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 ARIMA" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 28
Tytuł:
Modelowanie zmian zawartości chlorków w wodzie w procesie infiltracji
Modeling chloride concentration variations in water in the infiltration process
Autorzy:
Gładysz, B.
Grochulska-Segal, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/236768.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
Tematy:
infiltracja
chlorki
modelowanie
model ARIMA
model regresji liniowej
infiltration
chlorides
modeling
ARIMA model
regression model
Opis:
Na przykładzie ujęcia infiltracyjnego w Legnicy (Przybków) przedstawiono modele zmian zawartości chlorków w wodzie w procesie infiltracji. W tym celu zbudowano modele ARIMA szeregów czasowych zawartości chlorków wodzie infiltracyjnej w studni zbiorczej. Skonstruowano również równanie regresji zawartości chlorków w wodzie infiltracyjnej ze studni zbiorczej w zależności od ich zawartości w wodach Kaczawy oraz zależnie od wysokości opadów atmosferycznych w rejonie Legnicy. Otrzymana postać regresji pozwoliła wnioskować, że opóźnienie transportowe dla chlorków w wodzie ze studni zbiorczej wynosi około 42 dób. Zaprezentowane w pracy modele zastosowano do prognozowania zawartości chlorków w ujmowanej wodzie infiltracyjnej.
Variations in the concentration of chlorides observed in the infiltration process were modeled for the infiltration water intake for the Water Treatment Plant of Legnica. For this purpose, ARIMA time series models for the chlorides contained in the infiltration water were constructed. A regression equation was derived to describe the concentration of chlorides in the infiltration water and relate it to the following two factors: the concentration of chlorides in the Kaczawa River and the intensity of precipitation in this area. The form of the regression equation implies that the transport delay for the chlorides to the intake wells approaches 42 days. The models presented in this paper were used to predict the chloride concentration in the infiltration water.
Źródło:
Ochrona Środowiska; 2005, R. 27, nr 2, 2; 45-48
1230-6169
Pojawia się w:
Ochrona Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie metod data mining w prognozowaniu zużycia wody na cele bytowe w gospodarstwach wiejskich
Data mining implementation in household water usage forecasting in the farmhouses
Autorzy:
Walega, A.
Bergel, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/60600.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Stowarzyszenie Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich PAN
Tematy:
gospodarstwa wiejskie
zuzycie wody
zuzycie na cele bytowe
prognozowanie
eksploracja danych
szeregi czasowe
model ARIMA
Opis:
Krótkoterminowe prognozy wielkości zużycia wody, mają podstawowe znaczenie przy optymalizacji pracy sieci wodociągowych i kanalizacyjnych, a także oczyszczalni ścieków. W pracy dokonano oceny możliwości prognozowania szeregów czasowych dobowego zużycia wody na cele bytowe w gospodarstwie wiejskim z wykorzystaniem metod Data Mining. Do opracowania 10-dniowej prognozy zużycia wody wykorzystano wyrównanie wykładnicze i metodę ARIMA. Materiałem źródłowym do analizy były dobowe ilości wody zużywanej na cele bytowe w wytypowanym gospodarstwie wiejskim w okresie 22 miesięcy. Szczególnie przydatne do prognozowania zużycia wody okazało się wyrównanie wykładnicze, które uwzględnia nie tylko wartości, ale także zróżnicowanie ważności przeszłych obserwacji. Znaczna nierównomierność dobowego zużycia wody powoduje wzrost błędów prognoz. Metody prognozowania oparte na algorytmach wyrównania wykładniczego są łatwe do zastosowania i nie wymagają założenia o stacjonarności szeregu czasowego. W analizowanym przypadku stosunkowo dobrą prognozę dobowego zużycia wody na cele bytowe uzyskano stosując addytywny model Wintersa. Z kolei modele klasy ARIMA pozwalają na dokładną prognozę zużycia wody pod warunkiem właściwej identyfikacji parametrów modelu i spełnienia warunku stacjonarności szeregu. W przypadku braku stacjonarności, przed analizą szeregu, należy przekształcić go wykorzystując np. metodę różnicowania. W celu prognozowania wielkości dobowego zużycia w gospodarstwie wiejskim zastosowano model ARIMA (0,1,2) przy dwóch parametrach średniej ruchomej. Zarówno wyrównanie wykładnicze jak i model typu ARIMA pozwoliły na uzyskanie podobnych wyników prognozowania, przy czym średnia wartość 10-dniowej prognozy zużycia wody na cele bytowe w modelu wykładniczym była o 4,5% wyższa od uzyskanej z modelu ARIMA.
