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 "waste accumulation rate" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Factors of Changes in Waste Management in a Mountain Region of Southern Poland
    Autorzy:
    Przydatek, Grzegorz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/123908.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
    Tematy:
    waste management
    selectively collected
    socio-demographic factors
    non-selectively collected
    waste accumulation rate
    Opis:
    The aim of the work was to analyse the changes in the effectiveness of municipal waste management for the period 2009–2015, in one of the largest counties in the mountainous region of southern Poland. Socio-demographic factors, as well as changes as a result of the implementation of the provisions of Directive 1999/31/WE and Directive 2008/98/EC into Polish legislation, are considered. Over the period of seven years, there was a significant increase in the amount of municipal waste generated in the county of 32%, with a simultaneous increase in the number of inhabitants and a decrease in the number of individuals registered as unemployed. An increase in the amount of waste that is non-selectively collected and the number of properties covered by collections of municipal waste occurred before there were any changes in waste management. However, after the changes, the amount of six types of waste selectively collected (paper and cardboard, plastic, metal, bulky, WEEE) increased, with a significant 40% share of glass waste reference to the selectively collected waste. This may result from the changes in waste management. However, over the whole research period, more than 80% of waste was non-selectively collected, which may result from a lack of ecological awareness.
    Źródło:
    Journal of Ecological Engineering; 2019, 20, 5; 86-96
    2299-8993
    Pojawia się w:
    Journal of Ecological Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prognozowanie wskaźnika nagromadzenia odpadów w ujęciu zmian osobistych wydatków konsumpcyjnych za pomocą modelu wektorowo-autoregresyjnego
    FORECASTING OF MUNICIPAL WASTE ACCUMULATION RATE IN THE APPROACH TO CHANGES IN PERSONAL CONSUMER EXPENDITURE BY MEANS OF A VECTOR-AUTOREGRESSIVE MODEL
    Autorzy:
    Bień, Jurand
    Bień, Beata
    Krawczyk, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/chapters/33534354.pdf
    Data publikacji:
    2023-12-07
    Wydawca:
    Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
    Tematy:
    analiza szeregów czasowych
    model wektorowo-autoregresyjny
    prognozo-wanie
    wskaźnik nagromadzenia odpadów
    wydatki konsumpcyjne
    consumer expenditures
    forecasting
    time-series analysis
    vector-autoregression model
    waste accumulation rate
    Opis:
    Prognozowanie ilości wytwarzanych odpadów komunalnych jest ważne dla planowania, eksploatacji i optymalizacji prawidłowo funkcjonującego systemu gospodarki odpadami komunalnymi. Nie jest to jednak łatwe zadanie ze względu na szereg dynamicznych zmian będących wynikiem przeobrażeń demograficznych, społecznych, ekonomicznych, czasem wręcz nieprzewidywalnych. Początkowo do prognozowania stosowano głównie konwencjonalne, opisowe modele statystyczne prognozowania wytwarzania odpadów z uwzględnieniem czynników demograficznych i społeczno-ekonomicznych. Obecnie jednak coraz częściej metody te zastępowane są przez metody oparte na uczeniu maszynowym, które to stanowi podzbiór sztucznej inteligencji. Uczenie maszynowe to nic innego jak nauczenie komputerów, jak uczyć się na danych i doskonalić w miarę zdobywania doświadczenia. W niniejszej publikacji przeanalizowano zmiany wskaźnika nagromadzenie odpadów komunalnych w jego relacji do wydatków na osobistą konsumpcję w oparciu o dane pozyskane z Banku Danych Lokalnych (BDL) prowadzonego przez Główny Urząd Statystyczny. Analiza, a następnie prognoza przeprowadzona została z wykorzystaniem modelu wektorowo-autoregresyjnego, gdzie każda ze zmiennych opisana została osobnym równaniem modelu, w którym zmiennymi niezależnymi są opóźnienia wszystkich zmiennych zależnych. Uzyskane wyniki pokazały, że taka metoda może być z powodzeniem stosowana do prognozowania wskaźnika nagromadzenia odpadów w ujęciu zmian osobistych wydatków konsumpcyjnych przy przybliżonym poziomie 2,3% błędu średniokwadratowego (RMSE).
    Forecasting the amount of municipal waste generated is important for the planning, operation and optimization of a properly functioning municipal waste management system. However, it is not an easy task due to a number of dynamic changes resulting from demographic, social and economic transformations, some of them unpredictable. Initially, mainly conventional, descriptive statistical models of forecasting waste generation, taking into account demographic and socio-economic factors, were used for prognosis. Currently more and more often these methods are replaced by methods based on machine learning, which is a subset of artificial intelligence. Machine learning teaches computers to learn from data and improve the model as they gain experience. The chapter analyses the changes in the municipal waste accumulation ratio in relation to expenditure on personal consumption based on data obtained from the Local Data Bank (LDB) run by the Polish Central Statistical Office. The analysis, and then the forecasting, was carried out with the use of a vector-autoregressive model, where each variable was described with a separate model equation, in which the independent variables are the delays of all dependent variables. The results showed that such a method can be successfully used to forecast the waste accumulation rate in terms of changes in personal consumption expenditure at an approximate level of 2.3% mean square error (RMSE).
