwarzania danych na jakość krótkoterminowych prognoz zapotrzebowania na energię elektryczną
    Data pre-processing effect on the quality of short-term forecast of electricity demand
    Autorzy:
    Nęcka, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/290684.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    model regresyjny
    prognoza krótkoterminowa
    przetwarzanie wstępne
    zużycie energii elektrycznej
    zasada TPA
    regression model
    short-term forecasts
    preprocessing
    electricity consumption
    TPA principle
    Opis:
    Celem pracy była analiza wpływu różnych metod wstępnego przetwarzania danych wejściowych, takich jak np. średnia ruchoma, wyrównywanie wykładnicze, filtr 4253H, na jakość prognoz godzinowego zapotrzebowania na energię elektryczną opracowanych metodami regresyjnymi. Cel pracy zrealizowano na podstawie badań własnych wykonanych w rozdzielni nN, zlokalizowanej na terenie nowoczesnej ubojni drobiu w południowej części Małopolski. Wykonane analizy skupień metodą k-średnich i metodą EM pokazały, że ze względu na podobieństwo przebiegu godzinowego zapotrzebowania na energię elektryczną optymalny będzie podział dni tygodnia na 3 skupienia, tj. dni robocze, dni poprzedzające dzień wolny od pracy oraz dni wolne od pracy, i budowa trzech niezależnych modeli. W zastosowaniach praktycznych najważniejszym parametrem oceny modeli jest sumaryczna wartość rzeczywistej ilości energii bilansującej ΔESR. Dla większości budowanych modeli na bazie zmiennych przekształconych zaobserwowano zmniejszenie wartości wskaźnika ΔESR względem modeli budowanych w oparciu o zmienną egzogeniczną nieprzekształconą. Największe, ponad 6% zmniejszenie wartości analizowanego wskaźnika uzyskano w modelu III dla zmiennej wejściowej wygładzonej oknem Daniela o rozpiętości 5. Ze względu na najniższą wartość sumarycznej ilości energii bilansującej w zastosowaniach praktycznych powinny być jednak preferowane modele budowane na bazie szeregu czasowego godzinowego zużycia energii elektrycznej dla całego zakładu wygładzonego filtrem 4253H.
    The objective of this study was to analyse the influence of different methods of preprocessing of the input data, such as moving average, exponential smoothing, filter 4253H on the quality of forecasts of hourly demand for electricity developed with regression methods. The objective of the study was carried out on the basis of own research carried out in the nN switchboard, located on the territory of a modern poultry slaughterhouse in the southern part of Małopolska region. The cluster analysis carried out with k-means and the EM method has shown that due to the similarity of the course of hourly demand for electricity division of weekdays into three days of cluster that is, working days, days preceding the days off, days off and construction of three independent models will be optimal. The total value of the actual amount of balancing energy ΔESR is the most important parameter of the models assessment in the practical applications. For majority of models constructed on the basis of the transformed variables, the decrease in the rate ΔESR towards models constructed based on exogenous not transformed variable was reported. The largest over 6% reduction in the value of the analysed indicator was obtained in model III for the input variable smoothed with 5th span Daniel window. Due to the lowest value of the total amount of balancing energy in practical applications, models built on the basis of a time series of hourly electricity consumption for the entire plant smoothed filter 4253H should be preferred.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2013, R. 17, nr 3, t. 1, 3, t. 1; 291-299
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Primenenie statističeskih matodov ocenki temperatury samovosplameneniâ gorûčih židkostej
    Application of the Statistical Methods for Determining the Self-ignition Temperature of Combustible Liquids
    Zastosowanie metod statystycznych w celu ustalenia temperatury samozapłonu cieczy palnych
    Autorzy:
    Lushchik, A. P.
