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 "modele regresyjne" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-13 z 13
    Tytuł:
    Discussion and studies of the properties of a cooling water additive preventing erosive wear of cooled surfaces of ship diesel engines
    Opracowanie i badania własności dodatku do wody chłodzącej zapobiegającego zużyciu erozyjnemu powierzchni chłodzonych okrętowych silników spalinowych
    Autorzy:
    Adamkiewicz, A.
    Valishin, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1366050.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    erosive wear
    cooling system
    ship diesel engine
    corrosion
    nickel plating
    regressive models
    zużycie erozyjne
    układ chłodzenia
    okrętowy silnik spalinowy
    korozja
    niklowanie chemiczne
    modele regresyjne
    Opis:
    This paper presents the results of studies on the properties of an additive administered into the liquid cooling a ship diesel engine. The protective action of the liquid relied on the formation of nickel layers on the cooled surfaces – electroless nickel plating of cooling surfaces. The test stand and the program of the experiment have been described. Statistical methods have been used for discussing the results. Regressive correlations of mass decrease of the studied samples, dependent on the conditions and the experiment program, have been obtained. Sample mass decrease was described as a function of the additive concentration, the flow and the temperature of the cooling liquid supplied by the pump. High effectiveness of the studied additive was presented comparing it with the substances widely applied for this purpose such as EKSTROL and NALCOOL-2000 basing on the verifying exemplary results. Validation of the obtained results carried out on real maritime technical facilities has been described.
    W artykule przedstawiono wyniki badań własności opracowanego dodatku do cieczy chłodzącej okrętowego silnika spalinowego. Działanie ochronne cieczy oparto na niklowaniu chemicznym – na bezprądowym tworzeniu warstw niklowych na chłodzonych powierzchniach. Opisano stanowisko badawcze oraz program eksperymentu. Do opracowania wyników przeprowadzonego eksperymentu zastosowano metody statystyczne. Otrzymano zależności regresyjne ubytku masy badanych próbek od warunków i programu eksperymentu. Ubytek masy próbek opisano w funkcji stężenia dodatku, strumienia objętości i temperatury cieczy chłodzącej, podawanej przez pompę. Pokazano wysoką skuteczność badanego dodatku w porównaniu ze stosowanymi do tego celu dodatkami EKSTROL i NALCOOL-2000 na przykładzie wyników badań weryfikacyjnych. Opisano walidację wyników przeprowadzoną na rzeczywistych obiektach oceanotechnicznych.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2014, 16, 4; 565-570
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Makroekonomiczne uwarunkowania upadłości przedsiębiorstw w Polsce
    Macroeconomic conditions of bankruptcy of enterprises in Poland
    Autorzy:
    Bieniasz, A.
    Golas, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/44065.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu. Wydawnictwo Uczelniane
    Tematy:
    przedsiebiorstwa
    upadlosc przedsiebiorstw
    uwarunkowania makroekonomiczne
    struktura upadlych przedsiebiorstw
    modele regresyjne
    Polska
    Opis:
    Głównym celem pracy jest analiza zjawiska upadłości przedsiębiorstw w Polsce w latach 2004-2013 oraz próba budowy modeli regresji określających związki między liczbą upadłych przedsiębiorstw a wybranymi parametrami makroekonomicznymi gospodarki narodowej. Analizę oparto na raportach wywiadowni gospodarczej Coface Poland, prezentujących zjawisko upadłości w Polsce w przekroju branż, województw, form prawnych przedsiębiorstw oraz typów postępowania upadłościowego. Badania wykazały, że największe ryzyko upadłości dotyczy: przedsiębiorstw produkcji metali i metalowych wyrobów gotowych, produkcji artykułów spożywczych i napojów, handlu hurtowego, budownictwa, mikro- i małych przedsiębiorstw, przedsiębiorstw w wieku do 10 lat oraz przedsiębiorstw z województw mazowieckiego, śląskiego i dolnośląskiego. Oszacowane parametry modeli regresji wykazały, że liczba upadłości w Polsce jest silnie determinowana m.in. przez: liczbę zarejestrowanych przedsiębiorstw ogółem, dynamikę PKB, dynamikę zmian nakładów na środki trwałe oraz zmiany kursów walutowych.
