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 smoothing" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 25
Tytuł:
A combined method for wind power generation forecasting
Autorzy:
Le, Tuan-Ho
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1955200.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
autoregressive integrated moving average
exponential smoothing methods
forecasting
response surface methodology
wind power
autoregresyjna zintegrowana średnia ruchoma
metody wygładzania wykładniczego
prognozowanie
metodologia powierzchni odpowiedzi
energia wiatrowa
Opis:
Most of the existing statistical forecasting methods utilize the historical values of wind power to provide wind power generation prediction. However, several factors including wind speed, nacelle position, pitch angle, and ambient temperature can also be used to predict wind power generation. In this study, a wind farm including 6 turbines (capacity of 3.5 MW per turbine) with a height of 114 meters, 132-meter rotor diameter is considered. The time-series data is collected at 10-minute intervals from the SCADA system. One period from January 04th, 2021 to January 08th, 2021 measured from the wind turbine generator 06 is investigated. One period from January 01st, 2021 to January 31st, 2021 collected from the wind turbine generator 02 is investigated. Therefore, the primary objective of this paper is to propose a combined method for wind power generation forecasting. Firstly, response surface methodology is proposed as an alternative wind power forecasting method. This methodology can provide wind power prediction by considering the relationship between wind power and input factors. Secondly, the conventional statistical forecasting methods consisting of autoregressive integrated moving average and exponential smoothing methods are used to predict wind power time series. Thirdly, response surface methodology is combined with autoregressive integrated moving average or exponential smoothing methods in wind power forecasting. Finally, the two above periods are performed in order to demonstrate the efficiency of the combined methods in terms of mean absolute percent error and directional statistics in this study.
Źródło:
Archives of Electrical Engineering; 2021, 70, 4; 991-1009
1427-4221
2300-2506
Pojawia się w:
Archives of Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A new hybrid approach based on probability distribution and an improved machine learning for multivariate risk assessment
Autorzy:
Azzedine, Abdelhakim
Nouri, Fatma Zohra
Bouhouche, Salah
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/31341643.pdf
Data publikacji:
2024
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
blast furnace
exponential smoothing
risk
safety
data driven techniques
probability distribution
Opis:
A highly complex dynamic non-linear reactor is the blast furnace iron manufacturing system. It has possible dangers, including carbon monoxide, wide variety of chemical reactions, fire, high pressure and explosion, noise, split and fall, hot metal sparks, hit etc. To ensure a secure working, organizations must take the required measures to manage the risks and their effects. The approach for risk assessment discussed in this research attempts to increase blast furnace safety performance and reduce workers injuries. This approach uses probability distribution and an improved machine learning techniques such as radial basis function artificial neural networks (RBANN). The novelty here is to calculate a multivariate risk using a proposed method, namely exponential smoothing combined with radial basis function artificial neural networks (ES-RBANN). To identify their limits, the results of a research comparing conventional and novel techniques are confirmed using real data collected from the steel production operations ArcelorMittal-Annaba, Algeria.
Źródło:
Diagnostyka; 2024, 25, 1; art. no. 2024113
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of the predictive properties of Browns model in the extended domain of the internal parameter
Analiz prognoznykh svojjstv modeli Brauna v rasshirennojj oblasti vnutrennego parametra
Autorzy:
Romanenkov, Y.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/77408.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Komisja Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa
Tematy:
predictive value
Brown's method
adaptive model
exponential smoothing
parametric synthesis
robustness
Źródło:
Motrol. Motoryzacja i Energetyka Rolnictwa; 2015, 17, 8
1730-8658
Pojawia się w:
Motrol. Motoryzacja i Energetyka Rolnictwa
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of exponential smoothing method to forecasting daily water consumption in rural areas
Zastosowanie metody wygładzania wykładniczego do prognozowania dobowego zużycia wody w obszarach wiejskich
Autorzy:
Cieżak, Wojciech
Kutyłowska, Małgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27312154.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
prognozowanie
sieć przewodów
wygładzanie wykładnicze
zużycie wody
forecasting
exponential smoothing
pipe network
water consumption
Opis:
The size and distribution of water demand within a given structural unit is the basis for the proper operation and planning of the expansion and modernization of the water supply system’s elements. In rural areas, particularly in municipalities adjacent to urban-industrial agglomerations, a change in the use of tap water has been increasingly observed. The water consumption for animal breeding or agricultural use, typical of these areas, has been decreasing and even disappearing. Water has been increasingly used for domestic purposes in single- and multi-family housing as well as for other purposes such as watering lawns and filling residential swimming pools. Taking this into account, this paper presents observations regarding daily water consumption in a municipality adjacent to Wrocław together with an analysis of the possibility of using the exponential smoothing method for the short-term forecasting of daily water consumption. The analyses presented in this paper were carried out using STATISTICA 13 software.