    Arestovich, D. N.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/373373.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Centrum Naukowo-Badawcze Ochrony Przeciwpożarowej im. Józefa Tuliszkowskiego
    Tematy:
    self-ignition temperature
    technological process
    probability of ignition
    regression model
    likelihood principle
    temperatura samozapłonu
    proces technologiczny
    prawdopodobieństwo samozapłonu
    model regresyjny
    zasada maksymalnego prawdopodobieństwa
    Opis:
    Purpose: The purpose of this research was to develop a calculation-experimental method of determining the probability of self-ignition of flammable liquids. The article discusses self-ignition of liquids involved in the technological process that occurs as result of their contact with a heated surface. The relevance of the conducted research is supported by the fact that there is no unified approach for determining the temperature of spontaneous ignition. For this reason the assessment of the reliability of the existing experimental data and its practical use, e.g., in the form of initial data for the development of calculation methods is not always possible. Methods: Experimental work included the carrying out the tests according to GOST-1313 (a method for determining the minimum temperature at which the flammable liquid will spontaneously ignite) on the «standard» experimental stand, as well as the modernised experimental stand which differs from the «standard» by the fact that the closed reaction vessel is replaced with an opened cylindrical glass on the bottom of which there is a flat cylindrical plate 5 mm thick made of the tested material. Plate’s temperature is controlled and measured with a thermocouple. Single drops of the liquid are squeezed out of the pipette from a height of 15 cm and fall on the center of the plate. For the analysis of the results the authors used the logistic regression model that relates the probability of flammable liquid self-ignition from a heated surface with the predictors (experimental conditions, coinciding with the terms of the technological process). For the approbation of the probabilistic approach to the definition of the self-ignition temperature of combustible liquids were executed test to spontaneous combustion of diesel fuel DWT. Investigation of the self-ignition hanging ten different volumes (0,1 ml, 0,2 ml, ..., 1.0 ml) in the temperature range 247ºС - 266ºС through one degree (5 tests for each temperature). The results showed good agreement between the calculated and experimental data. Thus, a new calculation-experimental method, which allows to predict the probability of ignition fluids combustible in a particular technological process. On the basis of the proposed approach is expected to create a program code. Research data allow the categorization of technological processes according to their fire risk. As a criterion security will serve the temperature of a heated surface at which ignition occurs with a certain degree of probability.
    Cel: Celem badań było opracowanie eksperymentalno-obliczeniowej metody określania prawdopodobieństwa samozapłonu stosowanych w procesie technologicznym płynów palnych wskutek ich kontaktu z rozgrzaną powierzchnią. Konieczność przeprowadzenia takich badań potwierdza brak jednolitego podejścia do określenia temperatury samozapłonu. Z tego powodu trudno ocenić miarodajność dotychczasowych danych eksperymentalnych, a ich wykorzystanie w praktyce, także w roli danych wyjściowych przy opracowaniu metod obliczeniowych, nie zawsze jest możliwe. Metodologia: Praca eksperymentalna polegała na przeprowadzeniu badań zgodnie ze standardem GOST-1313 (metoda określenia minimalnej temperatury samozapłonu łatwopalnego płynu) na standardowym stanowisku oraz na zmodernizowanym stanowisku, różniącym się od standardowego tym, że zamknięte naczynie reakcyjne zamienione zostało na naczynie cylindryczne, na którego dnie umieszczona została płaska cylindryczna płytka o grubości 5 mm, zrobiona z badanego materiału. Temperatura płytki była mierzona i kontrolowana za pomocą termopary, a pojedyncze krople badanej cieczy wprowadzane pipetką z wysokości 15 cm i opadały na środkową część płytki. W celu opracowania wyników eksperymentów posłużono się logistycznym modelem regresyjnym łączącym prawdopodobieństwo samozapłonu cieczy palnej od rozgrzanej powierzchni ze zmienną objaśniającą (eksperyment przeprowadzono w warunkach procesu technologicznego). Aby potwierdzić efektywność metody służącej do określenia temperatury samozapłonu cieczy łatwopalnych przeprowadzono badania eksperymentalne samozapłonu paliwa diesel DVT. Badano samozapłon próbek o dziesięciu różnych pojemnościach (0,1 ml, 0,2 ml, …, 1,0 ml) w zakresie temperatur 247ºС - 266ºС co jeden stopień (po 5 badań dla każdej wartości temperatury). Wyniki badań wykazały dobrą zgodność pomiędzy danymi uzyskanymi w drodze eksperymentów a danymi obliczeniowymi. Wyniki: W ten sposób opracowano nową eksperymentalno-obliczeniową metodę, która pozwala przewidzieć prawdopodobieństwo wystąpienia samozapłonu cieczy palnej podczas wybranego procesu technologicznego. Na podstawie omawianego podejścia planuje się opracować kod programowy. Opisane badania pozwolą skategoryzować procesy technologiczne ze względu na ich ryzyko pożarowe. Jako kryterium bezpieczeństwa służyć będzie temperatura rozgrzanej powierzchni materiału, przy której, w określonym stopniu prawdopodobieństwa następuje samozapłon.