Short-term water usage forecasts are fundamental for the waterworks and sewerage systems as well as for the sewage treatment plants’ optimization. In this research the capability of forecasting the time series of daily household water usage in the farms with implementation of Data Mining methods was evaluated. To prepare the 10-days water usage forecast, exponential smoothing and ARIMA method was used. The source material were the daily amounts of water used for household purposes in the selected farmhouse during 22 months. Exponential smoothing turned out to be the most useful in water usage forecasting, because it includes not only the values, but also the diversification of the future forecasts’ importance. Significant inequality of the daily water usage causes the increase of the forecasts’ errors. The forecasting methods which base on the exponential smoothing algorithms are easy to apply and do not require the assumption of the stationarity of the time series. In the analyzed case relatively good forecast of the daily household water usage was obtained after applying the additive Winters model. On the other hand, ARIMA models allow for the precise forecast of the water usage, providing that the model parameters will be correctly identified and the condition of the time series stationarity will be met. In the case of nonstationary time series, before the analysis the series has to be transformed with e.g. differentiation method. In order to forecast the daily water usage in the farmhouse, ARIMA model was used (0,1,2) with two parameters of the moving average. The exponential smoothing as well as the ARIMA model allowed to obtain the similar forecast results, whereas the average value of the 10-days’household water usage forecast in the exponential model was 4,5% higher than the forecast obtained with the ARIMA model.
Źródło:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich; 2009, 05
1732-5587
Pojawia się w:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identifying an Appropriate Forecasting Model for Forecasting Total Import of Bangladesh
Autorzy:
Khan, Tanvir
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/465624.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
ARIMA model
Holt Winters’ trend and seasonality method
VAR model
Forecasting accuracy
Out-of-sample accuracy measurement
Opis:
Forecasting future values of economic variables are some of the most critical tasks of a country. Especially the values related to foreign trade are to be forecasted efficiently as the need for planning is great in this sector. The main objective of this research paper is to select an appropriate model for time series forecasting of total import (in taka crore) of Bangladesh. The decision throughout this study is mainly concerned with seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) model, Holt-Winters’ trend and seasonal model with seasonality modeled additively and vector autoregressive model with some other relevant variables. An attempt was made to derive a unique and suitable forecasting model of total import of Bangladesh that will help us to find forecasts with minimum forecasting error.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2011, 12, 1; 179-192
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie modeli ARIMA w badaniach nad stresem ekonomicznym wpływającym na kondycję biologiczną populacji ludzkich
Arima Modelling in Research on the Relationship Between the Biological Condition of Human Populations and the Level of Economic Stress
Autorzy:
Żądzińska, Elżbieta
Domański, Czesław
Rosset, Iwona
Mikulec, Artur
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/906762.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
wtórny wskaźnik proporcji płci
spożycie prywatne
konsumpcja gospodarstw domowych
stres ekonomiczny
analiza szeregów czasowych
model ARIMA
Opis:
The research on the relations between economic stress and the value of secondary sex ratio (SSR) was initiated by Trivers and Willard (1973). The seminal study in this field speculated that smaller (than needed) consumption of goods and services might sufficiently stress human populations and make the secondary sex ratio lower. In order to verify the hypothesis that the observed time-series of secondary sex ratio (SSR) in Poland is declining with the deterioration in „economic conditions”, the ARIMA mathematic model of both analysed phenomena (according to the statistical procedure proposed by Catalano and Bruckner (2005)) was constructed. The analysis is an attempt to answer the question: if the statistically important decline of SSR in Poland after the Second World War was an effect of deterioration of economic condition.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2012, 271
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identyfikacja spekulacji na rynkach terminowych towarów rolnych
The identification of speculationon the terminal commodity markets
Autorzy:
Malik, Gabriela
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425040.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
speculations on financial markets
soft commodity derivatives market
time series analysis
ARIMA model
one-step forecast errors
Opis:
The purpose of this article is to identify speculative activities on the futures commodity market of the CME and to investigate the tendencies of such activities by classifying them according to whether their impact on the market is stabilizing or destabilizing. That goal was accomplished by generating one-step-forecasts for the monthly returns of the future contracts with the shortest time left to expiration, and then examining tendencies in the forecast error series. The mentioned-above predictions were obtained by means of the ARIMA model for which best parameterization was identified based upon the value of AIC. Tendencies in the prediction errors were quantified using the linear trend formula, estimated in the sub-periods. The predictions of tendencies in the error series, covering three years staring at the end of the sample, were calculated after fitted the best ARIMA model in order to catch the dynamic structure of the series under consideration.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2013, 4(42); 140-152
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of statistical process control for proper processing of the Fore-Sudetic Monocline copper ore
Autorzy:
Tasdemir, A.