Wzrost zapotrzebowania na wodę w gminach przyległych do dużych aglomeracji, a co za tym idzie wzrost produkcji wody, zmuszają przedsiębiorstwa wodociągowe do szukania nowych rozwiązań dotyczących między innymi optymalnego sterowania takimi procesami jak: ujmowanie i rozdział dyspozycyjnych zasobów wodnych, dystrybucja oraz oczyszczanie wody i ścieków. Aby zapewnić skuteczne sterowanie tymi procesami wymagany jest między innymi skalibrowany model hydrauliczny sieci dystrybucji i model prognostyczny poboru wody. Do bieżącego i krótkoterminowego prognozowania poboru wody wykorzystywane są modele stochastyczne, wprowadzane w postaci zalgorytmizowanej do struktury zarządzania procesem sterowania. Najczęściej stosowane są scałkowane modele autoregresji i średniej ruchomej ARIMA oraz metody wygładzania wykładniczego szeregów czasowych. Modele klasy ARIMA odwzorowują właściwości statyczne i dynamiczne szeregów stacjonarnych i pewnych klas szeregów niestacjonarnych, interpretowanych jako wynik przejścia białego szumu przez dyskretny filtr liniowy skończenie wymiarowy. Charakteryzują się one różnymi właściwościami przy jednolitym zapisie formalnym oraz identycznych metodach estymacji parametrów dla różnych typów i podklas modeli. Metody prognozowania oparte na algorytmach wygładzania wykładniczego są łatwe do praktycznego zastosowania i nie wymagają założenia o stacjonarności analizowanego szeregu czasowego. W niniejszej pracy przedstawiono obserwacje dotyczące dobowego zużycia wody w jednej z gmin przyległej do Wrocławia wraz z analizą możliwości zastosowania metody wygładzania wykładniczego do krótkoterminowego prognozowania dobowego poboru wody.
Źródło:
Archives of Civil Engineering; 2023, 69, 3; 445--456
1230-2945
Pojawia się w:
Archives of Civil Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Examination of Seasonal Volatility in HICP for Baltic Region Countries: Non-Parametric Test versus Forecasting Experiment
Autorzy:
Lenart, Łukasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2076445.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
HICP
seasonal volatility
exponential smoothing
nowcasting
predictive distribution
logscore
Opis:
The aim of this paper is to examine the problem of existing seasonal volatility in total and disaggregated HICP for Baltic Region countries (Denmark, Estonia, Latvia, Finland, Germany, Lithuania, Poland and Sweden). Using nonparametric tests, we found that in the case of m-o-m prices, including fruit, vegetables, and total HICP, the homogeneity of variance during seasons is rejected. Based on these findings, we propose an exponential smoothing model with periodic variance of error terms that capture the repetitive seasonal variation (in conditional or unconditional second moments). In a pseudo-real data experiment, the short-term forecasts (nowcasting) for the considered components of inflation were determined using different specifications of considered models. The forecasting performance of the models was measured using one of the scoring rules for probabilistic forecasts called logarithmic score. We found instead that while the periodic phenomenon in variance was statistically significant, the models with a periodic phenomenon in variance of error terms do not significantly improve forecasting performance in disaggregated cases and in the case of total HICP. The simpler models with constant variance of error term have comparative forecasting (nowcasting) performance over the alternative model
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2017, 1; 29-67
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Exponential smoothing and resampling techniques in time series prediction
Autorzy:
Neves, Maria
Cordeiro, Clara
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729996.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
time series
bootstrap
exponential smoothing
forecasting
accuracy measures
Opis:
Time series analysis deals with records that are collected over time. The objectives of time series analysis depend on the applications, but one of the main goals is to predict future values of the series. These values depend, usually in a stochastic manner, on the observations available at present. Such dependence has to be considered when predicting the future from its past, taking into account trend, seasonality and other features of the data. Some of the most successful forecasting methods are based on the concept of exponential smoothing. There are a variety of methods that fall into the exponential smoothing family, each having the property that forecasts are weighted combinations of past observations. But time series analysis needs proper statistical modeling. The model that better describes the behavior of the series in study can be crucial in obtaining 'good' forecasts. Departures from the true underlying distribution can adversely affect those forecasts. Resampling techniques have been considered in many situations to overcome that difficulty. For time series, several authors have proposed bootstrap methodologies. Here we will present an automatic procedure built in R language that first selects the best exponential smoothing model (among a set of possibilities) for fitting the data, followed by a bootstrap approach for obtaining forecasts. A real data set has been used to illustrate the performance of the proposed procedure.