    The main purpose of this work is to analyse the phenomenon of enterprises’ bankruptcy in Poland in 2004-2013 and attempt to build regression models defining the relationship between the number of bankrupted companies and selected macroeconomic parameters of the national economy. The analysis is based on Coface Poland reports presenting the phenomenon of bankruptcy in Poland of branches, provinces, legal forms of companies and types of bankruptcy proceedings. Studies have shown that the greatest risk of bankruptcy refers to metals production and fabricated metal products enterprises, man- ufacture of food products and beverages, wholesale trade, construction, micro and small enterprises, enterprises under the age of 10 years and companies from Mazovia region, Silesia and Lower Silesia. The estimated parameters of the regression models showed that the number of bankruptcies in Poland is strongly determined i.a. by the number of regis- tered companies, GDP growth, dynamics of changes in fixed capital formation and changes in foreign exchange rates.
    Źródło:
    Journal of Agribusiness and Rural Development; 2014, 34, 4
    1899-5241
    Pojawia się w:
    Journal of Agribusiness and Rural Development
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie testu Cross Validation do weryfikacji modeli regresyjnych pogoda-plon na przykladzie pszenicy ozimej uprawianej w północno-wschodniej Polsce
    Autorzy:
    Draganska, E.
    Kuchar, L.
    Szwejkowski, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/46784.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Politechnika Bydgoska im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich. Wydawnictwo PB
    Tematy:
    weryfikacja
    model pogoda-plon
    Polska Polnocno-Wschodnia
    uprawa roslin
    pszenica ozima
    warunki meteorologiczne
    plonowanie
    test Cross Validation
    modele regresyjne
    Cross Validation test
    meteorological condition
    North-Eastern Poland
    plant cultivation
    regression model
    verification
    winter wheat
    yielding
    Opis:
    Dane empiryczne wykorzystane w badaniach obejmują wyniki przeprowadzonych w latach 1971-1995 doświadczeń odmianowych z pszenicą ozimą wraz z obserwacjami meteorologicznymi z pobliskich stacji IMGW zlokalizowanych w regionie Polski północno- schodniej. W pracy analizowano związki pomiędzy plonowaniem pszenicy ozimej a zmiennymi meteorologicznymi (z uwzględnieniem liniowego trendu plonów) oraz zależności pomiędzy relatywnymi terminami pojawienia się pełni faz rozwojowych rośliny oraz liczbą dni trwania międzyfaz a warunkami termicznymi i opadowymi. Po określeniu miar dopasowania R2, R2 adj i błędu E każdy model regresji wielokrotnej poddano weryfikacji testem Cross Validation (CV) w wersji LOO w celu niezależnej oceny metody. Przeprowadzenie testu CV okazało się ostrym narzędziem selekcyjnym, gdyż wykazało, że należy zdyskwalifikować niemal połowę spośród weryfikowanych równań. Wśród udowodnionych relacji stwierdzono większą wyrazistość wpływu elementów meteorologicznych na rozwój roślin niż na ich plon.
    The empirical data used in the present research cover the results of winter wheat cultivar experiments carried out over 1971-1995 and the weather observations reported by local meteorological stations in the north-eastern Poland. The study analysed the relations between winter wheat yielding and meteorological variables, including the yield linear trend, as well as relations between the beginning dates of full development stages of plants and the number of days at a given stage and the temperature and precipitation. Having defined the standard fitting method (R2, R2 adj, E), each multiple regression model was verified with Cross Validation (CV) test, the LOO version, to obtain an independent evaluation method. The CV test showed an effective tool as it disqualified almost half of the equations. The significant effects showed a greater impact of weather conditions on plant development than on plant yield.
