Informacja

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

Wyszukujesz frazę "statistical regression analysis" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Improving Diesel Engine Reliability Using an Optimal Prognostic Model to Predict Diesel Engine Emissions and Performance Using Pure Diesel and Hydrogenated Vegetable Oil
Autorzy:
Žvirblis, Tadas
Hunicz, Jacek
Matijošius, Jonas
Rimkus, Alfredas
Kilikevičius, Artūras
Gęca, Michał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/28328353.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
engine’s reliability
statistical regression analysis
linear regression models
ANCOVA
MAPE
hydrotreated vegetable oil
Opis:
The reliability of internal combustion engines becomes an important aspect when traditional fuels with biofuels. Therefore, the development of prognostic models becomes very important for evaluating and predicting the replacement of traditional fuels with biofuels in internal combustion engines. The models have been made to model AVL 5402 engine emission, vibration, and sound pressure parameters using a three-stage statistical regression models. The fifteen parameters might be accurately predicted by a single statistic presented here. Both fuel type (diesel fuel and HVO) and engine parameters that can be adjusted were considered, since this analysis followed the symmetry of the methods. The data analysis process included three distinct steps and symmetric statistical regression testing was performed. The algorithm examined the effectiveness of various engine settings. Finally, the optimal fixed engine parameter and the optimal statistic were used to construct an ANCOVA model. The ANCOVA model improved the accuracy of prediction for all fifteen missing parameters.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2023, 25, 4; art. no. 174358
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Kryteria wyboru adekwatnej funkcji trwałości ostrza skrawającego w programach krokowej regresji wielokrotnej. Cz. II – przykład aplikacji
Criteria of selection of tool life adequate function in programs of stepwise multiple regression, part II – Methodics
Autorzy:
Filipowski, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/404570.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Wydawnictwo AWART
Tematy:
metoda krokowej regresji wielokrotnej
funkcje regresji
analiza statyczna
analiza reszt
stepwise multiple regression
regression equation
uniform scale
tool life
table of differences
statistical analysis of regression
Opis:
W pracy wykorzystano metodę krokowej regresji wielokrotnej, która pozwala wybrać funkcje o możliwie małej liczbie zmiennych niezależnych oraz ich interakcji. Dobór funkcji regresji przedstawiono na przykładzie badań trwałości ostrza z węglika spiekanego podczas skrawania stali C45. Trwałość ostrza ustalono w/g kryterium zużycia VBB na powierzchni przyłożenia ostrza. Badania były wykonywane w/g planu kompozycyjnego pięciopoziomowego dla trzech zmiennych niezależnych: prędkości skrawania vc posuwu na obrót f oraz głębokości skrawania ap. Uzyskane funkcje regresji mają trzy formy: pierwsza - liniową z interakcjami w skali równomiernej, druga, także liniowa lecz z interakcjami w skali logarytmicznej oraz trzecia w formie iloczynowej. Przyjęcie jednej z form funkcji regresji ustala prowadzący badania na podstawie analizy statycznej i analizy reszt.
Method of stepwise multiple regression enable to select a function with the possible smallest number of independent variables and its interactions. Liminal criteria of variables selection were described using stepwise multiple regression program REGSTEP, worked out on the base of work [3], and in well-known program STATISTICA.
Źródło:
Obróbka Metalu; 2015, 4; 40-42
2081-7002
Pojawia się w:
Obróbka Metalu
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wybrane aspekty statystycznych analiz modeli ekonometrycznych w propagacji fal radiowych
Selected aspects of statistical analyses of econometric models in radio wave propagation
Autorzy:
Wilk-Jakubowski, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/530894.pdf
Data publikacji:
2019-03-06
Wydawca:
Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Raciborzu
Tematy:
statistical analysis
regression indexes
radio wave propagation
Opis:
The article contains review of selected applications of statistical analyses in technical science to present certain information for model parameters (including significance of regression indexes). The main considerations are pertinent to radio wave propagation in satellite systems.
Źródło:
Eunomia – Rozwój Zrównoważony – Sustainable Development; 2018, 2(95); 81-88
1897-2349
2657-5760
Pojawia się w:
Eunomia – Rozwój Zrównoważony – Sustainable Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Classification by multiple regression - a new approach towards the classification of extremes
Autorzy:
Enke, W.
