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 "Multiple Regression" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 130
Tytuł:
Hybrid wavelet transform – MLR and ANN models for river flow prediction: Case study of Brahmaputra river (Pancharatna station)
Autorzy:
Khandekar, Sachin Dadu
Aswar, Dinesh Shrikrishna
Sabale, Pandurang Digamber
Khandekar, Varsha Sachin
Bajad, Mohankumar Namdeorao
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/36074310.pdf
Data publikacji:
2024
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:
wavelet transform
artificial neural network
multiple linear regression
streamflow
Daubechies wavelet
time series
Opis:
In this research, discrete wavelet transform (DWT) is combined with MLR and ANN to develop WMLR and WANN hybrid models, respectively, for the Brahmaputra river (Pancharatna station) flow forecasting. Daily flow data for the period of 10 year were decomposed (up to fifth level) into detailed and approximation coefficients (using Daubechies wavelets db1, db2, db3, db8 and db10) which were fed as input to MLR and ANN to get the predicted discharge values two days, four days, seven days and 14 days ahead. For all lead times, the WMLR-db10 model was found to be superior as compared to WANN-db1, WANN-db2, WANN-db3, WANN-db8, WMLR-db1, WMLR-db2, WMLR-db3, WMLR-db8 and single MLR and ANN models. During testing period, the values of determination coefficient (R2) and RMSE for WMLR-db10 model for two-, four-, seven- and 14-day lead time were found to be, respectively, 0.996 (751.87 m3·s–1), 0.991 (1,174.80 m3·s–1), 0.984 (1,585.02 m3·s–1), and 0.968 (2,196.46 m3·s–1). Also, it was observed that for lower order wavelets (db1, db2, db3) WANN’s performance was better, and for higher order wavelets (db8, db10) WMLR’s performance was better. Correspondingly, it was observed that all hybrid models’ efficiency increased with increase in the decomposition level.
Źródło:
Scientific Review Engineering and Environmental Sciences; 2024, 33, 1; 69-94
1732-9353
Pojawia się w:
Scientific Review Engineering and Environmental Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A comparative analysis of artificial neural network predictive and multiple linear regression models for ground settlement during tunnel construction
Autorzy:
Zou, Baoping
Chibawe, Musa
Hu, Bo
Deng, Yansheng
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27312113.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
budowa
tunel
osiadanie gruntu
regresja liniowa wielokrotna
sieć neuronowa sztuczna
tunnel
construction
ground settlement
multiple linear regression
artificial neural network
Opis:
Ground settlement during and after tunnelling using TBM results in varying dynamic and static load action on the geo-stratum. It is an undesirable effect of tunnel construction causing damage to the surface and subsurface infrastructure, safety risk, and increased construction cost and quality issues. Ground settlement can be influenced by several factors, like method of tunnelling, tunnel geometry, location of tunnelling machine, machine operational parameters, depth & its changes, and mileage of recording point from starting point. In this study, a description and evaluation of the performance of the artifcial neural network (ANN) was undertaken and a comparison with multiple linear regression (MLR) was carried out on ground settlement prediction. The performance of these models was evaluated using the coefficient of determination R2, root mean square error (RMSE) and mean absolute percentage error (MAPE). For ANN model, the R2, RMSE and MAPE were calculated as 0.9295, 4.2563 and 3.3372, respectively, while for MLR, the R2, RMSE and MAPE, were calculated as 0.5053, 11.2708, 6.3963 respectively. For ground settlement prediction, both ANN and MLR methods were able to predict significantly accurate results. It was further noted that the ANN performance was higher than that of the MLR.