    Źródło:
    Acta Scientiarum Polonorum. Agricultura; 2004, 03, 1; 29-36
    1644-0625
    Pojawia się w:
    Acta Scientiarum Polonorum. Agricultura
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Porównanie dokładności różnych metod predykcji stężeń zanieczyszczeń powietrza
    A comparison of accuracies of different air pollutants concentration prediction methods
    Autorzy:
    Hoffman, S.
    Jasiński, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/297662.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
    Tematy:
    zanieczyszczenia powietrza
    monitoring powietrza
    stężenia chwilowe
    dane monitoringu
    brakujące dane
    luki pomiarowe
    aproksymacja
    modele szeregów czasowych
    modele regresyjne
    sieci neuronowe
    air monitoring
    hourly concentrations
    monitoring data
    air pollution
    missing data
    measure gaps
    approximation
    time series models
    regression models
    neural networks
    Opis:
    W analizie wykorzystano dane zarejestrowane w latach 2004-2008 na ośmiu stacjach monitoringu powietrza działających w różnych miejscowościach województw łódzkiego i mazowieckiego. W pracy badano możliwości aproksymacji stężeń zanieczyszczeń mierzonych na stacjach monitoringu powietrza. Ocenę jakości modelowania wykonano poprzez porównanie modelowanych stężeń ze stężeniami rzeczywistymi. Do predykcji stężeń wykorzystano sieci neuronowe. Porównywano dokładność pięciu różnych grup modeli: modeli szeregów czasowych, liniowych modeli regresji wielowymiarowej, nieliniowych modeli regresji wielowymiarowej, liniowych modeli regresji wielowymiarowej eksplorujących dane pochodzące z sąsiednich stacji monitoringu i nieliniowych modeli regresji wielowymiarowej eksplorujących dane pochodzące z sąsiednich stacji monitoringu. Celem praktycznym była rekomendacja optymalnych technik modelowania luki pomiarowej obejmującej pewien dłuższy fragment serii czasowej tylko jednego z zanieczyszczeń powietrza przy założeniu, że są dostępne wszystkie pozostałe dane, w tym dane pochodzące z sąsiednich stacji monitoringu powietrza. Wykonana analiza wykazała, że dla każdego z zanieczyszczeń powietrza należy rekomendować inne metody predykcji, ponieważ występują duże różnice w możliwościach modelowania poszczególnych zanieczyszczeń powietrza. Stężenia takich zanieczyszczeń, jak O3, SO2, PM10 można efektywnie modelować metodą szeregów czasowych, ale tylko do pewnego horyzontu prognozy, po którym regresyjne metody modelowania okazują się dokładniejsze. W modelowaniu stężeń O3 i PM10 efektywne może się okazać wykorzystanie stężeń tych zanieczyszczeń zarejestrowanych na innych stacjach monitoringu powietrza. W przypadku pozostałych zanieczyszczeń NO, NO2 i CO zasadne jest stosowanie tylko jednej metody modelowania - analizy regresji. Liniowe modele regresyjne są mniej dokładne od ich nieliniowych odpowiedników. Różnice dokładności obu typów modeli nie zawsze są duże. Dlatego modele liniowe mogą stanowić praktyczną alternatywę dla nieliniowych odpowiedników.
    Air monitoring data collected over a 5-year period at 8 different measure sites in Central Poland were used as the database for analysis purposes. Approximation of concentrations of monitored air pollutants were done by means of several prediction methods: time series analysis, regression analysis with predictors from a single monitoring station, and regression analysis with external predictors. Separate models were created for O3, NO2, NO, PM10, SO2, CO. Modelled and measured concentrations were compared. As a result prediction errors were calculated for each model. The main objective of analysis was a comparison of prediction results, and recommendation the most accurate modelling methods, dedicated to specified pollutants. The examination was made by means of artificial neural networks, which were employed to create all types of models.