Kowalczuk, P. B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/110236.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
copper
upgrading
statistical process control
ARIMA model
Shewhart’s chart
autocorrelation
Opis:
The paper deals with Statistical Process Control (SPC) applied to three original and three generated variables of copper ore upgrading by flotation. The six variables were evaluated by the SPC charts based on industrial upgrading of copper ore data gathered during one month of operation in the form of copper content in feed, concentrate and tailing. The remaining three upgrading variables were concentrate yield, copper recovery in concentrate and non-copper components recovery in tailing. Although, all variables obeyed normal distribution, considerable autocorrelation was detected between observations for all variables. For this reason, the traditional Shewhart control charts, that assume the process data generated are normally and independently distributed, resulted in many of out-of-control points which may lead to wrong decisions regarding the control of process variables. The most suitable ARIMA time series models were determined for all variables to remove autocorrelations. The ARIMA(0,1,1) model was found the best for copper content in feed, copper content in concentrate, concentrate yield and non-copper components recovery in tailing, while the AR(1) model was suitable for copper content in tailing and copper recovery in concentrate.
Źródło:
Physicochemical Problems of Mineral Processing; 2014, 50, 1; 249-264
1643-1049
2084-4735
Pojawia się w:
Physicochemical Problems of Mineral Processing
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Performance Comparison of Four New ARIMA-ANN Prediction Models on Internet Traffic Data
Autorzy:
Babu, C. N.
Reddy, B. E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/308269.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
ANN
ANN training
ARIMA
Box-Jenkins methodology
hybrid ARIMA-ANN model
Internet traffic forecasting
Opis:
Prediction of Internet traffic time series data (TSD) is a challenging research problem, owing to the complicated nature of TSD. In literature, many hybrids of auto-regressive integrated moving average (ARIMA) and artificial neural networks (ANN) models are devised for the TSD prediction. These hybrid models consider such TSD as a combination of linear and non-linear components, apply combination of ARIMA and ANN in some manner, to obtain the predictions. Out of the many available hybrid ARIMA-ANN models, this paper investigates as to which of them suits better for Internet traffic data. This suitability of hybrid ARIMA-ANN models is studied for both one-step ahead and multistep ahead prediction cases. For the purpose of the study, Internet traffic data is sampled at every 30 and 60 minutes. Model performances are evaluated using the mean absolute error and mean square error measurement. For one-step ahead prediction, with a forecast horizon of 10 points and for three-step prediction, with a forecast horizon of 12 points, the moving average filter based hybrid ARIMA-ANN model gave better forecast accuracy than the other compared models.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2015, 1; 67-75
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The difference in under-expenditure of the social welfare budget in Korea
Autorzy:
Lee, Young
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/616454.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
Tematy:
social welfare budget
multi-variant ARIMA model
budżet pomocy społecznej
wielowariantowy model ARIMA
Opis:
Przedmiotem badania jest relacja między wydatkami niekwalifikowanym budżetu pomocy społecznej w ramach ograniczonego budżetu Korei w okresie 1965–2008. W artykule wskazano, że pomoc publiczna i wydatki na usługi społeczne są nie do porównania z wydatkami ubezpieczenia narodowego zgodnie z wielowariantowymi modelami ARIMA Box-Jenkins. Ich obecność poddana współmierności jest fałszywa ze względu na wpływ czynników polityczno-gospodarczych. Rezultaty badania w tym artykule mogą wnieść wkład w rozwój teorii budżetowej i polityk budżetowych. Jednak niektóre rezultaty badań powstałych w oparciu o modele ARIMA mogły być nieadekwatne do poddania interpretacji w ramach istniejących teorii i formułują przypuszczenia takie jak te z dziewięcioletnim opóźnieniem, etc. W związku z tym dalsze badania są konieczne.