Źródło:
Archives of Civil Engineering; 2023, 69, 2; 503--515
1230-2945
Pojawia się w:
Archives of Civil Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An investigation of the effects of moderator variables on the lower heating value estimation of lignite deposits in Turkey
Badanie wpływu zmiennych moderatora na szacowanie wartości opałowej złóż węgla brunatnego w Turcji
Autorzy:
Aksoy, Mehmet
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27311661.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
lignite deposit
lower heating value
multiple linear regression
moderator analysis
proximate analysis
węgiel brunatny
wartość opałowa
wielokrotna regresja liniowa
analiza moderatora
analiza techniczna
Opis:
Turkey has 19.3 billion tons of lignite reserves and the vast majority of these Neogene lignite deposits are preferred for use in thermal power plants due to their low calorific value. The calorific value of lignite used in thermal power plants for electricity generation must be kept under constant control. In the control of calorific value, the estimation of the lower and higher heating values (LHV and HHV) of lignite is of great importance. In the literature, there are many studies that establish a relationship between the heating values of coal and proximate and ultimate analysis variables. In the studies dealing with proximate analysis data, it is observed that although the coefficients of the obtained multiple linear regression models (MRM) are statistically insignificant, these models are used to predict heating values because of the meaningful correlation coefficient. In this study, it is investigated whether moderator variables are effective on LHV estimation with proximate analysis data collected from forty-one lignite basins in different regions of Turkey, and a moderator variable analysis (MVA) model is developed to be used for the prediction of LHV. As a result of the study, it is found that the proposed MVA model is in accordance with observation values (coefficient of determination R2 = 0.951), and absolute and standard errors are also small. Therefore, it is concluded that the use of MVA to estimate the LHV of Turkey’s lignite is found to be more statistically meaningful.
Turcja posiada 19,3 mld ton zasobów węgla brunatnego, a zdecydowana większość tych neogeńskich złóż węgla brunatnego jest preferowana do wykorzystania w elektrowniach cieplnych ze względu na ich niską wartość opałową. Wartość opałowa węgla brunatnego wykorzystywanego w elektrowniach ciepłowniczych do produkcji energii elektrycznej musi być stale kontrolowana. W procesie kontroli wartości opałowej bardzo ważne jest oszacowanie wartości opałowej i ciepła spalania węgla brunatnego. W literaturze istnieje wiele badań, które ustalają związek między wartościami opałowymi węgla a zmiennymi analizy przybliżonej (technicznej) i końcowej. W badaniach dotyczących danych analizy technicznej zaobserwowano, że chociaż współczynniki uzyskanych modeli wielokrotnej regresji liniowej (MRM) są statystycznie nieistotne, modele te są wykorzystywane do przewidywania wartości opałowych ze względu na znaczący współczynnik korelacji. W niniejszym artykule zbadano, czy zmienne moderatora są skuteczne w szacowaniu wartości opałowej (LHV) na podstawie danych z analizy technicznej zebranych z czterdziestu jeden zagłębi węgla brunatnego w różnych regionach Turcji, a także opracowano model analizy zmiennych moderatora (MVA), który ma być wykorzystywany do przewidywania LHV. W wyniku badań stwierdzono, że proponowany model MVA jest zgodny z wartościami obserwacji (współczynnik determinacji R2 = 0,951), a błędy bezwzględne i standardowe są również niewielkie. W związku z tym stwierdzono, że wykorzystanie MVA do oszacowania LHV tureckiego węgla brunatnego jest statystycznie uzasadnione.
Źródło:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2023, 39, 3; 199--216
0860-0953
Pojawia się w:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Choosing Important Traits for the Model of High-Yielding Winter Wheat Variety Based on the Results of Regional Ecological Varietal Testing
Autorzy:
Lykhovyd, Pavlo
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/24201735.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
Tematy:
ideotype
modelling
multiple regression
productivity
varietal trait
Opis:
Current study is devoted to the development of an ideotype of winter wheat variety for cultivation in the conditions of the South of Ukraine. The investigation is based on the results of regional ecological varietal testing, conducted in the Southern Steppe zone on the non-irrigated lands. Varietal traits, included in the study, embraced growing season duration, 1000 grains weight, plant height, and ear length. The results of the testing were further processed using statistical procedures of linear Pearson’s correlation analysis and multiple regression analysis. As a result, the model of a winter wheat variety for the non-irrigated lands of the South of Ukraine was developed. The developed model is characterized by very high fitting quality (R2 = 0.9476) and good prediction accuracy (MAPE = 23.27%). According to the model, the variety should be late ripening with moderate to high plant height to provide the highest grain yield. The trait of 1000 grains weight was found out to be unimportant. The main trait, providing for the grain yield increase, is growing season duration, which must be long enough. Further ecological varietal testing studies with inclusion of additional varietal traits, such as cold-resistance, drought-resistance, frost-resistance, tolerance to diseases, etc., are to be conducted to extend the ideotype of winter wheat.