    Źródło:
    Inżynieria i Ochrona Środowiska; 2009, 12, 4; 307-325
    1505-3695
    2391-7253
    Pojawia się w:
    Inżynieria i Ochrona Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Predictive regression models of monthly seismic energy emissions induced by longwall mining
    Regresyjne modele predykcyjne miesięcznej emisji energii sejsmicznej indukowanej eksploatacją w ścianie
    Autorzy:
    Jakubowski, J.
    Tajduś, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/219968.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    sejsmiczność indukowana
    wstrząsy górnicze
    zagrożenie tąpaniami
    eksploatacja ścianowa
    drzewa wzmacniane
    sieci neuronowe
    data mining
    modele regresyjne
    modele predykcyjne
    induced seismicity
    mining tremors
    rockburst hazard
    longwall mining
    boosted trees
    neural networks
    regression models
    predictive models
    Opis:
    This article presents the development and validation of predictive regression models of longwall mining-induced seismicity, based on observations in 63 longwalls, in 12 seams, in the Bielszowice colliery in the Upper Silesian Coal Basin, which took place between 1992 and 2012. A predicted variable is the logarithm of the monthly sum of seismic energy induced in a longwall area. The set of predictors include seven quantitative and qualitative variables describing some mining and geological conditions and earlier seismicity in longwalls. Two machine learning methods have been used to develop the models: boosted regression trees and neural networks. Two types of model validation have been applied: on a random validation sample and on a time-based validation sample. The set of a few selected variables enabled nonlinear regression models to be built which gave relatively small prediction errors, taking the complex and strongly stochastic nature of the phenomenon into account. The article presents both the models of periodic forecasting for the following month as well as long-term forecasting.
    W artykule przedstawiono budowę i walidację predykcyjnych modeli regresyjnych sejsmiczności indukowanej eksploatacją w ścianie, opartych na obserwacjach w 63 ścianach kopalni Bielszowice prowadzonych w 12 pokładach w latach 1992-2012. Zmienna prognozowaną jest logarytm miesięcznej sumy energii sejsmicznej wstrząsów w ścianie. Zestaw predyktorów składa się z siedmiu zmiennych ilościowych i jakościowych opisujących wybrane czynniki górnicze i geologiczne w ścianach. Do budowy modeli zastosowano dwie metody uczenia się maszyn: drzewa wzmacniane oraz sieci neuronowe. Zastosowano dwa rodzaje walidacji modeli: na losowej próbie walidacyjnej oraz na czasowej próbie walidacyjnej. Zestaw kilku wybranych zmiennych pozwolił na zbudowanie nieliniowych modeli regresyjnych, które, biorąc pod uwagę złożoną i silnie stochastyczną naturę zjawiska, dają względnie małe błędy pro gnozy. W artykule przedstawiono zarówno modele do prognozy okresowej na kolejny miesiąc jak i do prognozy długoterminowej.
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2014, 59, 3; 705-720
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Model biomasy igliwia sosny zwyczajnej (Pinus sylvestris L.) wyrosłej w warunkach gruntów porolnych i leśnych
    Modelling needle biomass in Scots pine (Pinus sylvestris L.) stands on former farmland and forest soils
    Autorzy:
    Jelonek, T.
    Pazdrowski, W.
    Walkowiak, R.