This research investigates the relationship between under-expenditure of the social welfare budget within a limited budget and the determinants that have an effect on them. Relationships and determinants between under-expenditure of the social welfare budget have generally received relatively little attention from academics. The aim of this article is to examine the differences in the under-expenditures of the social welfare budget in the Korea between 1965 and 2008. It is shown that public assistance and social service expenditures are not comparable with national insurance expenditure according to the Box-Jenkins’ multi-variant ARIMA models. The appearance of them being commensurate is spurious because it is affected by political economic factors. The research findings in this paper can contribute to the development of budgetary theory and budgetary politics. However some findings within in the ARIMA models were incapable of being interpreted within existing theories and conjecture such as those with a 9 year time lag, etc. Further studies are therefore required.
Źródło:
Przegląd Politologiczny; 2015, 3; 21-39
1426-8876
Pojawia się w:
Przegląd Politologiczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Przydatność danych z wyszukiwarki internetowej do analizy intensywności inwazji biologicznej na przykładzie szopa pracza
Potential of data from the Internet search engine to analyze of biological invasion intensity on the example of Procyon lotor
Autorzy:
Dyderski, M.K.
Biegańska, A.
Królik, K.
Rydzińska, S.
Żychlińska, A.
Kamieniarz, R.
Skubis, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/989496.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Leśne
Tematy:
zwierzeta lowne
gatunki obce
gatunki inwazyjne
szop pracz
Procyon lotor
liczebnosc
dane statystyczne
wyszukiwarki internetowe
model ARIMA
raccoon
invasive species
predators
hunting
arima
Opis:
Biological invasions are one of the most important problems of nature conservation, which affect several branches of forestry and game management. In case of recent invasions, there is a problem with assessment of invasion intensity due to insufficient quantity of data. In Poland, eight of 31 game species are alien and three small predators are serious threat to biological diversity. The most recent of them is raccoon (Procyon lotor L.). Similarly to studies about rodents and flu, we tested potential of Google search engine to assess whether it may be used as a proxy for species abundance, by downloading search index of phrase 'szop pracz' (i.e. raccoon). We decomposed time series of search intensity in weak intervals into trend, seasonal and remainder, and identified sources of variability within these elements. We also proved, that this time series may be modeled using four moving average model, according to ARIMA technique. Seasonal element was connected with species biology – raccoon was recorded less frequently in winter, due to its lower activity in this time. Remainder was connected with entertainment and law regulation news in most popular websites, which resulted the peak of search index in 2009, when there was a change in length of hunting season for raccoon. Moreover, we proved that annual sums of search indices were positively correlated with hunting gain of raccoon (p<0.05; R²=0.34), thus studied time series is connected with biological phenomena of raccoon invasion. Our results show that search engine queries may be useful in predicting and reconstruction of biological invasions.
Źródło:
Sylwan; 2016, 160, 10; 822-828
0039-7660
Pojawia się w:
Sylwan
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Time series analysis of reference crop evapotranspiration for Bokaro District, Jharkhand, India
Analiza serii czasowych ewapotranspiracji potencjalnej upraw w dystrykcie Bokaro, Jharkhand, Indie
Autorzy:
Gautam, R.