Spekat, A.
Kreienkamp, F.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/108605.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
empirical-statistical downscaling
regression analysis
climate analysis
climate projections
meteorological extremes
Opis:
There are numerous algorithmic classification methods that attempt to address the connections between different scales of the atmosphere, such as EOFs, clustering, and neural nets. However, their relative strength lies in the description of the mean conditions, whereas extremes are poorly covered by them. A novel approach towards the identification of linkages between large-scale atmospheric fields and local extremes of meteorological parameters is presented in this paper. The principle is that a small number of objectively selected fields can be used to circumscribe a local meteorological parameter by way of regression. For each day, the regression coefficients form a kind of pattern which is used for a classification based on similarity. As it turns out, several classes are generated which contain days that constitute extreme atmospheric conditions and from which local meteorological parameters can be computed, yielding an indirect way of determining these local extremes just from large-scale information. The range of applications is large. (i) Not only local meteorological parameters can be subjected to such a regression based classification procedure. It can be extended to extreme indicators, such as threshold exceedances, yielding on the one hand the relevant atmospheric fields to describe those indicators, and on the other hand grouping days with “favourable atmospheric conditions”. This approach can be further extended by investigating networks of measurement stations from a region and describing, e.g., the probability for threshold exceedances at a given percentage of the network. (ii) The method can not only be used as a filtering tool to supply days in the current climate with extreme conditions, identified in an objective way. The method can be applied to climate model projections, using the previously found parameter-specific combinations of atmospheric fields. From those fields, as they constitute the modelled future climate, local time series can be generated which are then analysed with respect to the frequency and magnitude of future extremes. The method has sensitivities (i) due to the degree to which there are connections between large-scale fields and local meteorological parameters (measured, e.g., by the correlation) and (ii) due to the varying quality of the different fields (geopotential, temperature, humidity etc.) projected by the climate model.
Źródło:
Meteorology Hydrology and Water Management. Research and Operational Applications; 2016, 4, 1; 25-39
2299-3835
2353-5652
Pojawia się w:
Meteorology Hydrology and Water Management. Research and Operational Applications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prediction of changes in the tax burden of land plots with the use of multivariate statistical analysis methods
Autorzy:
Dmytrów, Krzysztof
Gnat, Sebastian
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/424949.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
logistic regression
classification
multivariate statistical analysis
real estate mass appraisal
Opis:
It is believed that the ad valorem tax will increase fiscal burdens. In order to verify this statement, with the use of the Szczecin Algorithm of Real Estates Mass Appraisal, the land plots were appraised and the ad valorem tax was calculated. Next, a training set was sampled, for which the composite variable was calculated by means of three approaches: the TOPSIS method, the Generalised Distance Measure as the composite measure of development (GDM2), and the quasi-TOPSIS. They were the explanatory variables in the logistic regression model. Next, for the test set, changes of tax burden were forecasted. The aim of the research was to check the effectiveness of the presented approach for the estimation of the consequences of introducing the ad valorem tax. The results showed that all three approaches yielded similar results, but GDM2 was the best one. The main finding is that these approaches can be used in the prediction of changes in the tax burden of land plots.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2019, 23, 2; 33-48
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Predicting length of fatigue cracks by means of machine learning algorithms in the small-data regime
Autorzy:
Badora, Maciej
Sepe, Marzia
Bielecki, Marcin
Graziano, Antonino
Szolc, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2038115.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
empirical models
fatigue cracks
predictive maintenance
regression analysis
small data
statistical learning
turbomachinery
Opis:
In this paper several statistical learning algorithms are used to predict the maximal length of fatigue cracks based on a sample composed of 31 observations. The small-data regime is still a problem for many professionals, especially in the areas where failures occur rarely. The analyzed object is a high-pressure Nozzle of a heavy-duty gas turbine. Operating parameters of the engines are used for the regression analysis. The following algorithms are used in this work: multiple linear and polynomial regression, random forest, kernel-based methods, AdaBoost and extreme gradient boosting and artificial neural networks. A substantial part of the paper provides advice on the effective selection of features. The paper explains how to process the dataset in order to reduce uncertainty; thus, simplifying the analysis of the results. The proposed loss and cost functions are custom and promote solutions accurately predicting the longest cracks. The obtained results confirm that some of the algorithms can accurately predict maximal lengths of the fatigue cracks, even if the sample is small.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2021, 23, 3; 575-585