    Tomczak, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/46146.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Instytut Badawczy Leśnictwa
    Tematy:
    lesnictwo
    grunty porolne
    grunty lesne
    wzrost roslin
    drzewa lesne
    sosna zwyczajna
    Pinus sylvestris
    cechy biometryczne
    piersnice drzew
    wiek drzew
    wysokosc roslin
    powierzchnia przewodzaca
    igliwie sosnowe
    biomasa
    korelacja cech
    teoria modelu powierzchni przewodzącej drzewa Shinozakiego
    modele regresyjne
    Źródło:
    Leśne Prace Badawcze; 2012, 73, 2
    1732-9442
    2082-8926
    Pojawia się w:
    Leśne Prace Badawcze
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie modeli regresyjnych w problemach z zakresu ekonomiki rolnictwa
    Regression models in agricultural economics
    Autorzy:
    Kisielinska, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/868383.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    The Polish Association of Agricultural and Agribusiness Economists
    Tematy:
    analiza regresji
    ekonomika rolnictwa
    modele regresyjne
    sieci neuronowe
    Opis:
    Dokonano przeglądu modeli regresyjnych opracowanych dla problemów z zakresu ekonomiki rolnictwa. Okazało się, że autorzy stosują jedynie modele liniowe i linearyzowalne. Zwrócono uwagę na możliwość zastosowania nowoczesnych narzędzi jakimi są sieci neuronowe.
    This paper reviews the regression models developed for issues of the economics of agriculture. It turned out that the authors use only the linear models and linearysing. Attention was drawn to the possibility of using modern tools to which neural networks are.
    Źródło:
    Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu; 2009, 11, 2
    1508-3535
    2450-7296
    Pojawia się w:
    Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie modeli regresyjnych do prognozowania godzinowego zapotrzebowania na energię elektryczną w zakładzie przemysłu rolno-spożywczego
    Utilization of regressive model for hour forecasting of electric power requirement in agricultural and food processing plant
    Autorzy:
    Necka, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/883126.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    przemysl rolno-spozywczy
    zaklady przemyslowe
    zapotrzebowanie na energie elektryczna
    zapotrzebowanie godzinowe
    prognozowanie krotkoterminowe
    modele regresyjne
    Opis:
    W pracy przedstawiono opracowane modele regresyjne wiążące zapotrzebowanie na energię elektryczną z uśrednionymi profilami zużycia energii w poszczególnych dniach tygodnia oraz zużyciem energii elektrycznej i parametrami charakteryzujące jakość napięcia opóźnionymi o jeden lub kilka okresów sezonowych.
    Valid requirement for electric power demands processed regressive models working in individual days of week with profile of average expenditure of energy, expenditure of electric power and parameters characterizing quality of tension delayed of one or several seasonal periods.
    Źródło:
    Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2011, 04
    1732-1719
    2719-4221
    Pojawia się w:
    Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ujęcie wpływu właściwości gleb piaszczystych na bonitację drzewostanów sosnowych w południowo-zachodniej Polsce w modelach regresji
    Regression models for impact of soil properties on site index class of Scots pine (Pinus sylvestris L.) stands in south-western Poland
    Autorzy:
    Sewerniak, P.
    Piernik, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1008712.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Leśne
    Tematy:
    lesnictwo
    gleby lesne
    gleby piaszczyste
    uziarnienie gleby
    wlasciwosci chemiczne
    odczyn gleby
    zawartosc azotu
    zawartosc potasu
    zawartosc weglanu wapnia
    poziom prochniczny gleby
    miazszosc
    oglejenie gleby
    drzewostany sosnowe
    bonitacja drzewostanow
    modele regresyjne
    drzewa lesne
    sosna zwyczajna
    Pinus sylvestris
    wzrost roslin
    Polska Poludniowo-Zachodnia
    soil
    pinus sylvestris
    site index
    tree growth
    regression models
    Opis:
    The research was conducted in 268 pine stands on soils of sandy texture. In the paper 6 regression models for site index of Scots pine (Pinus sylvestris L.) were presented. The soil properties enclosed in the models explained to 40−60% of the site index variability. In the regression analyses, the following soil properties were found to be the best variables that described the site index: pHKCl, contents of fine textural fractions, content of K and N, CaCO3 content, soil moisture conditions reflected in gleying occurrence in a soil profile and a thickness of a solum or of a humus horizon (depending on the site moisture). The CaCO3 content was found to be a useful variable for the site index models only unless other chemical soil parameters were available. In such cases occurrence of CaCO3 in models reflects an impact of K and Mg soil content on pine growth that results from strong intercorrelations between Ca, K and Mg contents in the investigated soils. The site index was higher when pine stands were overgrowing gleyic than non−gleyic soils. In the presented regression models the difference was estimated to be about 1.5 m.