Źródło:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2010, 30, 1; 87-101
1509-9423
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Exponential smoothing for multi-product lot-sizing with heijunka and varying demand
Autorzy:
Korytkowski, P.
Grimaud, F.
Dolgui, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/406946.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
job shop
multiproduct
varying demand
lot-sizing
heijunka
exponential smoothing
Opis:
Here we discuss a multi-product lot-sizing problem for a job shop controlled with a heijunka box. Demand is considered as a random variable with constant variation which must be absorbed somehow by the manufacturing system, either by increased inventory or by flexibility in the production. When a heijunka concept (production leveling) is used, fluctuations in customer orders are not transferred directly to the manufacturing system allowing for a smoother production and better production capacity utilization. The problem rather is to determine a tradeoff between the variability in the production line capacity requirement and the inventory level.
Źródło:
Management and Production Engineering Review; 2014, 5, 2; 20-26
2080-8208
2082-1344
Pojawia się w:
Management and Production Engineering Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Forecasting the sales of console games for the Italian market
Autorzy:
Rossetti, Renato
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425197.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
exponential smoothing
SARIMA
forecast
videogames
Opis:
In videogames industry, time series analysis can be very useful in determining the general evolution and behaviour of the market dynamics. These methods are applicable to any time series forecasting problem, regardless of the application sector. This article discusses time series approaches to forecast the sales of console games for the Italian market. In particular two univariate techniques were evaluated, exponential smoothing and the SARIMA technique. The aim is to exploit the capabilities of these statistical methods in order to have a comparison of the results and to choose the most accurate model through an ex-post evaluation. Using monthly time-series data from November 2005 to September 2017, the selection of the most suitable model was indicated by the smallest value of the measures of accuracy (MAPE, sMAPE, RMSE) for the out-of-sample observations regarding the period October 2017-September 2018. The implementation of the models was done using Forecast PRO and Gretl. The time series involved is related to the sales regarding the first party manufacturers of consoles and handhelds (Microsoft, Sony and Nintendo).