Źródło:
Journal of Ecological Engineering; 2023, 24, 6; 8--12
2299-8993
Pojawia się w:
Journal of Ecological Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Description of Residual Stress Distribution in the Surface Layer After Heat Treatment and Shot Peening
Autorzy:
Skalski, Konstanty
Mońka, Grzegorz
Filipowski, Ryszard
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/36827665.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Lotnictwa
Tematy:
X-ray diffractometer
measurement of stresses
psi sine square method
metal crystal lattice
wave beam diffraction
pneumatic shot peening
multiple regression
planned experiment
Opis:
The stress distribution function in the surface layer is created as a result of using stress measurements on the surfaces of C45 steel samples after shot peening. Stresses were measured by X-ray diffraction with the use of the PSF-3M device from the Rigaku Company. For measuring residual stresses, subsequent layers of the top surface of the material were used as a basis, and these were obtained through electrochemical etching. The test results i.e. distance into the material, sample hardness, shot type, stress) were entered into the stepwise multiple regression program. A record of residual stresses was obtained in the form of the second-degree regression function of three independent variables with interactions. The obtained analytical form of the residual stress function was used in the FUNVAL3.EXE program to calculate the tabular values of stresses permeating into the material. For the analytical description of the stress distribution, the REGPOLY.EXE regression program was used, which creates a polynomial functional form of the residual stress distribution. The plot form of the residual stress distribution was obtained using the EXCEL Microsoft Office 2000 program.
Źródło:
Transactions on Aerospace Research; 2023, 3 (272); 28-39
0509-6669
2545-2835
Pojawia się w:
Transactions on Aerospace Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Determining the value of an enterprise on the example of two leading Ukrainian banks
Ustalanie wartości przedsiębiorstwa na przykładzie dwóch największych banków w Ukrainie
Autorzy:
Yeleyko, Yaroslav
Yarova, Oksana
Garasyim, Petro
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/18105089.pdf
Data publikacji:
2023-07-31
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
bank
value of an enterprise
total asset
net profit
correlation
multiple regression
wartość przedsiębiorstwa
suma aktywów
zysk netto
korelacja
regresja wielokrotna
Opis:
The paper addresses the issue of determining the precise value and the financial prospects of enterprises subject to sales or purchase by investors. In order to illustrate the process of calculating the value of a company, the article analyses the financial condition and capital of the two largest Ukrainian banks, i.e. PrivatBank and Oschadbank. The aim of the study is to compare the values of these enterprises on the basis of statistical criteria. The statistical and comparative analysis of the aforementioned entities covering the years 2015-2021 was carried out using the following indicators: total assets, total liabilities, total capital, net interest income, profit before tax, annual net profit and total aggregate annual income. The study was based on data available in the banks' financial reports. The study method consisted in statistical analysis, correlation and multiple regression. The research determined the value of both banks, indicating that PrivatBank outperforms Oschadbank in this respect.
Tematem artykułu jest precyzyjne określenie wartości i perspektyw finansowych przedsiębiorstw przeznaczonych do sprzedaży lub zakupu przez inwestorów. Proces obliczania wartości przedsiębiorstwa przedstawiono na przykładzie analizy kondycji finansowej i kapitału dwóch największych ukraińskich banków: PrivatBanku i Oschadbanku. Celem badania omawianego w artykule jest porównanie wartości tych przedsiębiorstw na podstawie kryteriów statystycznych. Przeprowadzono analizę statystyczną i porównawczą za lata 2015–2021 przy użyciu następujących wskaźników: sumy aktywów, sumy pasywów, sumy kapitału, wyniku z tytułu odsetek, zysku przed opodatkowaniem, rocznego zysku netto i całkowitego zagregowanego rocznego dochodu. Wykorzystano dane dostępne w sprawozdaniach finansowych badanych banków. Jako metodę badawczą przyjęto analizę statystyczną, korelację i regresję wielokrotną. Wyniki badania wskazują, że PrivatBank przewyższa Oschadbank pod względem wartości.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2023, 68, 7; 53-62
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Evaluation of the Labour Market Situation of Young People in EU Countries - The Multiple Regression Approach
Ocena sytuacji młodych ludzi na rynku pracy w krajach Unii Europejskiej – podejście regresji wielorakiej
Autorzy:
Kawecka, Magdalena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/21375675.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
labour market
European Union
young people
unemployment
multiple regression
rynek pracy
Unia Europejska
młodzi ludzie
bezrobocie
regresja wieloraka
Opis:
The article considers the problems of young people aged 20-24 on the labour market affected by unemployment in European Union countries. Unemployment is one of the most important economic and social problems, which at the same time constitutes one of the biggest measures characterising the condition of the economy. The diversity of the economic situation in EU countries directly affects young people, an individual group of people entering the labour market and have little or no professional experience. At the same time, they are ready to start work, facing great difficulties in entering the market, influenced by socio-economic as well as demographic factors which directly and indirectly affect employment. Considering the above premise, the aim of the article was to identify the determinants of unemployment of young people aged 20-24 in the EU. The study used data from two years: 2010 and 2020, and applied multiple regression. Statistical data were taken from Eurostat databases. The study allowed to examine the dependence of the influence of individual socioeconomic as well as demographic factors on youth unemployment. The study found that the multivariate regression showed that factors related to young people's participation in education and training (including the NEET rate) relative to labour market status, as well as social inclusion, had a significant impact on the unemployment studied. Over the decade, a decrease was seen in unemployment in most EU member states, in as many as 19 countries, while the remaining eight countries showed an increase.