    Źródło:
    Sylwan; 2012, 156, 08; 563-571
    0039-7660
    Pojawia się w:
    Sylwan
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zaleznosc miedzy dlugoscia zloza jajowego a plodnoscia brudnicy nieparki [Lymantria dispar L.]
    Autorzy:
    Sukovata, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/815418.pdf
    Data publikacji:
    2002
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Leśne
    Tematy:
    Lymantria dispar
    szkodniki roslin
    entomologia lesna
    lesnictwo
    modele regresyjne
    plodnosc
    brudnica nieparka
    dlugosc zloza jajowego
    Źródło:
    Sylwan; 2002, 146, 07; 57-62
    0039-7660
    Pojawia się w:
    Sylwan
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Porównanie cząstkowych modeli parametrycznych w zadaniu detekcji uszkodzeń sieci gazowej
    Comparison of particular parametric models for faults detection in gas pipeline
    Autorzy:
    Syfert, M.
    Jankowska, A.
    Łabęda-Grudziak, Z.
    Tabor, Ł.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/155924.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    detekcja uszkodzeń
    modele cząstkowe
    modele parametryczne
    addytywne modele regresyjne
    sztuczne sieci neuronowe
    systemy rozmyte
    faults detection
    particular models
    parametric models
    additive regression models
    artificial neural networks
    fuzzy systems
    Opis:
    Zreferowano badania detekcji uszkodzeń gazociągu z użyciem cząstkowych modeli parametrycznych. Stosując trzy metody modelowania: addytywne modele regresyjne (najnowszą z badanych technik), sztuczne sieci neuronowe oraz układy rozmyte typu TSK opracowano aproksymacje ciśnień w węzłach sieci. Modele testowano w zadaniu detekcji wycieku oraz uszkodzenia czujnika pomiarowego. Wszystkie modele zapewniały dużą dokładność aproksymacji ciśnienia w poprawnych stanach pracy, wykazując także bardzo skuteczną detekcję uszkodzeń czujników pomiarowych ciśnień, natomiast w sytuacji symulowanych wycieków ich przydatność w detekcji była znacznie mniejsza.
    The results of faults detection [1, 2, 3, 4, 5] in a gas system network (Fig. 1) with use of parametric partial models [6, 7, 8] are presented in the paper. This is a new approach to the task with use of exploratory data analysis [10, 11, 17] and partial models. Three techniques were used to build models of pressure in network nodes: additive regression (ADD - new method of modelling [10, 11, 12, 13, 14, 15]), artificial neural networks (ANN) [16, 17, 18] and TSK fuzzy logic modelling [8, 16, 17]. The measured pressures in adjacent nodes as well cumulative flows in the main line (from global analytical model [9]) of gasoline were the inputs of the models. For the analysed stations (in parts A and B marked in Fig. 1) a set of test failures in the form of leaks and damage of pressure sensors is given in Tab. 1.Using trial and error method, by evaluating the effectiveness of fault detection, there were obtained structures of models of different complexity for individual modelling techniques: ADD - presented by equations (1) and (2), ANN- (3) and (4), TSK- (5) and (6). The model order is not greater than 2. The exemplary results of leak detection with use of particular models are shown in Figs. 3, 5, 7 and of sensor fault detection in Figs. 4, 6, 8. In the conclusions there is summarised the relative accuracy of models (in Table 2), the relative normalized values of the studied residues of leaks - Tab.3 and the pressure sensor failures - Tab. 4. All models provided highly precise pressure approximation in non-fault states, but TSK and ADD models turned out to be the more accurate. Additionally, all of them were effective in case of pressure sensor fault detection, however, in case of simulated leakages their usefulness was much lower.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 1, 1; 3-8
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelowanie przemysłowego procesu mielenia rudy z wykorzystaniem energetycznych wskaźników oceny
    Modeling of industrial ore grinding process using energetic factors of evaluation
    Autorzy:
    Trybalski, K.