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2019, 23, 3; 76-96
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Implementation of the Exponential Smoothing Method for Forecasting of the Sales Volume of an Opencast Mine of Rock and Raw Materials
Implementacja metody wyrównania wykładniczego do prognozowania wielkości sprzedaży kopalni odkrywkowej surowców skalnych
Autorzy:
Trzaskuś-Żak, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/318338.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
Tematy:
metoda wyrównywania wykładniczego
prognozowanie
model addytywny sezonowy
model multiplikatywny sezonowy
exponential smoothing methods
forecasting
seasonal additive model
seasonal multiplicative model
Opis:
This article uses an exponential smoothing method to forecast the time series of temporary sales of an opencast rock and raw materials mine. Six models of foresight were developed: three seasonal additive models (with linear, exponential and fading trend) and three seasonal multiplicative models (with linear, exponential and fading trend). The exponential smoothing method can be used for current enterprise management, not just mining. This method can be used to make relevant decisions based on the verified forecasts. It is designed for short-term forecasting-even several times during the day based on current changing data. This method is a useful tool for forecasting time series for not only sales. It can be used to forecast inventory, receivables, etc. However, despite the great progress in predictive methods of the future, which is particularly aided by computer technics, the forecast of the Economist is fraught with greater or lesser errors, and it is therefore necessary to verify developed models. The quality of the forecast should be determined by its relevance, which is determined by means of ex post errors (expired forecast errors). Furthermore, the quality should also be monitored and the forecasts should be corrected if necessary. To develop forecasts in the six models mentioned, the STATISTICA program, which provides a transparent and quite rapid forecasting of the use of the exponential smoothing method in twelve possible variants. STATISTICA also allows to verify the developed model by drawing an adjustment chart of this model with actual time series, verifying ex post errors, and creating a histogram of the rest of the model. This article also carried out verifications of the models developed by designating the errors of expired forecasts (ex post errors), as well as verification, on the basis of the histogram, whether the rest of the developed models have a normal distribution. For this purpose the Shapiro-Wilk test was used.
W artykule zastosowano metodę wyrównywania wykładniczego do prognozowania szeregu czasowego sprzedaży kopalni odkrywkowej surowców skalnych. Opracowano sześć modeli prognostycznych; trzy sezonowe modele addytywne (z trendem liniowym, wykładniczym oraz trendem gasnącym) oraz trzy sezonowe modele multiplikatywne (z trendem liniowym, wykładniczym oraz trendem gasnącym). Metoda wyrównywania wykładniczego może być wykorzystywana w bieżącym zarządzaniu przedsiębiorstwem, nie tylko górniczym. Metoda ta może służyć do podejmowania trafnych decyzji opartych na opracowanych i zweryfikowanych prognozach. Przeznaczona jest do krótkookresowego tworzenia prognoz - nawet kilkukrotnie w ciągu dnia opartego na zmieniających się bieżących obserwacjach (danych). Metoda ta, jest to przydatne narzędzie do prognozowania szeregów czasowych dotyczących nie tylko sprzedaży. Można jej użyć do prognozowania zapasów, należności itp. Jednak pomimo dużego postępu w zakresie metod przewidywania przyszłości, szczególnie wspomaganego techniką komputerową, prognoza jaką posługuje się ekonomista jest obarczona większym lub mniejszym błędem, dlatego też potrzebna jest weryfikacja opracowanych modeli. Jakość prognozy powinna być określona poprzez jej trafność, którą określa się za pomocą błędów ex post (błędy prognoz wygasłych), powinna być również monitorowana i w razie potrzeby powinno się przeprowadzić korektę prognoz. Do opracowania prognoz w sześciu wspomnianych modelach zastosowano program STATISTICA, który w sposób przejrzysty i dosyć szybki tworzy prognozy wykorzystując metodę wyrównywania wykładniczego w dwunastu możliwych do zastosowania wariantach wygładzania wykładniczego. Program STATISTICA umożliwia również szybką weryfikację opracowanego modelu poprzez sporządzenie wykresu dopasowania opracowanego modelu do rzeczywistego szeregu czasowego, weryfikację błędów ex post, jak również utworzenie histogramu reszt modelu. W artykule przeprowadzono również weryfikację opracowanych modeli poprzez wyznaczenie błędów prognoz wygasłych (błędów ex post), jak również weryfikację, na podstawie histogramu, czy reszty opracowanych modeli mają rozkład normalny, do tego celu został wykorzystany test Shapiro-Wilka.