Sinha, A. K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/293179.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
ARIMA model
evapotranspiration
forecasting
time series
ewapotranspiracja
model ARIMA
prognozowanie
serie czasowe
Opis:
Evapotranspiration is the one of the major role playing element in water cycle. More accurate measurement and forecasting of Evapotranspiration would enable more efficient water resources management. This study, is therefore, particularly focused on evapotranspiration modelling and forecasting, since forecasting would provide better information for optimal water resources management. There are numerous techniques of evapotranspiration forecasting that include autoregressive (AR) and moving average (MA), autoregressive moving average (ARMA), autoregressive integrated moving average (ARIMA), Thomas Feiring, etc. Out of these models ARIMA model has been found to be more suitable for analysis and forecasting of hydrological events. Therefore, in this study ARIMA models have been used for forecasting of mean monthly reference crop evapotranspiration by stochastic analysis. The data series of 102 years i.e. 1224 months of Bokaro District were used for analysis and forecasting. Different order of ARIMA model was selected on the basis of autocorrelation function (ACF) and partial autocorrelation (PACF) of data series. Maximum likelihood method was used for determining the parameters of the models. To see the statistical parameter of model, best fitted model is ARIMA (0, 1, 4) (0, 1, 1)12.
Ewapotranspiracja jest jednym z głównych elementów obiegu wody. Dokładniejsze pomiary i możliwość prognozowania ewapotranspiracji mogłyby umożliwić wydajniejsze zarządzanie zasobami wodnymi. Dlatego prezentowane w niniejszej pracy badania skoncentrowane były na modelowaniu i prognozowaniu ewapotranspiracji, ponieważ prognozowanie zapewni więcej informacji do optymalnego zarządzania zasobami wodnymi. Istnieje wiele technik prognozowania ewapotranspiracji, takich jak autoregresja (AR), średnia ruchoma (MA), autoregresyjna średnia ruchoma (ARMA), autoregresyjna zintegrowana średnia ruchoma (ARIMA), metoda Thomasa– Feiringa i inne. Stwierdzono, że spośród nich ARIMA jest bardziej odpowiednia do analizy i prognozowania zdarzeń hydrologicznych. Z tego powodu wykorzystano model ARIMA do prognozowania miesięcznych średnich wartości ewapotranspiracji potencjalnej poprzez analizę stochastyczną. Do analiz i prognozowania użyto serii danych ze 102 lat (1224 miesiące) z dystryktu Bokaro. Na podstawie funkcji autokorelacji (ACF) i cząstkowych autokorelacji (PACF) serii danych wybrano różny porządek modelu ARIMA. Do wyznaczenia parametrów modelu wykorzystano metodę maksymalnego prawdopodobieństwa. Najlepiej dostosowanymi parametrami statystycznymi modelu okazały się ARIMA (0, 1, 4) (0, 1, 1)12.
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2016, 30; 51-56
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza roli węgla w zapewnieniu bezpieczeństwa energetycznego kraju a polityka energetyczna Polski do roku 2050
The role of hard coal in national energy security with regard to the energy policy in Poland until 2050
Autorzy:
Manowska, A.
Rybak, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/167207.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Górnictwa
Tematy:
bezpieczeństwo energetyczne
polityka energetyczna
model ARIMA
węgiel kamienny
energy security
energy policy
ARIMA model
hard coal
Opis:
W artykule omówiono rolę węgla kamiennego w zapewnieniu bezpieczeństwa energetycznego kraju. Przeanalizowano dyrektywy Unii Europejskiej wpływające na możliwość rozwoju lub zahamowanie sektora górniczego. Głównie skupiono się na analizie dyrektyw Parlamentu Europejskiego i Rady w sprawie efektywności energetycznej i przejściu na gospodarkę niskoemisyjną. Przeanalizowano również dostępne prognozy polityki energetycznej Polski, aby pokazać rolę i miejsce węgla w zapewnieniu bezpieczeństwa energetycznego kraju. Autorzy zaprezentowali również utworzone przez siebie prognozy i dokonali ich porównania z prognozami polityki energetycznej kraju.
This paper presents the role of hard coal in national energy security. European Union directives, which influence development possibilities and mining sector inhibitions were analyzed. The emphasis was placed on directives of the European Parliament and the Council with regard to energy effectiveness and transition to low-emission industry. Available prognoses of Polish energy policy were analyzed to demonstrate the place and role of hard coal in national energy security. The authors presented their prognoses and compared them with the prognoses of the national energy policy.
