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 "regression splines" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-7 z 7
    Tytuł:
    Non-Decreasing Economic Growth Rate of Inflation (NDEGRI) in light of empirical studies
    Inflacja niespowalniająca wzrostu gospodarczego (NDEGRI) w świetle badań empirycznych
    Autorzy:
    Bednarczyk, Jan L
    Brzozowska-Rup, Katarzyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/425245.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    low inflation trap
    central bank`s inflation target
    regression splines
    Opis:
    The article presents the results of estimating economic growth depending on the inflation levels in selected countries. The results were obtained by means of regression splines, in particular, cubic splines and a B-spline curve. The method applied helps to identify both the area of Non- Decreasing Economic Growth Rate of Inflation and inflation for which the rate of growth reaches its maximum. The calculations and graphic presentations demonstrate that maximum rates of economic growth were reached in inflation ranges of 5%-15% for Poland and 3%-16% for the G-20 countries studied. The data analysis leads to the conclusion that central bank margins for their accommodative monetary policies in the studied countries can be wider than it is implied by the doctrinal bases of the inflation targeting policy or its more restrictive version – strict inflation targeting.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2019, 23, 1; 9-18
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of the MARS Method to the Evaluation of Grant Applications and Non-Returnable Instruments of Start-Up Business Financing
    Autorzy:
    Roszkowska, Ewa
    Konopka, Paweł
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/578477.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Business activity
    Credit
    Credit risk modelling
    Loans
    Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS)
    Działalność gospodarcza
    Kredyt
    MARSplines (Multivariate Adaptive Regression Splines)
    Modelowanie ryzyka kredytowego
    Pożyczki
    Opis:
    This paper discusses the issue of evaluation of grant and loan proposals submitted by start-up businesses. A multi-criteria model for the evaluation of proposals for start-up business financing is proposed, based on the MARS method and taking into account three criteria: professional experience of the person planning to start a business, evaluation of the business plan, and evaluation of credit history of the applicant. Modelling of the expert’s preferences was based on verbal comparisons of decision variants from the reference set consisting of solutions close to the ideal solution. The usefulness of the model has been verified using data from loan applications submitted to the Business Friendly Fund, operating in one of cooperative banks in the Podlaskie voivodeship.
    Źródło:
    Multiple Criteria Decision Making; 2016, 11; 153-167
    2084-1531
    Pojawia się w:
    Multiple Criteria Decision Making
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    FORECASTING OF INDIVIDUAL ELECTRICITY USAGE USING SMART METER DATA
    Autorzy:
    Ząbkowski, Tomasz
    Gajowniczek, Krzysztof
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/452939.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    smart metering systems
    short term energy forecasting multivariate adaptive regression splines
    Opis:
    Forecasting electricity usage is an important task to provide intelligence to the smart gird. The customers will benefit from metering solutions through greater understanding of their own energy consumption and future projections, allowing them to better manage costs of their usage. In this proof of concept paper, we show the approach for short term electricity load forecasting for 24 hours ahead, calculated on the individual household level. In this context authors will develop an approach to the analysis and prediction using Multivariate Adaptive Regression Splines (MARSplines).
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2013, 14, 2; 289-297
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Dynamic fire risk prevention strategy in underground coal gasification processes by means of artificial neural networks
    Dynamiczna strategia zapobiegania ryzyku pożarowemu z użyciem sztucznych sieci neuronowych w procesach podziemnego zgazowania węgla
    Autorzy:
    Krzemień, Alicja
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/218921.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    dynamiczna strategia zapobiegania ryzyku
    prewencja ryzyka pożarowego
    podziemne zgazowanie węgla (PZW)
    dynamic alarm strategy
    fire risk prevention
    Generalized Regression Neural Network
    Multi-Layer Feedforward Networks (MLFN)
    Multivariate Adaptative Regression Splines (MARS)
    underground coal gasification (UCG)
    Opis:
    Based on data collected during an UCG pilot-scale experiment that took place during 2014 at Wieczorek mine, an active mine located in Upper Silesia (Poland), this research focuses on developing a dynamic fire risk prevention strategy addressing underground coal gasification processes (UCG) within active mines, preventing economic and physical losses derived from fires. To achieve this goal, the forecasting performance of two different kinds of artificial neural network models (generalized regression and multi-layer feedforward) are studied, in order to forecast the syngas temperature at the georeactor outlet with one hour of anticipation, thus giving enough time to UCG operators to adjust the amount and characteristics of the gasifying agents if necessary. The same model could be used to avoid undesired drops in the syngas temperature, as low temperature increases precipitation of contaminants reducing the inner diameter of the return pipeline. As a consequence the whole process of UGC might be stopped. Moreover, it could allow maintaining a high temperature that will lead to an increased efficiency, as UCG is a very exothermic process. Results of this research were compared with the ones obtained by means of Multivariate Adaptative Regression Splines (MARS), a non-parametric regression technique able to model non-linearities that cannot be adequately modelled using other regression methods. Syngas temperature forecast with one hour of anticipation at the georeactor outlet was achieved successfully, and conclusions clearly state that generalized regression neural networks (GRNN) achieve better forecasts than multi-layer feedforward networks (MLFN) and MARS models.