Źródło:
Inżynieria Mineralna; 2018, R. 20, nr 2, 2; 15-23
1640-4920
Pojawia się w:
Inżynieria Mineralna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metody adaptacyjne w prognozowaniu miesięcznych szeregów czasowych z lukami systematycznymi
Application of exponential smoothing models in forecasting missing seasonal data for systematic gaps
Autorzy:
Oesterreich, Maciej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/591560.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Luki systematyczne
Modele adaptacyjne
Prognozowanie
Wahania sezonowe
Exponential smoothing models
Forecasting
Seasonal fluctuations
Systematic gaps
Opis:
W artykule przedstawiono wyniki badań o charakterze symulacyjnym dotyczące wpływu liczby i układu luk systematycznych na dokładność prognoz inter- oraz ekstrapolacyjnych w szeregu czasowym z silnymi wahaniami sezonowymi. Do budowy prognoz wykorzystano multiplikatywne modele Holta-Wintersa dla pełnych danych (z sezonowością) oraz modele Browna i Holta dla danych oczyszczonych z sezonowości. Przykład empiryczny dotyczył liczby udzielonych noclegów w obiektach zbiorowego zakwaterowania według miesięcy w województwie śląskim w latach 2007-2012. Lata 2007-2011 stanowiły przedział czasowy próby, a 2012 r. był okresem empirycznej weryfikacji prognoz. Rozpatrywane były wszystkie możliwe układy systematycznych luk w danych dla zadanej liczby luk w cyklu wahań sezonowych. Obliczenia wykonano z wykorzystaniem pakietu R oraz Statistica 10.
The paper presents the results of analysis of the impact of the number and arrangement of systematic gaps in time series with strong seasonal fluctuations, on the accuracy of inter- and extrapolative forecasts. To forecasts construction were used Holt- -Winters models for the full data (with seasonality) and Brown and Holt models for the data cleared from seasonality. Empirical example was built on the basis of the number of tourists accommodated in tourist accommodation establishments by month in Silesia voivodeship in 2007-2012. The year 2012 was a period of empirical verification of forecasts. Calculations were performed in the R package and Statistica 10.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2016, 291; 34-46
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
MODELE ADAPTACYJNE W PROGNOZOWANIU NA PODSTAWIE SZEREGÓW CZASOWYCH O WYSOKIEJ CZĘSTOTLIWOŚCI Z LUKAMI SYSTEMATYCZNYMI
ADAPTIVE MODELS IN FORECASTING OF HIGH-FREQUENCY TIMES SERIES WITH SYSTEMATIC GAPS
Autorzy:
Zawadzki, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453186.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
prognozowanie
dane o wysokiej częstotliwości
złożona sezonowość
wyrównywanie wykładnicze
luki systematyczne
forecasting
high frequency data
complex seasonality
exponential smoothing
systematic gaps
Opis:
W pracy przedstawione zostaną wyniki zastosowania modeli Browna, Holta i Holta-Wintersa w prognozowaniu zmiennej o bardzo wysokiej częstotliwości obserwowania w warunkach braku pełnej informacji na podstawie danych oczyszczonych z dwóch lub trzech rodzajów sezonowości. Rozpatrywany były dwa warianty luk systematycznych.
In the paper will be presented results of the application of Brown, Holt and Holt-Winters models in the forecasting of a very high frequency variable in condition of lack of full information, based on seasonal adjusted time series, from which two or three types of seasonal fluctuations were removed. Two variants of systematic gaps were considered.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2017, 18, 2; 374-389
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
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
Tytuł:
Modele nieklasyczne w prognozowaniu zmiennych ekonomicznych ze złożoną sezonowością z lukami systematycznymi - analiza empiryczna
Application of nonclassical models in forecasting of economic variables with complex seasonality and systematic gaps - the empirical analysis
Autorzy:
Szmuksta-Zawadzka, Maria
Zawadzki, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/592844.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Prognozowanie
Systematyczne luki w danych
Wyrównywanie wykładnicze
Złożona sezonowość
Complex seasonality
Exponential smoothing
Forecasting
Systematical gaps in data
Opis:
W artykule przedstawiono wyniki wykorzystania wybranych modeli adaptacyjnych w prognozowaniu zmiennej o wysokiej częstotliwości obserwowania z lukami systematycznymi. Modelowaniu oraz prognozowaniu poddano szeregi czasowe, z których wyeliminowano jeden lub dwa rodzaje wahań sezonowych. Prognozy końcowe były sumami (iloczynami) prognoz otrzymanych dla danych oczyszczonych i składników (wskaźników) sezonowości. Artykuł stanowi rozszerzenie rozważań autorów [Szmuksta-Zawadzka i Zawadzki, 2014] na przypadek występowania systematycznych luk w danych.
