Informacja

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

Wyszukujesz frazę "random forest algorithm" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
EQUITY ISSUANCE AND CORPORATE DIVIDEND POLICY IN EMERGING ECONOMY CONTEXT
Autorzy:
Rohov, Heorhiy
Solesvik, Marina Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453403.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
dividend policy
emission policy
random forest algorithm
Ukraine
Opis:
This article explores links between the size of a company, industrial sector in which a company operates, concentration of capital, size of business and emission and dividend policy in the Ukrainian corporate sector. Guided by insights from the bird-in-hand theory, clientele theory, signaling theory, and agency theory, we justify factors that determine the choice of shares’ placement by Ukrainian public joint stock companies and forming of their dividend policy related to the current operating conditions of the Ukrainian corporate sector. Using mathematical approach of tree classification construction in the form of random forest algorithm, we found out that maximization of the share capital value, that is involved in shares issuance of Ukrainian PJSCs, is not a priority for owners of corporate rights. 86.1 per cent of companies have selected private placements of shares. In the non-financial sector, 87.5 per cent of companies opted private placements. The study revealed also only a small share (3.5%) of Ukrainian joint stock companies paid dividends to shareholders. However, the dividend policy of Ukrainian joint stock companies changed when they listed their shares on foreign stock markets. In this case two thirds of explored firms paid dividends.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2016, 17, 4; 114-137
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The increase of the performance of ultrafine coal flotation by using emulsified kerosene and the prediction of the flotation parameters by random forest and genetic algorithm
Poprawa efektywności flotacji węgla drobnoziarnistego przy wykorzystaniu emulsji naftowej oraz prognozowanie parametrów procesu flotacji przy użyciu metody lasów losowych oraz algorytmu genetycznego
Autorzy:
Oney, Ozcan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/219716.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
flotacja węgla drobnoziarnistego
emulsja naftowa
metoda lasów losowych
algorytm genetyczny
ultrafine coal flotation
emulsified kerosene
random forest
genetic algorithm
Opis:
In this study, emulsified kerosene was investigated to improve the flotation performance of ultrafine coal. For this purpose, NP-10 surfactant was used to form the emulsified kerosene. Results showed that the emulsified kerosene increased the recovery of ultrafine coal compared to kerosene. This study also revealed the effect of independent variables (emulsified collector dosage (ECD), frother dosage (FD) and impeller speed (IS)) on the responses (concentrate yield (γC %), concentrate ash content (%) and combustible matter recovery (ε %)) based on Random Forest (RF) model and Genetic Algorithm (GA). The proposed models for γC %, % and ε% showed satisfactory results with R2. The optimal values of three test variables were computed as ECD = 330.39 g/t, FD = 75.50 g/t and IS = 1644 rpm by using GA. Responses at these experimental optimal conditions were γC % = 58.51%, % = 21.7% and ε % = 82.83%. The results indicated that GA was a beneficial method to obtain the best values of the operating parameters. According to results obtained from optimal flotation conditions, kerosene consumption was reduced at the rate of about 20% with using the emulsified kerosene.
W pracy zbadano możliwość wykorzystania emulsji naftowej do poprawy efektywności flotacji węgla drobnoziarnistego. W tym celu wykorzystano środek powierzchniowo czynny NP.-10 do utworzenia emulsji naftowej. Badania wykazały, że zastosowanie nafty w formie emulsji poprawiło wskaźniki odzysku węgla w porównaniu do procesów z wykorzystaniem nafty. W pracy badano także wpływ zmiennych zależnych (dozowanie emulsji w kolektorze ECD, dozowanie środka pianotwórczego FD, prędkość wirnika IS na wyniki procesu (uzysk koncentratu (γC %), zawartość popiołów (%) i stopień odzysku materii palnej (ε%), w oparciu o metodę lasów losowych i algorytm genetyczny. Proponowane modele pozwoliły na uzyskanie zadawalających wyników dla wskaźników γC %, %, ε %, w odniesieniu do współczynnika R2. Optymalne wartości badanych zmiennych ECD = 330.39 g/t, FD = 75.50 g/t and IS = 1644 obrotów na minutę obliczono przy wykorzystaniu algorytmu genetycznego. Wyniki procesu prowadzonego w wa-runkach optymalnych, określonych eksperymentalnie to γC % = 58.81 %; % = 21.7 %; ε % = 82.83 %. Uzyskane wyniki wskazują, że wykorzystanie algorytmu genetycznego jest metodą umożliwiającąotrzymanie najkorzystniejszych wartości parametrów pracy. Na podstawie wyników flotacji uzyskanych w najkorzystniejszych warunkach stwierdzono, że zużycie nafty obniżone zostało o ok. 20% dzięki zastosowaniu nafty w postaci emulsji.
Źródło:
Archives of Mining Sciences; 2019, 64, 1; 119-130
0860-7001
Pojawia się w:
Archives of Mining Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An assessment of machine learning and data balancing techniques for evaluating downgrade truck crash severity prediction in Wyoming
Autorzy:
Ampadu, Vincent-Michael Kwesi
Haq, Muhammad Tahmidul
Ksaibati, Khaled
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2176018.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Fundacja Centrum Badań Socjologicznych
Tematy:
crash severity
performance
extreme gradient boosting tree
adaptive boosting tree
random forest
gradient boost decision tree
adaptive synthetic algorithm
Opis:
This study involved the investigation of various machine learning methods, including four classification tree-based ML models, namely the Adaptive Boosting tree, Random Forest, Gradient Boost Decision Tree, Extreme Gradient Boosting tree, and three non-tree-based ML models, namely Support Vector Machines, Multi-layer Perceptron and k-Nearest Neighbors for predicting the level of severity of large truck crashes on Wyoming road networks. The accuracy of these seven methods was then compared. The Final ROC AUC score for the optimized random forest model is 95.296 %. The next highest performing model was the k-NN with 92.780 %, M.L.P. with 87.817 %, XGBoost with 86.542 %, Gradboost with 74.824 %, SVM with 72.648 % and AdaBoost with 67.232 %. Based on the analysis, the top 10 predictors of severity were obtained from the feature importance plot. These may be classified into whether safety equipment was used, whether airbags were deployed, the gender of the driver and whether alcohol was involved.
Źródło:
Journal of Sustainable Development of Transport and Logistics; 2022, 7, 2; 6--24
2520-2979
Pojawia się w:
Journal of Sustainable Development of Transport and Logistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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