    Źródło:
    Bezpieczeństwo i Technika Pożarnicza; 2014, 1; 51-58
    1895-8443
    Pojawia się w:
    Bezpieczeństwo i Technika Pożarnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An Alternative to Partial Regression in Maximum Likelihood Estimation of Spatial Autoregressive Panel Data Model
    Procedura alternatywna do regresji częściowej w estymacji modelu przestrzennego autoregresyjnego metodą największej wiarogodności
    Autorzy:
    Olejnik, Alicja
    Olejnik, Jakub
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1373886.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    regresja częściowa
    metoda największej wiarogodności
    model przestrzenny auto-regresyjny
    model z efektami stałymi
    Opis:
    W niniejszej pracy wprowadzono procedurę alternatywną do procedury regresji częściowej. Opisane postępowanie może być zastosowane w przypadku estymowania parametrów modelu przestrzennego autoregresyjnego metodą największej wiarogodności. Przy pewnych założeniach dotyczących wymiaru pewnej przestrzeni niezmienniczej związanej z macierzą wag przestrzennych sformułowany jest schemat postępowania obejmujący szeroką klasę macierzy efektów stałych. W pewnych przypadkach opisana procedura może eliminować efekty stałe kosztem obniżonej liczby stopni swobody. Dodatkowo, przedstawiono własności asymptotyczne zaprezentowanego estymatora.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2017, 64, 3; 323-338
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Impact of expenditure on social assistance on household income at the regional level in Poland
    Wpływ wydatków na pomoc społeczną na dochód gospodarstw domowych według województw
    Autorzy:
    Jędrzejczak, Alina
    Kubacki, Jan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1026315.pdf
    Data publikacji:
    2021-01-29
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    Gretl
    dochód rozporządzalny
    modele ekonometryczne
    wektorowy model auto-regresyjny
    R-project
    wydatki na pomoc społeczną
    dochody gospodarstwa domowego
    Opis:
    The main aim of the paper is a statistical analysis of changes in household income distribution at the regional level in Poland taking into account the impact of government spending on social assistance. Various linear models (incorporating relations for spline functions) and the vector autoregression models (VAR) were used in the research. The linear models formulated for voivodships (NUTS 2) contained a dichotomous variable with values dependent on the existence of social programmes introduced by the Polish government in 2016. An independent variable representing expenditure per capita on social assistance specified for the national level was also used. The results for these models were compared with the findings of both microsimulation studies obtained on the basis of the Household Budget Surveys (HBS) and the total assessment of the social programmes, and they indicate a significant influence of social assistance expenditure on the amounts of available income. The calculations were conducted using data from the Statistics Poland databases: Local Data Bank (and in particular, data from the Polish HBS for the years 2000-2018) and from the Macroeconomic Data Bank, and from the annual reports on the implementation of the state budget. They were performed by means of the R-project environment and R-commander overlay, using the lm function as well as the vars module for the R-project environment. The study also involved using the Gretl package.
    Głównym celem artykułu jest analiza statystyczna zmian rozkładu dochodów gospodarstw domowych w Polsce na poziomie regionalnym z uwzględnieniem wpływu wydatków rządowych na pomoc społeczną. W badaniu wykorzystano modele liniowe, które zawierają relacje wykorzystujące funkcje sklejane, oraz wektorowe modele autoregresyjne (VAR). Modele liniowe dla województw zawierały zmienną dychotomiczną o wartościach zależnych od funkcjonowania programów socjalnych wprowadzonych przez polski rząd w 2016 r. Wykorzystano również zmienną niezależną określającą wydatki na pomoc społeczną per capita na poziomie kraju. Wyniki dla tych modeli zostały porównane z podobnymi miarami wyznaczonymi w badaniach mikrosymulacyjnych na podstawie badania budżetów gospodarstw domowych oraz z łączną oceną programów społecznych. Wskazują one, że wydatki na pomoc społeczną mają znaczący wpływ na wartości dochodu rozporządzalnego. Do obliczeń wykorzystano dane z baz GUS: Banku Danych Lokalnych (w szczególności dane z badania budżetów gospodarstw domowych za lata 2000–2018) oraz Banku Danych Makroekonomicznych, a także dane z co-rocznych sprawozdań z wykonania budżetu państwa. Użyto środowiska R-project oraz nakładki R-commander z zastosowaniem funkcji lm, jak również modułu vars dla środowiska R-project. Posłużono się także programem Gretl.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2021, 66, 1; 9-31
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Próba opracowania modelu regresyjnego do szacowania wartości BZT5 ścieków komunalnych
    An attempt at development of a regression model for estimating BOD5 values of municipal wastewater
    Autorzy:
    Kowalewski, Z.