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie analizy regresji do szacowania zawartosci zwiazkow mineralnych okreslanych jako zawartosc popiolu ogolnego w pszczelich miodach odmianowych
Autorzy:
Popek, S
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/827209.pdf
Data publikacji:
2000
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Technologów Żywności
Tematy:
zwiazki mineralne
miod pszczeli
analiza regresji
analiza statystyczna
oznaczanie
mineral compound
bee honey
regression analysis
statistical analysis
determination
Opis:
Celem niniejszej pracy było opracowanie nowej metody szacowania zawartości związków mineralnych określanych jako zawartość popiołu ogólnego w wybranych pszczelich miodach odmianowych, w oparciu o wyznaczone modele regresji wielokrotnej. Analiza statystyczna uzyskanych wyników dowiodła, że zaproponowana metoda, oparta o modele regresji wielokrotnej, charakteryzuje się odpowiednią dokładnością i precyzją, co pozwala na zastosowanie jej w miejsce dotychczasowej metody oznaczania tego parametru, której podstawą jest mineralizacja próbki.
The aim of this work was to prepare the new method for total ash content measurement in bee honeys according to models of regression which was proposed. Statistic analysis of results improved that this methodology can be used in exchange to traditional method.
Źródło:
Żywność Nauka Technologia Jakość; 2000, 07, 4; 95-103
1425-6959
Pojawia się w:
Żywność Nauka Technologia Jakość
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Kryteria wyboru adekwatnej funkcji trwałości ostrza skrawającego w programach krokowej regresji wielokrotnej. Cz. I - Metodyka
Criteria of selection of tool life adequate function in programs of stepwise multipleregression, part I – Methodics
Autorzy:
Filipowski, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/404393.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Wydawnictwo AWART
Tematy:
metoda krokowej regresji wielokrotnej
funkcja regresji
równanie regresji
stepwise multiple regression
regression equation
uniform scale
tool life
table of differences
statistical analysis of regressi
Opis:
Metoda krokowej regresji wielokrotnej pozwala wybrać funkcje o możliwie małej liczbie zmiennych niezależnych oraz ich interakcji. Opisano kryteria progowe selekcji zmiennych w programie krokowej regresji wielokrotnej REGSTEP, opracowanym na podstawie pracy [4] oraz w znanym programie STATISTICA.
Method of stepwise multiple regression enable to select a function with the possible smallest number of independent variables and its interactions. Liminal criteria of variables selection were described using stepwise multiple regression program REGSTEP, worked out on the base of work [3], and in well-known program STATISTICA.
Źródło:
Obróbka Metalu; 2015, 3; 46-49
2081-7002
Pojawia się w:
Obróbka Metalu
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Using the step linear regression at the analysis of hydrological conditions of the Frysavka drainage basin
Autorzy:
Masicek, T.
Toman, F.
Palat, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/60472.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Stowarzyszenie Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich PAN
Tematy:
runoff curve number
correlation index
landscape cover
DesQ–MAXQ model
run-off
regression analysis
correlation analysis
retention
hydrological condition
drainage
Frysavka basin
statistical analysis
Opis:
Problems of the retention capacity of the landscape and related runoff conditions are at present, at the time of the occurrence of frequent storm floods, a topical problem. Our research was aimed at the evaluation of effects of physical-geographical factors on hydrological conditions of the Fryšávka River drainage area occurring in the southern part of the Žďárské vrchy CHKO (Žďárské Hills Protected Landscape Area) depending on the current position of the landscape cover. Preparation and analyses of source data were carried out in ArcGIS 9.2 in the ArcView software product by means of the set of integrated software applications ArcMap, ArcCatalog and ArcToolbox. To determine hydrological conditions at the absence of hydrometric observations a method was used of numbers of runoff curves CN in a modification of the DesQ-MAXQ deterministic episode model. Based on hydrological characteristics, potential retention was monitored as well as the volume of flood wave, concentration time and peak discharge. Hydrological modelling was carried out on a design storm precipitation with the return period of 100 years. The significance of physical-geographical factors affecting the landscape retention capacity and runoff conditions was quantified by the statistical method of multiple regression and correlation analysis on the set of 95 partial drainage areas of the studied region. The analyses were carried out using the UNISTAT system. The method makes possible to select independent variables by gradual steps from most important down to least important. Finally, using the step linear regression, a certain number of independent variables was selected mostly affecting the size of a respective dependent variable together with the quantification of their operation through regression coefficients. Results achieved could be used at the implementation of preventive measures resulting in increasing the retention capacity of partial drainage areas, which served for the registration of major runoffs from a unit area.