This paper presents the results of the application of selected adaptive models in forecasting of high-frequency variable with systematic gaps. To modeling and forecasting were used time series, from which seasonal fluctuations were eliminated. Final forecasts were built as sums (products) of forecasts, for the data “cleaned” from seasonality and seasonal components (indicators). The paper is an extension of considerations authors [Szmuksta-Zawadzka and Zawadzki, 2014] on the case of the occurrence of systematic gaps in the data.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2016, 291; 102-115
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Planning of transportations needs based on demand forecasts
Planowanie zapotrzebowania na transport na podstawie prognozy popytu
Autorzy:
Mrówczyńska, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/374135.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
planning of transportation of shipments
forecasting
triple exponential smoothing method
artificial immune system
clonal selection
planowanie przewozów przesyłek
prognozowanie
addytywna metoda Wintersa
sztuczny system immunologiczny selekcja klonalna
Opis:
Rational management of transport has a major impact on the cost of the business. The starting point for this can be a forecast of demand for the products. This paper presents the process of planning of transportation of shipments based on the forecast of the orders. The monthly quantity of shipments during the 36 months was analysed. A periodic variation of this quantity was observed. The forecast for the next two months was determined using a triple exponential smoothing method. Parameters of the method were determined analytically and using artificial immune systems. In the latter case the smoothing constant and the initial values of the model were determined by optimizing the root mean square error (RMSE) "ex-post". The results were subsequently compared. A smaller error was obtained using artificial immune systems. Then the demand for transport was calculated basing on the forecast quantity of shipments.
Racjonalne gospodarowanie środkami transportu ma duży wpływ na koszty firmy. Podstawą do tego może być wykonanie prognozy popytu na produkty firmy. W artykule przedstawiono proces zaplanowania przewozów przesyłek do odbiorców na podstawie prognozy ilości przesyłek. Po wstępnej analizie rozkładu miesięcznej ilości przesyłek w okresie 36 miesięcy zaobserwowano okresową zmienności tej ilości. Prognozę na kolejne 3 miesiące wyznaczono stosując addytywną metodę Wintersa. Parametry metody wyznaczano analitycznie, a następnie stosując sztuczne systemy immunologiczne. W tym drugim przypadku stałe wygładzania i wartości początkowe modelu były wyznaczane na drodze optymalizacji pierwiastka błędu średniokwadratowego (RMSE) „ex post”. Wyniki porównano. Mniejszy błąd otrzymano stosując sztuczne systemy immunologiczne. Następnie wyznaczono zapotrzebowanie na transport na podstawie prognozowanej ilości przesyłek.
Źródło:
Transport Problems; 2013, 8, 3; 5-14
1896-0596
2300-861X
Pojawia się w:
Transport Problems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Predictive modeling and analysis of changes migrations in Poland
Autorzy:
Monika Nawrocka, Monika Nawrocka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1179772.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Przedsiębiorstwo Wydawnictw Naukowych Darwin / Scientific Publishing House DARWIN
Tematy:
dynamics migration
exponential smoothing
forecasting
Opis:
The development of the research in economy has shown that conducting mathematical modeling and statistics is an effective instrument for diagnosing the progress phenomenon of socio-economic. It provides the information about the dynamics of result changeability in different periods of time. Additionally statistical analysis allows determining the prediction for periods of future and past years. Migrations is characterized by the quality of being measurable because it includes quantitative data. In recent years, demonstrate high dynamics. Conducting the analyses and calculations based on methods and statistical instruments will result in the opportunity to compare, group, analysis variables, specify trends and designate the diagnoses of achieved sports results with the implementation of the optimum vector of variables of independent variable of migrations. An analysis of the dynamics migration variability was carried out on the basis of data from the website of the main statistical office, in this article. Used the statistical methods and the testing of interdependencies. Additionally, the models of time series have been used for the sake of the analysis. The most significant aim of the analysis of the dynamics is the designation of predictions. The use of the model of time series has the task of the specification of the change of the phenomenon level in time.
Źródło:
World Scientific News; 2017, 72; 467-481
2392-2192
Pojawia się w:
World Scientific News
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 25

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