    Neverova-Dziopak, E.
    Preisner, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/237566.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
    Tematy:
    ścieki komunalne
    oczyszczalnia ścieków
    BZT5
    zawiesiny
    związki azotu
    modelowanie
    szacowanie
    model regresyjny
    warunki eksploatacyjne
    municipal sewage
    water reclamation plant
    BOD5
    total suspended solids
    nitrogen compounds
    modeling
    estimation
    regression model
    operation conditions
    Opis:
    Jednym z podstawowych składników ścieków komunalnych są zanieczyszczenia organiczne, których zawartość jest określana najczęściej na postawie ich biochemicznego zapotrzebowania na tlen (BZT5). W artykule opracowano prosty model regresyjny do szacowania wartości BZT5 ścieków komunalnych w celu zapewnienia bieżącej kontroli sprawności procesu biologicznego oczyszczania oraz możliwości optymalizacji warunków eksploatacji reaktorów biologicznych. Model opracowano na podstawie danych pochodzących z wieloletniego (1990–2000) monitoringu jakości ścieków w oczyszczalni Terrence J. O’Brien Water Reclamation Plant w Chicago (USA). Analizie statystycznej poddano wartości następujących wskaźników jakości ścieków dopływających do oczyszczalni: pH, BZT5, zawiesiny ogólne, azot amonowy, azot Kjeldahla oraz azotany. Wszystkie obliczenia wykonano w programie statystycznym R z nakładką R Studio w wersji 1.0.143. Do wyboru parametrów istotnych do budowy modelu zastosowano kryterium informacyjne Akaikego (AIC) oraz algorytm Leaps. Na podstawie wyników testowania sformułowano model regresyjny do szacowania wartości BZT5 ścieków komunalnych wykorzystujący zawartości zawiesin ogólnych oraz azotu Kjeldahla i azotanów w ściekach. Algorytm formułowania modelu regresyjnego, przydatnego do szybkiego uzyskiwania przybliżonych wartości BZT5 ścieków, może posłużyć do budowy podobnych modeli na potrzeby innych oczyszczalni ścieków, bez konieczności częstego wykonywania oznaczeń laboratoryjnych i długiego oczekiwania na ich wyniki.
    One of the primary components of municipal sewage is organic pollution, the content of which is determined most often on the basis of its biochemical oxygen demand (BOD5). In the paper, a simple regression model was developed to estimate BOD5 values of municipal sewage in order to ensure ongoing effi ciency control of the biological treatment process and possibilities for optimizing the operating conditions of biological reactors. The model was developed from the long-term monitoring data (1990–2000) on wastewater quality in the Terrence J. O’Brien Water Reclamation Plant in Chicago (USA). Statistical analysis covered the following quality indicators for the sewage material fl owing into the treatment plant: pH, BOD5, total suspended solids, ammonium nitrogen, Kjeldahl nitrogen and nitrates. All calculations were made using a statistical program R with R Studio patch, version 1.0.143. Akaiki Information Criterion (AIC) and the Leaps algorithm were employed to select parameters relevant to constructing the model. Based on the results of model testing, the regression model for BOD5 values estimation in municipal wastewaters was formulated. The model employed parameters such as total suspended solids, Kjeldahl nitrogen and nitrates wastewater content. The algorithm of formulating the regression model that allows for quick generation of approximate BOD5 values in wastewater can be applied to development of similar models for other treatment plants, with no need for frequent laboratory testing and long wait for the results.
    Źródło:
    Ochrona Środowiska; 2018, 40, 1; 21-27
    1230-6169
    Pojawia się w:
    Ochrona Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-10 z 10

      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