Temat: system wnioskowania rozmyty - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Fuzzy inference system and prediction
Autorzy:: Žák, L.
Valliš, D.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1818737.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:: fuzzy sets
fuzzy logic
fuzzy inference system
prediction implementation
employees
zbiory rozmyte
logika rozmyta
system wnioskowania rozmyty
pracownicy
Opis:: This paper describes the implementation of fuzzy set theory and Fuzzy Inference System (FIS) for prediction of electric load. The proposed technique utilizes fuzzy rules to incorporate historical weather and load data. The use of fuzzy logic effectively handles the load variations due to special events. The fuzzy logic has been extensively tested on actual data obtained from the Czech Electric Power Company (ˇCEZ) for 24-hour ahead prediction. Test results indicate that the fuzzy rule base can produce results better in accuracy than artificial neural networks (ANNs) method.
Źródło:: Journal of TransLogistics; 2015, 1, 1; 193--202
2450-5870
Pojawia się w:: Journal of TransLogistics
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: An integrated approach for performance evaluation of mining industry: a case study of Iranian Steel Complex
Zintegrowane podejście do oceny wydajności przemysłu wydobywczego: studium przypadku irańskiego kompleksu stalowego
Autorzy:: Pezeshkan, Mehdi
Hosseini, Navid
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/215919.pdf
Data publikacji:: 2020
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:: sustainable development
performance evaluation
mining industry
best worst method
fuzzy inference system
zrównoważony rozwój
ocena wydajności
przemysł wydobywczy
najlepsza najgorsza metoda
system wnioskowania rozmyty
Opis:: The continuous improvement in the industries and organizations hinges upon the evaluation of their performance. In fact, the performance evaluation assists organizations to identify their strengths and weaknesses and, accordingly, enhance their efficiency. As soon as the concept of sustainability was propounded in the engineering based industries, the performance evaluation got more importance due to the environmental issues and social concerns along with the economical aspects. Therefore, this paper is an attempt to propose an approach based on fuzzy best-worst method (BWM) and fuzzy inference system (FIS) in order to evaluate the performance of an Iranian steel complex in terms of sustainability concept. In the proposed approach, the weights of some selected criteria were determined by fuzzy BWM method and, then, the score of the under study industry was calculated in terms of economic, environmental, and social aspects. At the end, an FIS was developed to calculate the final score of the intended industry. In order to check the efficiency of the proposed approach, its performance was measured using expert knowledge as well as real data of a steel complex in Iran. A moderate to high performance has been achieved for the understudy case through conducting the proposed approach. It was suggested that the industry should focus on the criteria with both high weights and low evaluated scores (for example the environmental management technologies and knowledge criterion) to increase its performance evaluation score. The obtained results were indicative of the efficiency of the proposed approach.
Ciągłe doskonalenie branż i organizacji zależy od oceny ich wydajności. W rzeczywistości ocena wyników pomaga organizacjom zidentyfikować ich mocne i słabe strony, a co za tym idzie, zwiększyć ich efektywność. Jak tylko koncepcja zrównoważonego rozwoju została zaproponowana w branżach opartych na inżynierii, ocena wydajności nabrała większego znaczenia ze względu na kwestie środowiskowe i społeczne, a także aspekty ekonomiczne. Artykuł jest próbą zaproponowania podejścia opartego na rozmytej metodzie best-worst (BWM) i rozmytym systemie wnioskowania (FIS) w celu oceny wydajności irańskiego kompleksu stalowego pod kątem koncepcji zrównoważonego rozwoju. W proponowanym podejściu, wagi wybranych kryteriów wyznaczono metodą rozmytą BWM, a następnie obliczono punktację badanej branży pod względem ekonomicznym, środowiskowym i społecznym. Na koniec opracowano rozmyty system wnioskowania FIS, aby obliczyć końcowy wynik dla planowanej branży. Aby sprawdzić efektywność proponowanego podejścia, mierzono jego wydajność, wykorzystując wiedzę ekspercką oraz rzeczywiste dane dotyczące kompleksu stalowego w Iranie. W analizowanym przypadku, poprzez zastosowanie proponowanego podejścia osiągnięto wyniki od umiarkowanych do wysokich. Zasugerowano, że w celu zwiększenia oceny wyników, branża powinna skupić się na kryteriach zarówno o dużej wadze, jak i nisko ocenianych punktach (na przykład technologie zarządzania środowiskowego i kryterium wiedzy). Uzyskane wyniki świadczyły o skuteczności zaproponowanego podejścia.
Źródło:: Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2020, 36, 3; 5-28
0860-0953
Pojawia się w:: Gospodarka Surowcami Mineralnymi
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: A hybrid model for modelling the salinity of the Tafna River in Algeria
Hybrydowy model służący modelowaniu zasolenia rzeki Tafna w Algierii
Autorzy:: Houari, Khemissi
Hartani, Tarik
Remini, Boualem
Lefkir, Abdelouhab
Abda, Leila
Heddam, Salim
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/292367.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System (ANFIS)
hybrid model
neuro-fuzzy
salinity
salt flow
Tafna River
model hybrydowy
przepływ soli
rzeka Tafna
system neuronowo-rozmyty
system wnioskowania rozmytego (ANFIS)
zasolenie
Opis:: In this paper, the capacity of an Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System (ANFIS) for predicting salinity of the Tafna River is investigated. Time series data of daily liquid flow and saline concentrations from the gauging station of Pierre du Chat (160801) were used for training, validation and testing the hybrid model. Different methods were used to test the accuracy of our results, i.e. coefficient of determination (R²), Nash–Sutcliffe efficiency coefficient (E), root of the mean squared error (RSR) and graphic techniques. The model produced satisfactory results and showed a very good agreement between the predicted and observed data, with R² equal (88% for training, 78.01% validation and 80.00% for testing), E equal (85.84% for training, 82.51% validation and 78.17% for testing), and RSR equal (2% for training, 10% validation and 49% for testing).
W pracy badano zdolność systemu wnioskowania rozmytego opartego na adaptacyjnej sieci (ANFIS) do przewidywania zasolenia rzeki Tafna. Do trenowania, oceny i testowania modelu hybrydowego wykorzystano serie pomiarów dobowych przepływów płynu i stężeń soli ze stacji pomiarowej w Pierre du Chat (160801). Dokładność wyników testowano za pomocą: współczynnika determinacji (R²), współczynnika wydajności Nasha–Sutcliffe’a (E), pierwiastka średniego błędu kwadratowego (RSR) i technik graficznych. Model dał zadowalające wyniki i wykazywał dobrą zgodność między danymi obserwowanymi a przewidywanymi: R² (88% w przypadku uczenia sieci, 78.01% walidacji i 80.00% testowania), E (85.84% w przypadku uczenia sieci, 82.51% walidacji i 78.17% testowania) i RSR (2% w przypadku uczenia sieci, 10% walidacji i 49% testowania).
Źródło:: Journal of Water and Land Development; 2019, 40; 127-135
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:: Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "system wnioskowania rozmyty" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język