W artykule podjęto rozważania dotyczące problemów młodych ludzi w wieku 20-24 lata dotkniętych bezrobociem na rynku pracy w krajach Unii Europejskiej. Bezrobocie jest jednym z naj- ważniejszych problemów gospodarczo-społecznych, który jednocześnie stanowi jeden z największych mierników charakteryzujących kondycję gospodarki. Zróżnicowanie sytuacji gospodarczej krajów UE wpływa bezpośrednio na młodych ludzi, stanowiących indywidualną grupę osób, które wchodzą na rynek pracy. Posiadają oni małe doświadczenie zawodowe lub zupełnie im go brakuje. Jednocześnie są to osoby gotowe do podjęcia pracy, borykające się z dużymi trudnościami z wejściem na rynek. Wpływają na to czynniki społeczno-gospodarcze, a także demograficzne. Celem artykułu jest określenie czynników determinujących bezrobocie młodych ludzi w wieku 20-24 lata w krajach Unii Europejskiej. Badanie zostało przeprowadzone w latach 2010 i 2020 z wykorzystaniem regresji wielorakiej. Dane statystyczne zaczerpnięto z baz danych Eurostatu. Z badania wynika, że regresja wieloraka wykazała istotny wpływ na badane bezrobocie czynników dotyczących uczestnictwa młodych ludzi w edukacji i szkoleniu się (w tym również wskaźnik NEET) względem statusu na rynku pracy, a także integracji społecznej. W ciągu dekady zaobserwowano spadek bezrobocia w większości krajów członkowskich – aż w 19 krajach. W pozostałych 8 krajach widoczny jest wzrost.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2023, 27, 3; 35-58
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Integration of Overall Equipment Effectiveness and Six Sigma Approach to Minimize Product Defect and Machine Downtime
Autorzy:
Nurprihatin, Filscha
Rembulan, Glisina Dwinoor
Andry, Johanes Fernandes
Lubis, Maulidina
Widiwati, Ivana Tita Bella
Vaezi, Ali
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27324207.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
overall equipment effectiveness
six sigma
multiple linear regression
DMAIC
packaging quality
Opis:
This study was conducted in a company that produces palm oil-based products such as cooking oil and margarine. The study aimed to encounter defects in packaging pouches. This study integrated the overall equipment effectiveness (OEE) with the six sigma DMAIC method. The OEE was performed to measure the efficiency of the machine. Three factors were measured in OEE: availability, performance, and quality. These factors were calculated and compared to the OEE world-class value. Then, the Multiple Linear Regression was performed using SPSS to determine the correlation between measurement variables toward the OEE value. Lastly, the six sigma method was implemented through the DMAIC approach to find the solution and improve the packaging quality. Supposing the recommendations are implemented, the OEE is expected to increase from 82% to 85%, with availability ratio, performance ratio, and quality ratio at, 99%, 86%, and 99.8%, respectively.