Źródło:
Przegląd Górniczy; 2017, 73, 9; 45-51
0033-216X
Pojawia się w:
Przegląd Górniczy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena efektów dywersyfikacji portfela produktowego w zakresie ryzyka sprzedaży całkowitej i trafności jej prognoz
Assessment of diversification of product portfolio in terms of total sales risk and its forecast accuracy
Autorzy:
Brzęczek, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/424809.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
trafność prognozy
szereg czasowy
sprzedaż produktów
regresja
ARIMA
model Wintersa
Opis:
Celem prac badawczych opisanych w artykule była ocena dywersyfikacji portfela produktowego w świetle pojęć i metod teorii prognozowania, przede wszystkim ocena dywersyfikacji na podstawie trafności prognozy sprzedaży całkowitej. Dlatego porównano trafność prognoz sprzedaży pojedynczych grup produktów i sprzedaży całkowitej w wybranym przedsiębiorstwie handlowym z branży rolniczo-technicznej. Wyniki są zgodne ze znaną z teorii prawidłowością, iż dywersyfikacja produktowa służy zmniejszaniu ryzyka w prowadzonej działalności gospodarczej. Podwyższona trafność prognoz potwierdziła hipotezę o właściwej dywersyfikacji produktowej w badanym przedsiębiorstwie. Dobór metod i estymację modeli poprzedzono badaniami własności szeregów czasowych sprzedaży. Testy dały ogólne wskazówki co do typu modelu i zmiennych objaśniających. Do analizy każdego szeregu zastosowano alternatywne typy modeli: regresji, ARIMA i wygładzania wykładniczego Wintersa, z których wybrano jeden o najbardziej trafnych prognozach.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2017, 1 (55); 112-124
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zjawisko sezonowości popytu a strategie produkcji węgla kamiennego w Polsce
Seasonality of the coal demand in Poland and the strategies of hard coal production
Autorzy:
Rybak, A.
Manowska, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/323394.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
prognoza popytu na węgiel kamienny
model X12-ARIMA
sezonowość
hard coal demand
X12-ARIMA
seasonality
Opis:
Celem zaprezentowanych w artykule badań było scharakteryzowanie zjawiska sezonowości zapotrzebowania na węgiel kamienny w Polsce. W tym celu posłużono się procedurą X-12-ARIMA. W wyniku przeprowadzonej analizy uzyskano składowe szeregu czasowego oraz prognozę zapotrzebowania na węgiel kamienny na dwanaście miesięcy. Zaproponowano także możliwe do zastosowania strategie wydobycia węgla kamiennego oraz procedurę wyboru optymalnej strategii.
The article presents seasonality of the hard coal demand in Poland. For this purpose, the X-12-ARIMA procedure was used. As a result of the analysis the components of the hard coal demand time series were obtained. A 12-month demand forecast was also constructed. The authors also proposed the coal production strategies possible to apply and a procedure for selection of the optimal strategy.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2017, 108; 373-382
1641-3466
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie popytu na usługi transportu intermodalnego
Demand forecast for intermodal transport services
Autorzy:
Mitkow, S.
Borucka, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1383500.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne
Tematy:
transport intermodalny
model ARIMA
model regresji
prognozowanie popytu
intermodal transport
ARIMA model
demand forecast
Regression model
Opis:
Celem artykułu było opracowanie modelu prognozowania popytu na usługi transportowe operatora intermodalnego. Na podstawie udostępnionych danych, dotyczących liczby eksportowanych kontenerów, przedstawiono proces opisania zjawiska na podstawie jego przeszłych obserwacji, a także jego ewolucji w przyszłości. Zaproponowano dwa modele: regresji oraz ARIMA. Dla każdego z nich dokonano predykcji przyszłych obserwacji. Otrzymane wartości prognoz porównano i na tej podstawie wybrano model opisujący lepiej badane zjawisko, tzn. dający mniejszy błąd prognozy.
In the article it was presented a model of demand forecast for intermodal operator transport services. Based on the shared data on the number of exported containers is presented the process of describing the observable occurrence on its past observations, as well as its evolution in the future. Two models were proposed: Regression and ARIMA. For each of them, was made a prediction of future observations. The received values for the predictions were compared and a model describing a better tested observable occurrence was chosen, i.e. that gives a smaller forecast error.
