Informacja

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

Wyszukujesz frazę "lines classification" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Metoda klasyfikacji linii autobusowych na przykładzie linii organizowanych przez Zarząd Transportu Metropolitalnego w Katowicach
Method of bus lines classification on the example of lines organised by the Metropolitan Transport Authority in Katowice
Autorzy:
Sobota, Aleksander
Gruszka, Mariusz
Gawenda, Dorota
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2202947.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
Tematy:
publiczny transport zbiorowy
metropolitalny transport zbiorowy
klasyfikacja linii
linie autobusowe
public transport
metropolitan collective transport
lines classification
bus lines
Opis:
Problematyka optymalizacji publicznego transportu zbiorowego (ptz) obejmuje wiele wymiarów związanych m. in. z ofertą przewozową, taryfową czy infrastrukturą wykorzystywaną do obsługi pasażerów i środków transportowych [1, 2]. Jej ogólnym celem jest maksymalizacja efektywności przy minimalizacji kosztów. W odniesieniu do oferty przewozowej działania optymalizacyjne mogą dotyczyć zmian: liczby linii publicznego transportu zbiorowego, przebiegu tras linii, liczby kursów w dobie, tygodniu i poszczególnych miesiącach oraz zmian godzin odjazdów z przystanków [3]. Realizacja tego procesu może wymagać przeprowadzenia klasyfikacji linii, bowiem optymalizacji nie dokonuje się w sposób przypadkowy. Dlatego opracowano metodę klasyfikacji linii autobusowych, bazującą na mechanizmach wielokryterialnego wspomagania decyzji. Uwzględnia ona wyłączenie aspekty leżące po stronie podażowej systemu transportowego [4, 5, 6, 7], takie jak: okres funkcjonowania linii, liczba kursów, odległości między przystankami, zasięg przestrzenny linii, praca eksploatacyjna. Uwzględnienie popytowego wymiaru funkcjonowania systemu publicznego transportu zbiorowego będzie przedmiotem dalszych prac badawczych. Metoda, o której mowa, jest przedmiotem rozważań artykułu. Ponadto, w publikacji zaprezentowano studium przypadku zawierające wykorzystanie metody dla linii kursujących na obszarze, na którym organizatorem publicznego transportu zbiorowego jest Zarząd Transportu Metropolitalnego w Katowicach. Przedstawiona w artykule metoda jest jednym z elementów szerszego opracowania, polegającego na wypracowaniu narzędzi dla projektantów i planistów umożliwiających projektowanie zmian oferty przewozowej.
The problem of optimising public transport (PT) covers many dimensions, such as the transport offer, tariffs or infrastructure used for service of passengers and means of transport [1, 2]. Its overall objective is to maximise efficiency while minimising costs. In relation to the transport offer, optimisation measures may concern changes in: the number of public transport lines, the routing of lines, the number of courses per day, per week and per month, and the departure times from stops [3]. The implementation of this process may require the classification of lines, as optimisation is not realised in a random manner. Therefore, a method for classifying bus lines was developed based on the mechanisms of multi-criteria decision support. At the same time, it takes into account only supply side aspects of the transport system [4, 5, 6, 7] such as: the operation time of the line, the number of courses, distances between stops, the spatial extent of the line and exploitation work. Consideration of the demand-side dimension of public transport system operation will be the subject of further research work. The method in question is considered in the article. Moreover, the publication presents a case study of the method for lines running in the area where the organizer of public transport is the Metropolitan Transport Authority in Katowice. The method presented in the article is one of the elements of a wider study consisting in the development of tools for designers and planners who design the changes to the transport offer.
Źródło:
Transport Miejski i Regionalny; 2022, 7; 3--9
1732-5153
Pojawia się w:
Transport Miejski i Regionalny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A High-Accuracy of Transmission Line Faults (TLFs) Classification Based on Convolutional Neural Network
Autorzy:
Fuada, S.
Shiddieqy, H. A.
Adiono, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1844462.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
fault detection
fault classification
transmission lines
convolutional neural network
machine learning
Opis:
To improve power system reliability, a protection mechanism is highly needed. Early detection can be used to prevent failures in the power transmission line (TL). A classification system method is widely used to protect against false detection as well as assist the decision analysis. Each TL signal has a continuous pattern in which it can be detected and classified by the conventional methods, i.e., wavelet feature extraction and artificial neural network (ANN). However, the accuracy resulting from these mentioned models is relatively low. To overcome this issue, we propose a machine learning-based on Convolutional Neural Network (CNN) for the transmission line faults (TLFs) application. CNN is more suitable for pattern recognition compared to conventional ANN and ANN with Discrete Wavelet Transform (DWT) feature extraction. In this work, we first simulate our proposed model by using Simulink® and Matlab®. This simulation generates a fault signal dataset, which is divided into 45.738 data training and 4.752 data tests. Later, we design the number of machine learning classifiers. Each model classifier is trained by exposing it to the same dataset. The CNN design, with raw input, is determined as an optimal output model from the training process with 100% accuracy.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2020, 66, 4; 655-664
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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