Źródło:
Management and Production Engineering Review; 2023, 14, 4; 71--91
2080-8208
2082-1344
Pojawia się w:
Management and Production Engineering Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelling Microcystis Cell Density in a Mediterranean Shallow Lake of Northeast Algeria (Oubeira Lake), Using Evolutionary and Classic Programming
Autorzy:
Arif, Salah
Djellal, Adel
Djebbari, Nawel
Belhaoues, Saber
Touati, Hassen
Guellati, Fatma Zohra
Bensouilah, Mourad
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2174666.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
microcystis cell density
Multiple Linear Regression
Support Vector Machine
Particle Swarm Optimization
Genetic Algorithm
Bird Swarm Algorithm
Opis:
Caused by excess levels of nutrients and increased temperatures, freshwater cyanobacterial blooms have become a serious global issue. However, with the development of artificial intelligence and extreme learning machine methods, the forecasting of cyanobacteria blooms has become more feasible. We explored the use of multiple techniques, including both statistical [Multiple Regression Model (MLR) and Support Vector Machine (SVM)] and evolutionary [Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA), and Bird Swarm Algorithm (BSA)], to approximate models for the prediction of Microcystis density. The data set was collected from Oubeira Lake, a natural shallow Mediterranean lake in the northeast of Algeria. From the correlation analysis of ten water variables monitored, six potential factors including temperature, ammonium, nitrate, and ortho-phosphate were selected. The performance indices showed; MLR and PSO provided the best results. PSO gave the best fitness but all techniques performed well. BSA had better fitness but was very slow across generations. PSO was faster than the other techniques and at generation 20 it passed BSA. GA passed BSA a little further, at generation 50. The major contributions of our work not only focus on the modelling process itself, but also take into consideration the main factors affecting Microcystis blooms, by incorporating them in all applied models.
Źródło:
Geomatics and Environmental Engineering; 2023, 17, 2; 31--68
1898-1135
Pojawia się w:
Geomatics and Environmental Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Predicting Young’s modulus of Indian coal measure rock using multiple regression and artificial neutral network
Autorzy:
Chakraborty, Sayantan
Bisai, Rohan
Roy, Rohit
Palaniappan, Sathish Kumar
Pal, Samir Kumar
Rao, Karanam Uma Maheshwar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2201429.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Główny Instytut Górnictwa
Tematy:
sandstone
shale
multiple regression
outlier analysis
artificial neural network
piaskowiec
łupek ilasty
regresja wielokrotna
analiza odchyleń
sztuczna sieć neuronowa
Opis:
Accurate information on Young’s modulus (E) is required for simulating rock deformation in mines; on the other hand, it is very cumbersome to obtain in the laboratory and collecting drilled cores in sufficient amounts, especially in the case of soft rocks, is quite impossible. Empirical equations were deducted for - from easily determinable rock properties, and the final model was selected through different statistical strength parameter tests. The generalization of the equation was verified through the normal distribution tests of residues of the equation. R2 came to be 0.609 and was validated using an artificial neural network with an improved value of 0.73.
Źródło:
Journal of Sustainable Mining; 2023, 22, 1; 41--54
2300-1364
2300-3960
Pojawia się w:
Journal of Sustainable Mining
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Stiffness modulus prediction against basic physical and mechanical characteristics of recycled base course with foamed bitumen and emulsified bitumen
Prognozowanie modułu sztywności względem podstawowych cech fizycznych i mechanicznych podbudowy recyklowanej z asfaltem spienionym i emulsją asfaltową
Autorzy:
Mazurek, Grzegorz
Buczyński, Przemysław
Iwański, Marek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27312163.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
recykling głęboki
asfalt spieniony
model regresji wielorakiej
moduł sztywności
spoiwo mieszane
odcinek doświadczalny
deep recycling
foamed bitumen
multiple regression modelling
stiffness modulus
blended binder
trial section
Opis:
The paper’s objective was to present the results of predicting the stiffness modulus of a recycled mix containing a blended road binder with foamed bitumen and emulsified bitumen. The Sm (acc. to IT-CY) indirect tensile test was used at temperatures of -10°C, +5°C, +13°C and +25°C. Prediction of the stiffness modulus accounted for the effect of temperature, the type of road binders, the sampling location and the type of technology selected. All effects, except temperature, were included in the model by entangling their effects through recycled base course physical and mechanical characteristics, such as indirect tensile strength, compressive strength, creep rate, air void content and moisture resistance. As a result, it was possible to determine a regression model based on multiple regression with a coefficient of determination R2 = 0.78. Temperature and compressive strength were found to have the strongest effect on the variability of stiffness modulus. However, indirect tensile strength also significantly affected the Sm characteristic. In addition, FB-RCM (foamed bitumen) recycled mixtures proved to be more favourable than EB-RCM (emulsified bitumen) mixtures as they exhibited a lower deformation rate while retaining limited stiffness.