Źródło:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich; 2011, 11
1732-5587
Pojawia się w:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wprowadzenie do predykcji z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych i metod statystycznych
An introduction to prediction with the use of artificial neural networks and statistical methods
Autorzy:
Nawrocka, Monika
Drozd, Miłosz
Maszczyk, Adam
Gołaś, Artur
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/459999.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Fundacja Pro Scientia Publica
Tematy:
predykcja
analiza statystyczna
regresja
optymalizacja
szeregi czasowe
sieci neuronowe
prediction
statistical analysis
regression
optimization
time series
neural networks
Opis:
Podejście statystyczne umożliwia prowadzenie prognoz zdarzeń lub procesów. Wyróżnia się modele regresyjne liniowe i nieliniowe, modele szeregów czasowych oraz modele neuronowe. Predykcja określa przewidywanie przyszłych cech statystycznych zdarzeń losowych, które można zmierzyć. Wyznacza prognozy dla maksymalizacji. Korzyści, jakie wynikają z prognozowania, to: porównywanie, grupowanie, analizowanie zmienności, określania trendów oraz wyznaczania prognoz uzyskanych wyników, z wykorzystaniem optymalnego wektora zmiennych niezależnych predyktorów do wyciągania sukcesywnych wniosków.
The statistical approach allows the introduction of predictions of events or processes. Among these are linear and nonlinear regression models, time series models and neural models. Prediction is defined by the anticipation of future statistical characteristics of random events which can be measured, and designates forecasts for maximizing. The benefits which stem from prediction are comparison, grouping, analysis of variation, determinion of trends and setting forecasts of the results obtained with the use of an optimal vector of independent variables predictors for drawing successive conclusions.
Źródło:
Ogrody Nauk i Sztuk; 2015, 5; 203-211
2084-1426
Pojawia się w:
Ogrody Nauk i Sztuk
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Logistic regression and classification tree methods as elements of diagnosis in cardiology
Metody regresji logistycznej i drzewa klasyfikacyjnego jako elementy procesu diagnostycznego w dziedzinie kardiologii
Autorzy:
Spychała, Anna
Skrzypek, Michał
Niewiadomska, Ewa
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1036433.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Śląski Uniwersytet Medyczny w Katowicach
Tematy:
stroke
logistic regression
statistical analysis
classification tree
roc curve
udar
regresja logistyczna
analiza statystyczna
drzewo klasyfikacyjne
krzywa roc
Opis:
INTRODUCTION: The purpose of statistical analysis in research is to identify accurate and reliable conclusions where the researcher has a great deal of sources and information. Usually, one can point to a few different methods that allow the task to be fulfilled, but each time the question arises: which one to choose? MATERIAL AND METHODS: The study was conducted using a database that included 3246 patients in the Second Department of Cardiology, Silesian Medical Centre in Katowice-Ochojec in 2003–2008. We were A model in which the STROKE dependent variable was considered was subjected to statistical analysis, and the results of the analysis suggested selecting the following variables: gender, transfusion, PTCA, IVA, IVM, SVA, aneurysm and hematocrit. RESULTS: The essential factors affecting the occurrence of stroke, according to logistic regression are: aneurysm, transfusion of blood components, prior treatment with PTCA and according to the classification tree: aneurysm and level of hematocrit. CONCLUSIONS: The results achieved by both the two statistical models complemented each other, and by combining them one is able to obtain reliable information to use as a base for the decision-making process.