Źródło:
Gospodarka Materiałowa i Logistyka; 2018, 6; 26-34
1231-2037
Pojawia się w:
Gospodarka Materiałowa i Logistyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Stochastic ARIMA model for annual rainfall and maximum temperature forecasting over Tordzie watershed in Ghana
Stochastyczny model ARIMA do prognozowania rocznego opadu i maksymalnej temperatury w zlewni Tordzie w Ghanie
Autorzy:
Nyatuame, M.
Agodzo, S. K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/292306.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
ARIMA
forecasting
rainfall model
temperature
Tordzie watershed
modele opadu
prognozowanie
temperatura
zlewnia Tordzie
Opis:
The forecast of rainfall and temperature is a difficult task due to their variability in time and space and also the inability to access all the parameters influencing rainfall of a region or locality. Their forecast is of relevance to agriculture and watershed management, which significantly contribute to the economy. Rainfall prediction requires mathematical modelling and simulation because of its extremely irregular and complex nature. Autoregressive integrated moving average (ARIMA) model was used to analyse annual rainfall and maximum temperature over Tordzie watershed and the forecast. Autocorrelation function (ACF) and partial autocorrelation function (PACF) were used to identify the models by aid of visual inspection. Stationarity tests were conducted using the augmented Dickey–Fuller (ADF), Mann–Kendall (MK) and Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin (KPSS) tests respectively. The chosen models were evaluated and validated using the Akaike information criterion corrected (AICC) and also Schwartz Bayesian criteria (SBC). The diagnostic analysis of the models comprised of the independence, normality, homoscedascity, P–P and Q–Q plots of the residuals respectively. The best ARIMA model for rainfall for Kpetoe and Tordzinu were (3, 0, 3) and (3, 1, 3) with AICC values of 190.07 and 178.23. That of maximum temperature for Kpetoe and Tordzinu were (3, 1, 3) and (3, 1, 3) and the corresponding AICC values of 23.81 and 36.10. The models efficiency was checked using sum of square error (SSE), mean square error (MSE), mean absolute percent error (MAPE) and root mean square error (RMSE) respectively. The results of the various analysis indicated that the models were adequate and can aid future water planning projections.
Prognozowanie opadu i temperatury jest trudnym zadaniem z powodu zmienności tych parametrów w czasie i przestrzeni, a także nieznajomości wszystkich czynników wpływających na opady w regionie czy w danej miejscowości. Prognozowanie opadów jest ważne dla rolnictwa i gospodarki zlewniowej, mających znaczący wkład w gospodarkę regionu. Przewidywanie opadu wymaga modelowania matematycznego i symulacji z powodu jego skrajnie nieregularnego i złożonego charakteru. Do analizy i prognozowania rocznych opadów i maksymalnej temperatury w zlewni Tordzie wykorzystano autoregresyjny zintegrowany model średniej ruchomej (ARIMA). Do zidentyfikowania modeli metodą oglądu wizualnego użyto funkcji autokorelacji (ACF) i cząstkowej autokorelacji (PACF). Testy stacjonarności przeprowadzono za pomocą testów Dickeya–Fullera (ADF), Manna–Kendalla (MK) i Kwiatkowskiego–Phillipsa–Schmidta–Shina (KPSS). Wybrane modele poddano ocenie i walidacji z użyciem skorygowanego kryterium Akaike (AICC) i Bayesowskiego kryterium Schwartza (SBC). Diagnostyczna analiza modeli obejmowała niezależność, normalność, homoscedastyczność, wykresy P–P i Q–Q dla reszt. Najlepsze modele ARIMA dla opadu w Kpetoe i Tordzinu miały postać (3, 0, 3) i (3, 1, 3), gdy wartości AICC równe odpowiednio 190,07 i 178,23. Modele dla maksymalnej temperatury w Kpetoe i Tordzinu miały postać (3, 1, 3) i (3, 1, 3), a ich odpowiednie wartości AICC wynosiły 23,81 i 36,10. Wydajność modelu sprawdzano, wykorzystując sumę błędu kwadratowego (SSE), średni błąd kwadratowy (MSE), średni bezwzględny błąd procentowy (MAPE) i pierwiastek ze średniego błędu kwadratowego (RMSE). Wyniki różnych analiz wykazały, że modele są odpowiednie i mogą stanowić pomoc w przyszłej gospodarce wodnej.
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2018, 37; 127-140
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 28

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