Mieszanki recyklowane są powszechnie wykorzystywanym materiałem do budowy podbudowy zasadniczej i pomocniczej zarówno w przebudowach jak i nowych konstrukcji drogowych. Mogą one być wykonywane w technologii asfaltu spienionego jak i również emulsji asfaltowych. Należy pamiętać, że zastosowanie materiału odpadowego lub pochodzącego z recyklingu kwalifikuje tę technologię jako rozwiązanie proekologiczne. Aplikacja spoiwa drogowego zawierającego 100% cementu jest najczęściej wykorzystywanym sposobem podnoszenia stopnia kohezji mieszanek recyklowanych. Nie mniej jednak brak poprawnie wykonanego procesu optymalizacji ilości cementu może doprowadzić do nadmiernego przesztywnienia mieszanki recyklowanej i pojawieniem się spękań. Pomimo wielu korzyści, jakie wynikają ze stosowania technologii recyklingu wciąż napotykane się ograniczenia w jej stosowaniu i popularyzacji. Główną przyczyną jest brak kompleksowej wiedzy z zakresu struktury wewnętrznej mieszanek recyklowanych oraz panujących w niej efektów reologicznych, co objawia się częstymi awariami dróg o dużym natężeniu ruchu, które zostały wykonane na podbudowie z mieszanki recyklowanej [13, 43]. W związku z tym była to jedna z przyczyn ograniczenia stosowania tej technologii w Polsce dla ruchu o natężenia pojazdów powyżej ESAL100 kN >7,3 mln osi. W związku z tym autorzy podjęli się zadania związanego z możliwością prognozowania zmiany modułu sztywności mieszanki recyklowanej, rozrzedzając swoje działania o efekty związane z: technologią recyklingu, rodzajem spoiwa oraz zjawiskami jakie mogą wystąpić w czasie realizacji odcinka doświadczalnego. W artykule zostały przedstawione rezultaty prognozowania modułu sztywności mieszanki recyklowanej zawierającej mieszane spoiwo drogowe w technologii asfaltu spienionego oraz emulsji asfaltowej. Badanie modułu sztywności wykonano metodą pośredniego rozciągania IT-CY. Moduł sztywności oznaczono w temperaturach –10°C, +5°C, +13°C oraz +25°C. Prognozowanie modułu sztywności uwzględniało efekt temperatury, rodzaj spoiw drogowego, miejsce poboru próbek oraz rodzaj technologii. Wszystkie efekty, oprócz temperatury, zostały uwzględnione w modelu poprzez uwikłanie ich oddziaływania za pomocą cech fizycznych i mechanicznych recyklowanej podbudowy takich jak: wytrzymałość na pośrednie rozciąganie, wytrzymałość na ściskanie, szybkość pełzania, zawartość wolnej przestrzeni oraz odporność na oddziaływanie wody.
Źródło:
Archives of Civil Engineering; 2023, 69, 3; 95--112
1230-2945
Pojawia się w:
Archives of Civil Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Determinants of the prolongation of the yips in golfers: The roles of social support and overcommitment to sport
Autorzy:
Matsuda, Kojiro
Susaki, Yasuo
Aiba, Eriko
Sugiyama, Yoshio
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2170356.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Uniwersytet Szczeciński. Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego
Tematy:
movement disorder
social support
overcommitment
golf
multiple logistic regression analysis
Opis:
The yips are the loss of automated and finely controlled motor behavior in sport, affecting many golfers. Although studies have examined their causes and treatment, the social and psychological factors that contribute to their duration in golfers remain unknown. This study examined whether overcommitment and social support are related to prolonged symptoms of yips. The participants included 54 yips-affected golfers who completed measures to identify those who were overcommitted and explore their experiences with the yips and social support. Although there was a significant relationship between prolonged symptoms of the yips and overcommitment, social support was not related to its duration. The results contribute to the understanding of the prolongation of the yips in golfers and may apply to players in other sports.