WSTĘP: Zadaniem analiz statystycznych w badaniach naukowych jest wskazanie trafnych i maksymalnie wiarygodnych wniosków w sytuacji, gdy badacz dysponuje wieloma informacjami. Zwykle można wskazać kilka różnych metod, które pozwalają to zadanie spełnić, jednak za każdym razem nasuwa się pytanie, którą z nich wybrać? MATERIAŁ I METODY: Badania zostały przeprowadzone na bazie danych, która obejmowała 3246 pacjentów przebywających na II Oddziale Kardiologii Górnośląskiego Centrum Medycznego w Katowicach-Ochojcu w latach 2003– –2008. Analizie statystycznej poddano model, w których za zmienną zależną uznano zmienną UDAR, natomiast wyniki przeprowadzonych analiz zasugerowały dobór następujących zmiennych objaśniających: płeć, przetoczenie, PTCA, IVA, IVM, SVA, tętniak i hematokryt. WYNIKI: Czynnikami istotnie wpływającymi na wystąpienie udaru, według regresji logistycznej, są: tętniak, przetoczenie składników krwi i przebyty zabieg PTCA, natomiast według drzewa klasyfikacyjnego – tętniak i poziom hematokrytu. WNIOSKI: Wyniki uzyskane za pomocą obydwu modeli statystycznych dopełniały się, a ich łączenie pozwala na uzyskanie wiarygodnych informacji, stanowiących podstawę procesu decyzyjnego.
Źródło:
Annales Academiae Medicae Silesiensis; 2016, 70; 154-162
1734-025X
Pojawia się w:
Annales Academiae Medicae Silesiensis
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Source apportionment of the PM10 fraction of particulate matter collected in Kraków, Poland
Autorzy:
Samek, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/146888.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Instytut Chemii i Techniki Jądrowej
Tematy:
air pollution
energy dispersive X-ray fluorescence (EDXRF)
elemental concentration
particulate matter
statistical analyses
PCA - principal component factor analysis
MLRA - multilinear regression analysis
Opis:
Samples of PM10 fraction of air particulates were collected during the winter of 2010 at two different sites in the City of Kraków, Poland. One site was located nearby a steel mill (Nowa Huta district) and the second one was situated at a distance of 10 km from the first site (Krowodrza district). The measured mass concentrations of PM10 fraction were in the range of 33 to 358 μg/m3. They exceeded the permissible daily limit value of 50 μg/m3. The Voivodship Inspectorate for Environmental Protection in Kraków was in charge of collecting samples as well as determining mass concentrations. Assessment of elemental concentrations and statistical analyses were performed at the University of Science and Technology in Kraków. Mean concentrations of Ti, Cu, Br and Pb were almost the same at both sites, while those of K, Ca and Zn were two times higher at Nowa Huta than at Krowodrza. Cr, Mn and Fe mass concentrations were also higher at Nowa Huta site; the values were a factor of three higher for Cr and Mn and factor of four for Fe. Factor analysis (FA) and multilinear regression analysis (MLRA) were used to determine source contributions to ambient PM10. The measurements were based on PM10 composition data which included elemental concentrations. Local combustion, industry and other, not identified sources, such as secondary aerosols, were the factors that highly contributed to the pollution of PM10 during winter time. For the site at Nowa Huta 53.1% of pollution was attributable to combustion and traffic, 28.5% was due to industry and wood combustion, and 18.3% were not identified. For the Krowodrza site, industry and wood combustion contributed 46.1%, combustion and traffic 50.4% and other, not identified sources 3.5% of the total PM10. Examination of meteorological data suggested that the concentration of potassium was inversely proportional to ambient air temperature at both sites. A wood combustion was identified as possible source of potassium in PM10.
Źródło:
Nukleonika; 2012, 57, 4; 601-606
0029-5922
1508-5791
Pojawia się w:
Nukleonika
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Definition of main pollen season using logistic model
Autorzy:
Ribeiro, H
Cunha, M.