    Krawczykowski, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/349569.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    modelowanie statystyczne procesów mielenia
    sieci neuronowe
    modele regresyjne
    statistical modeling of grinding processes
    neural network
    regressive models
    Opis:
    W artykule przeprowadzono analizę kosztów węzła mielenia i klasyfikacji w jednym z zakładów wzbogacania rudy KGHM "Polska Miedź" S.A., wskazując najwyższą energochłonność procesu mielenia. Zaproponowano i obliczono wskaźniki technologiczno-energetyczne oceniające proces mielenia i klasyfikacji. Na ich podstawie zbudowano przykładowe modele: regresyjne oraz w postaci sieci neuronowych, ujmujące zależności pomiędzy wskaźnikami oceny procesu a danymi energetyczno-technologicznymi badanego procesu. Przeprowadzono porównanie uzyskanych modeli.
    The costs analysis of grinding and classification center in one of KGHM "Polska Miedź" SA ore enrichment plants was conducted in the paper, what identified the highest energy consumption of grinding process. The energetic-technological factors evaluating grinding and classification processes were then proposed and calculated. On their basis the examples of models were constructed, which were regressive ones and neural networks forms, taking into consideration dependencies between process evaluation factors and energetic-technological data of investigated process. The comparison of given models was carried out.
    Źródło:
    Górnictwo i Geoinżynieria; 2006, 30, 3/1; 327-346
    1732-6702
    Pojawia się w:
    Górnictwo i Geoinżynieria
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    BADANIA EFEKTYWNOŚCI PREDYKCYJNEJ MODELU KLASY GMDH OPARTEGO NA ZACHOWANIU UCZESTNIKÓW RYNKU WALUTOWEGO
    PREDICTION EFFICIENCY INVESTIGATION OF GMDH-CLASS MODEL BASED ON BEHAVIOURING OF CURRENCY MARKET USERS
    Autorzy:
    Wiliński, Antoni
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453752.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    zachowanie inwestorów
    finanse behawioralne
    modele regresyjne
    GMDH
    platformy brokerskie
    rynek efektywny
    investors’ behaviour
    behavioural finance
    regression models
    brokerage platforms
    efficient market
    Opis:
    W pracy przedstawiono wyniki eksperymentu przeprowadzonego w celu predykcyjnym na rynku walutowym. Założono, że rynek nie jest efektywny i daje się z przeszłości wyekstrahować wiedzę o błędach popełnionych przez uczestników wybranej platformy brokerskiej. Dla wykonania predykcji wykorzystano zmodyfikowaną metodę GMDH (Group Method of Data Handling) umożliwiającą sukcesywny wybór nieliniowego modelu wielomianowego najlepiej w danym kroku opisującego rynek. Przedstawiono interesujące wyniki eksperymentu na danych historycznych potwierdzającego użyteczność metody. Danymi wejściowymi były zarejestrowane na platformie zachowania inwestorów – rozkład otwartych pozycji i złożonych zleceń. Stąd – rozpatrywane podejście można zaliczyć do modelowania behawioralnego.
    The paper presents the results of an experiment concerning prediction of the foreign exchange market. It was assumed, that the market is not efficient and that it is possible to extract from the past the knowledge regarding traders’ mistakes. A modified version of GMDH method was used for prediction, which allows for successive selection of such nonlinear polynomial model, that describes the market most adequately at a particular moment. Presented results confirm usefulness of the proposed method. Input data was comprised of the information on traders behaviour, registered by the brokerage platform, regarding open positions and orders. Hence, such a solution can be thought of as behavioural modelling.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2009, 10, 1; 252-264
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-13 z 13

      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