Źródło:
Central European Journal of Sport Sciences and Medicine; 2022, 40; 33-44
2300-9705
2353-2807
Pojawia się w:
Central European Journal of Sport Sciences and Medicine
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Land clayey deposits compressibility investigation using principal component analysis and multiple regression tools
Autorzy:
Berrah, Yacine
Chegrouche, Aymen
Brahmi, Serhane
Boumezbeur, Abderrahmane
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2201674.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie
Tematy:
compressibility index
geotechnical parameters
principal component analysis
PCA
multiple regression models
indeks ściśliwości
parametry geotechniczne
analiza głównych składowych
regresja wielokrotna
Opis:
The settlement and compressibility magnitude of the major clayey and marly sediments in Tebessa area (N-E of Algeria) depends on several geotechnical parameters such as compression Cc and recompression Cs indices. The aim of this study was to investigate the parameters related to soil compressibility through tools of statistical analysis, which save time in comparison to multiply repeated laboratory tests. The study also adopted the principal component analysis (PCA) method to eliminate a number of uncorrelated variables that have no influence on the compressibility magnitude, or their impact is insignificant. The highest mean correlation coefficients were obtained for different contributing parameters. Multiple regression analysis has been performed to obtain the best fit model of the output Cc parameter taking into account the best correlation by adding parameters as regressors to reach the highest coefficient of regression R2 . The final obtained model of the present case study gives the best fit model with R2 of 0.92 which is a better value compared to different published models in the literature (R2 of 0.7 as maximum). The chosen input parameters using PCA combined with multiple regression analysis allow identifying the most important input parameters that noticeably affect the soil compression index, and provide with the best model for estimating the Cc index.
Źródło:
Geomatics, Landmanagement and Landscape; 2022, 4; 95--107
2300-1496
Pojawia się w:
Geomatics, Landmanagement and Landscape
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modeling Pollution Index Using Artificial Neural Network and Multiple Linear Regression Coupled with Genetic Algorithm
Autorzy:
Abdulkareem, Iman Ali
Abbas, Abdulhussain A.
Dawood, Ammar Salman
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2068477.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
Tematy:
Shatt Al-Arab river
comprehensive pollution index
multiple linear regression
artificial neural network
genetic algorithm
Opis:
Shatt Al-Arab River in Basrah province, Iraq, was assessed by applying comprehensive pollution index (CPI) at fifteen sampling locations from 2011 to 2020, taking into consideration twelve physicochemical parameters which included pH, Tur., TDS, EC, TH, Na+, K+, Ca+2, Mg+2, Alk., SO4-2, and Cl-. The effectiveness of multiple linear regression (MLR) and artificial neural network (ANN) for predicting comprehensive pollution index was examined in this research. In order to determine the ideal values of the predictor parameters that lead to the lowest CPI value, the genetic algorithm coupled with multiple linear regression (GA-MLR) was used. A multi-layer feed-forward neural network with backpropagation algorithm was used in this study. The optimal ANN structure utilized in this research consisted of three layers: the input layer, one hidden layer, and one output layer. The predicted equation of the comprehensive pollution index was created using the regression technique and used as an objective function of the genetic algorithm. The minimum predicted comprehensive pollution index value recommended by the GA-MLR approach was 0.3777.
Źródło:
Journal of Ecological Engineering; 2022, 23, 3; 236--250
2299-8993
Pojawia się w:
Journal of Ecological Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelling and Analysis of the Synergistic Alloying Elements Effect on Hardenability of Steel
Autorzy:
Sitek, Wojciech
Trzaska, Jacek
Gemechu, W. F.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2203932.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
hardenability
artificial neural networks
multiple regression
steel alloy
modelling and simulation
hartowność
sztuczne sieci neuronowe
regresja wielokrotna
stal
modelowanie i symulacja
Opis:
The paper presents a methodology of modeling relationships between chemical composition and hardenability of structural alloy steels using computational intelligence methods, that are artificial neural network and multiple regression models. Particularly, the researchers used unidirectional multilayer teaching method based on the error backpropagation algorithm and a quasi-newton methods. Based on previously known methodologies, it was found that there is no universal method of modeling hardenability, and it was also noted that there are errors related to the calculation of the curve. The study was performed on large set of experimental data containing required information on about the chemical compositions and corresponding Jominy hardenability curves for over 400 data steel heats with variety of chemical compositions. It is demonstrated that the full practical usefulness of the developed models in the selection of materials for particular applications with intended performance in the area of application.
Źródło:
Archives of Foundry Engineering; 2022, 22, 4; 102--108
1897-3310
2299-2944
Pojawia się w:
Archives of Foundry Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 130

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