Abreu, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/50716.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Instytut Medycyny Wsi
Tematy:
Portugal
statistical analysis
pollen concentration
pollen season
airborne pollen
logistic regression
Porto Region
pollen emission model
main pollen season
Opis:
This paper proposes a method to unify the defi nition of the main pollen season based on statistical analysis. For this, an aerobiological study was carried out in Porto region (Portugal), from 2003-2005 using a 7-day Hirst-type volumetric spore trap. To defi ne the main pollen season, a non-linear logistic regression model was fi tted to the values of the accumulated sum of the daily airborne pollen concentration from several allergological species. An important feature of this method is that the main pollen season will be characterized by the model parameters calculated. These parameters are identifi able aspects of the fl owering phenology, and determine not only the beginning and end of the main pollen season, but are also infl uenced by the meteorological conditions. The results obtained with the proposed methodology were also compared with two of the most used percentage methods. The logistic model fi tted well with the sum of accumulated pollen. The explained variance was always higher than 97%, and the exponential part of the predicted curve was well adjusted to the time when higher atmospheric pollen concentration was sampled. The comparison between the different methods tested showed large divergence in the duration and end dates of the main pollen season of the studied species.
Źródło:
Annals of Agricultural and Environmental Medicine; 2007, 14, 2
1232-1966
Pojawia się w:
Annals of Agricultural and Environmental Medicine
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Territorial differences of climate change impact on Romanian crop production
Autorzy:
Szocs, E.
Biro, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/572418.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:
climate change
Romania
crop production
crop yield
regional differentiation
territorial differentiation
agriculture
meteorological factor
regression analysis
statistical relationship
econometric model
crop structure
climatic factor
agricultural product
Opis:
Effects of the climate change appear in several fields of the economy and agriculture can be considered as one of the most affected among them. In a country, where almost 10% of the total GDP is produced by the agricultural sector and more than 30% of the total work force is employed in this field, these changes may have severe economic impacts. As in Romania almost 65% of the agricultural production is represented by vegetal production, we concentrate our investigations on this agricultural sector. Our aim is to present, basing on econometric modeling, how the climate changes will affect the Romanian crop production in the next 20 years, highlighting the territorial differences which appear between the Romanian NUTS2 development regions. This paper presents some of the first results of the FP6 research project “CLAVIER – Climate Change and Variability: Impact on Central and Eastern Europe”, contract no. 037013 (2006-2009).
Źródło:
Zeszyty Naukowe Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Problemy Rolnictwa Światowego; 2009, 06(21)
2081-6960
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Problemy Rolnictwa Światowego
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An Influence of Parameters of Micro-electrical Discharge Machining on Wear of Tool Electrode
Autorzy:
Puthumana, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/139636.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
micro-EDM
tool wear ratio
process inputs
statistical methods
main effects
interactions
regression analysis
mikro-EDM
wskaźnik zużycia narzędzia
wejścia procesowe
metody statystyczne
efekty główne
interakcje
analiza metodą regresji
Opis:
To achieve better precision of features generated using the micro-electrical discharge machining (micro-EDM), there is a necessity to minimize the wear of the tool electrode, because a change in the dimensions of the electrode is reflected directly or indirectly on the feature. This paper presents a novel modeling and analysis approach of the tool wear in micro-EDM using a systematic statistical method exemplifying the influences of capacitance, feed rate and voltage on the tool wear ratio. The association between tool wear ratio and the input factors is comprehended by using main effect plots, interaction effects and regression analysis. A maximum variation of four-fold in the tool wear ratio have been observed which indicated that the tool wear ratio varies significantly over the trials. As the capacitance increases from 1 to 10 nF, the increase in tool wear ratio is by 33%. An increase in voltage as well as capacitance would lead to an increase in the number of charged particles, the number of collisions among them, which further enhances the transfer of the proportion of heat energy to the tool surface. Furthermore, to model the tool wear phenomenon, a regression relationship between tool wear ratio and the process inputs has been developed.
Źródło:
Archive of Mechanical Engineering; 2017, LXIV, 2; 149-163
0004-0738
Pojawia się w:
Archive of Mechanical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

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