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 "exponential regression" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Wage disparities in Poland: Econometric analysis
    Autorzy:
    Witkowska, Dorota
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/452766.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    labor market
    wage disparity
    ordered multinomial logit model
    exponential regression
    Opis:
    The aim of our research is to identify determinants influencing wages in Poland in the years 2005 and 2009, and to find out if wages obtained by men and women depend on the same factors. Investigation is provided on the basis of data from the Polish Labor Force Survey, employing ordered multinomial logit models and exponential regression.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2012, 13, 2; 115-124
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The use of genetic expression programming to optimize the parameters of the Muskingum method comparison with numerical methods, Euphrates river a case study
    Autorzy:
    Al-Bedyry, Najah
    Mergan, Maher
    Rasheed, Maha
    Al-Khafaji, Zainab
    Al-Husseinawi, Fatimah Nadeem
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27312169.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
    Tematy:
    trasowanie rzeczne
    programowanie ekspresji genetycznej
    regresja liniowa wykładnicza
    metoda Runge – Kutta czwartego rzędu
    river routing
    genetic expression programming
    exponential linear regression
    forth-order Runge–Kutta method
    Opis:
    The Muskingham method uses two formulas to describe the translation of flow surges in a river bed. The continuity formula is the first formula, while the relationship between the reach’s storage, inflow, and outflow is the second formula (the discharge storage formula); these formulas are applied to a portion of the river between two river cross sections. Several methods can be utilized to estimate the model’s parameters. This section contrasts the conventional graphic approach with three numerical methods: Genetic algorithm, Exponential regression, and Classical fourth-order Runge-Kutta. This application’s most noticeable plus point was the need to employ a few hydrological variables, such as intake, output, and duration. The location of the Euphrates entrance to the Iraqi territory in Husaybah city was chosen with its hydrological data during the period (1993-2017) to conduct this study. The goal function is established by accuracy criterion approaches (Sum of squares error and sum of squared deviations). Depending on the simulation findings, the suggested predictive flood routing ideawas highly acceptable with the prospect of adopting the Genetic Expression Programming model as a suitable and more accurate replacement to existing methods such as the Muskingum model and other numerical models, where this method gave results (R2 = 0.9984, SSQ = 1.06, SSSD = 80.75), These results achieved a hydrograph that is largely identical to what was given by the hydrological method called Muskingham.
    Źródło:
    Archives of Civil Engineering; 2023, 69, 3; 507--519
    1230-2945
    Pojawia się w:
    Archives of Civil Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Skuteczność prognozowania zużycia gazu z wykorzystaniem metod regresji i sztucznych sieci neuronowych
    Prediction of gas consumption efficiency using regression and artificial neural networks
    Autorzy:
    Cieślik, T.
    Metelska, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/104941.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    regresja liniowa
    regresja potęgowa
    parametry sztuczne
    sztuczne sieci neuronowe
    konsumpcja gazu
    linear regression
    exponential regression
    parameters
    artificial neural networks
    gas consumption
    Opis:
    Na podstawie zgromadzonych danych takich jak: temperatura, siła wiatru oraz zużycie gazu w ciągu dnia na przestrzeni dwóch lat określono wpływ czynników atmosferycznych na konsumpcje gazu za pomocą regresji wielorakiej, funkcji potęgowych oraz funkcji użytkownika. Wyznaczono wpływ miesiąca oraz dnia (parametr sztuczny) na konsumpcje gazu. Zbudowano modele regresji liniowe, potęgowej oraz sztuczne sieci neuronowe służące do określania zużycia gazu. Starano się wyznaczyć jak najlepszy model regresji i porównywano go do modeli sieci neuronowych za pomocą MAPE (średni absolutny błąd procentowy).
    Based on the collected data, such as temperature, wind power and gas consumption during the day for over two years determine the effects of weathering on gas consumption by using multiple regression, power functions and user functions. We determine the impact of the month and day (artificial parameter) to consume gas. We build models of linear regression-in, power series and artificial neural networks for determining gas consumption. We are trying to determine how best regression model and compare it to the neural network models using MAPE (mean absolute percentage error).
    Źródło:
    Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury; 2017, 64, 1; 133-141
    2300-5130
    2300-8903
    Pojawia się w:
    Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Relationship between ridge regression estimator and sample size when multicollinearity present among regressors
    Autorzy:
    Alibuhtto, M. C.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1192721.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Przedsiębiorstwo Wydawnictw Naukowych Darwin / Scientific Publishing House DARWIN
    Tematy:
    Exponential
    Multicollinearity
    Variance Influence Factor
    Ridge Regression
    Simulation
    Opis:
    The problem of multicollinearity is the most common problem in multiple regression models as in such cases, the ordinary least squares (OLS) estimator is inaccurately estimated. Of many methods suggested to solve the problem of multicollinearity, ridge regression method is a one of popular method. In this paper, simulation data with different level of correlation coefficient were generated using Monte Carlo techniques in SAS. The level of multicollinearity was detected by correlation matrix, variance influence factor (VIF) and condition number. The biased parameter (k) of ridge regression has been computed by using iterative method for ordinary ridge regression in different sample sizes. According to the results of this study, it was found that biased parameter (k) of ridge regression and sample sizes are significantly negatively correlated at level of 5% significance. This study would helpful to develop biased parameter table for different level of sample sizes in present of multicollinearity.
    Źródło:
    World Scientific News; 2016, 59; 12-23
    2392-2192
    Pojawia się w:
    World Scientific News
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modele ekonometryczne jako narzędzie sterowania procesami technologicznymi
    Econometric models as a tool for technological process control
    Autorzy:
    Wołkowicz, Artur
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/424875.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    exponential smoothing model with creeping trend
    Brown model
    regression function
    multiple and threshold regression
    linear programming
    Opis:
    This paper presents a proposal for process control applications based on econo-metric models. They are a tool which aim is to determine short-term forecasts, which are the basis to control the devices of production infrastructure. The article describes the application of the method of forecast errors corrective device in a real production process. Econometric models are presented: the exponential smoothing model and creeping trend adaptive model with harmonic scales. The calculations are used and the regression function is indicated by the linear programming problem. The method is presented on the example of classical tech-nological process used in the energy sector. The study indicates the possibility of another perspective on the control processes, not necessarily based on the existing methods of regu-lation. The idea of this study is to demonstrate the possibility of using econometrics in the industry.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2015, 2 (48); 67-77
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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