    Przedstawione w niniejszej pracy badania koncentrują się na opracowaniu dynamicznej strategii zapobiegania ryzyku pożarowemu w procesach podziemnego zgazowania węgla (PZW) w czynnych kopalniach. Celem badań jest zapobieganie ekonomicznym i fizycznym stratom wynikającym z pożarów. W pracy wykorzystano dane zebrane podczas pilotowego eksperymentu podziemnego zgazowania węgla, który odbył się w 2014 r. w czynnej Kopalni Węgla Kamiennego „Wieczorek”, zlokalizowanej na Górnym Śląsku. W artykule przeanalizowano działanie dwóch różnych modeli sztucznych sieci neuronowych, tj. sieci neuronowych realizujących uogólnione regresje GRNN oraz wielowarstwowych sieci perceptronowych MLFN, w celu prognozowania temperatury gazu syntezowego na wyjściu z georeaktora z godzinnym wyprzedzeniem. Informacja na temat temperatury na godzinę „do przodu” daje wystarczająco dużo czasu operatorowi procesu PZW na dostosowanie ilości i właściwości czynników zgazowujących do zaistniałej sytuacji. Ten sam model można zastosować do uniknięcia niepożądanych spadków temperatury gazu syntezowego. Niska temperatura gazu sprzyja wytrącaniu się osadu (substancji smolistych), powodując zmniejszanie średnicy rurociągu odbioru gazu, co w konsekwencji może prowadzić do całkowitego zatrzymania procesu zgazowania. Model pozwala również na utrzymanie wysokiej temperatury, która prowadzi do zwiększonej wydajności procesu PZW, szczególnie biorąc pod uwagę, że PZW jest procesem bardzo egzotermicznym. Wyniki zrealizowanych badań porównano z rezultatami uzyskanymi za pomocą modelu MARS – nieparametrycznej metody regresji zdolnej do modelowania zależność nieliniowych, których nie można odpowiednio modelować przy użyciu innych metod regresji. Prognoza temperatury gazu na godzinę „do przodu” na wylocie georeaktora została osiągnięta z powodzeniem, a wnioski jasno pokazują, że sieci neuronowe realizujące uogólnione regresje (GRNN – Generalized Regression Neural Networks) osiągają lepsze rezultaty niż wielowarstwowe sieci jednokierunkowe (MLFN – Multi-Layer Feedforward Networks) i modele MARS (Multivariate Adaptative Regression Splines).
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2019, 64, 1; 3-19
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Autoregressive error-processes, cubic splines and tridiagonal matrices
    Autorzy:
    Drygas, Hilmar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/729816.pdf
    Data publikacji:
    2003
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
    Tematy:
    autoregressive processes
    cubic splines interpolation
    linear regression model
    time series
    Opis:
    In the paper formulate for the inversion of some tridiagonal matrices are given. The results can be applied to the autoregressive processes.
    Źródło:
    Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2003, 23, 2; 147-165
    1509-9423
    Pojawia się w:
    Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Testing the dynamics of the electric engine by means of basic splines
    Badanie dynamiki silnika elektrycznego za pomocą bazowych funkcji sklejanych
    Autorzy:
    Załęska-Fornal, A.
    Zellma, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327356.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    funkcja regresji
    funkcje sklejane
    identyfikacja
    układy dynamiczne
    regression function
    splines
    identyfication
    dynamic systems
    Opis:
    There is presented an algorithm of identification of the dynamic system described by means of differential equations. In order to describe the input and output signals there is used a regres-sion function presented by means of the basic splines. The elaborated algorithm is used in testing the characteristics of the electric engine.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2004, 30, T. 2; 203-206
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zmiany tendencji rozwojowej wzorca umieralności w Polsce w latach 1958-2019
    Changes in the trend of the mortality pattern in Poland in 1958–2019
    Autorzy:
    Jackowska, Beata
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1827557.pdf
    Data publikacji:
    2020-12-30
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    umieralność
    dwuwymiarowe wyrównywanie
    P-splajny
    regresja Poissona
    mortality
    two-dimensional smoothing
    P-splines
    Poisson regression
    Opis:
    W kilkudziesięcioletniej powojennej historii ewolucji wzorca umieralności w Polsce występowały okresy zaburzeń w tendencji malejącej intensywności zgonów. Zmiany trendu były zależne od płci, wieku i okresu. Celem artykułu jest identyfikacja przedziałów wieku i lat kalendarzowych, w których utrzymana była tendencja rozwojowa wzorca umieralności w Polsce w latach 1958-2019. Wahania losowe nie pozwalają na precyzyjne wyznaczenie przedziałów wieku i czasu kalendarzowego o tendencji rosnącej, malejącej, bądź stałej. W celu redukcji wahań losowych, a tym samym wyodrębnienia tendencji rozwojowej, zastosowano P-splajny. Za ich pomocą wyrównano dwuwymiarowo współczynniki zgonów względem wieku i lat kalendarzowych. Wyrównane współczynniki zgonów posłużyły do wyznaczenia prawdopodobieństw zgonu i przeciętnego dalszego trwania życia. Do identyfikacji przedziałów czasu, w których wystąpiły zaburzenia w tendencji rozwojowej prawdopodobieństw zgonu i przeciętnego dalszego trwania życia wykorzystano przybliżenie numeryczne pierwszej pochodnej.
    In the several decades of post-war history of the evolution of the mortality pattern in Poland, there were periods of disturbances in the trend of decreasing force of mortality. The trend changes were different in age and gender groups. The aim of the article was to identify the age intervals and calendar years in which the mortality trend in Poland was maintained. In order to identify the trend, two dimensional smoothing with P-splines were used. The number of deaths over a specified age and year was assumed to have a Poisson distribution. Then, smoothed death rates were employed to determine the probabilities of death and the life expectancy. Finally, to identify the time intervals in which disturbances occurred in the trend of the probabilities of death and the life expectancy, the numerical approximation of the first derivative was proposed.
    Źródło:
    Studia Demograficzne; 2020, 178, 2; 107-127
    0039-3134
    Pojawia się w:
    Studia Demograficzne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-7 z 7

      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