    Źródło:
    Czysta energia i środowisko; 95-107
    9788371939044
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Forecasting municipal waste accumulation rate and personal consumption expenditures using vector autoregressive (VAR) model
    Autorzy:
    Bień, Jurand
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/23966648.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Menedżerów Jakości i Produkcji
    Tematy:
    wskaźnik akumulacji odpadów
    wydatki konsumpcyjne
    prognozowanie
    analiza szeregów czasowych
    wielowymiarowe szeregi czasowe
    model autoregresji wektorowej
    waste accumulation rate
    consumption expenditures
    forecasting
    time-series analysis
    multivariate time series models
    vector autoregression model
    Opis:
    Accurate forecasting of municipal solid waste (MSW) generation is important for the planning, operation and optimization of municipal waste management system. However, it’s not easy task due to dynamic changes in waste volume, its composition or unpredictable factors. Initially, mainly conventional and descriptive statistical models of waste generation forecasting with demographic and socioeconomic factors were used. Methods based on machine learning or artificial intelligence have been widely used in municipal waste projection for several years. This study investigates the trend of municipal waste accumulation rate and its relation to personal consumption expenditures based on the yearly data achieved from Local Data Bank (LDB) driven by Polish Statistical Office. The effect of personal consumption expenditures on the municipal waste accumulation rate was analysed by using the vector autoregressive model (VAR). The results showed that such method can be successfully used for this purpose with an approximate level of 2.3% Root Mean Square Error (RMSE).
    Źródło:
    Production Engineering Archives; 2022, 28, 2; 150--156
    2353-5156
    2353-7779
    Pojawia się w:
    Production Engineering Archives
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analysis of quantities of municipal waste generated in the Podkarpackie Region
    Analiza ilości generowanych odpadów komunalnych na obszarze województwa podkarpackiego
    Autorzy:
    Nęcka, K.
    Szul, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/335088.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    waste
    accumulation indicator
    commune
    rate of change
    wskaźnik nagromadzenia
    odpad
    gmina
    tempo zmian
    Opis:
    The paper presents an analysis of changes in the amount of municipal waste produced in individual poviats and communes of the Podkarpackie Region. The work was performed on the basis of own research carried out with the use of data collected from the Regional Data Bank, CSO, 2008 - 2014. The conducted analyses show that most waste is generated in cities with poviat rights where the value of the average waste accumulation is in the range of 200 to 300 kg · (per· year)-1. In other poviats, the index value was changing in a very wide range, from 45 to 200 kg · (per · year)-1. The analyzed communes of the Podkarpackie Region were also characterized by a large range of changes of the total mixed waste accumulation and household waste per person in a range of 14.5 kg · (person · year)-1 to 345.3 kg · (person · year -1 and 11,3 kg (person · year)-1 to 221.5 kg · (person · year)-1. It was therefore attempted to determine the effects of the administrative and functional type of communes on the size of the examined indicators. The analysis shows that the highest average of total waste accumulation characterized urban communes (253.6 ± 32.8 kg · (person · year)-1). The second place was taken by municipalities with urban, tourism and recreation areas (161.5 ± 38 kg · (person · year)-1). The lowest value, at the level of 68.6 ± 6 kg · (person · year) -1, characterized farming communities, and those with the advantage of agricultural, forests and residential functions. Three specific average values were determined for household waste accumulation ratio, i.e. 169.5 ± 23.7 (urban communes), 96.1 ± 16 kg · (person · year) -1 (urbanized communes, with multi-functional transition areas and those with tourism and recreation functions) and 53.6 ± 5 kg · (person · year) -1 for the other communes.
    W pracy przedstawiono analizy zmian ilości produkowanych odpadów komunalnych na obszarach poszczególnych powiatów oraz gmin województwa podkarpackiego. Cel pracy zrealizowano na podstawie badań własnych wykonanych w oparciu o dane pobrane z Banku Danych Regionalnych GUS z lat 2008 - 2014. Z wykonanych analiz wynika, że najwięcej odpadów generowane jest na terenie miast na prawach powiatu, gdzie wartość średnia wskaźników nagromadzenia odpadów zawiera się w przedziale od 200 do 300 kg·rok-1. W pozostałych powiatach wartość wskaźnika zmieniała się w bardzo szerokim zakresie od 45 do 200 kg·rok-1. Duży zakres zmian wskaźnika nagromadzenia odpadów zmieszanych ogółem oraz z gospodarstw domowych w przeliczeniu na osobę w przedziale od 14,5 kg·(os.·rok)-1 do 345,3 kg·(os.·rok)-1 oraz od 11,3 kg·(os.·rok)-1 do 221,5 kg·(os.·rok)-1 charakteryzował również badane gminy województwa podkarpackiego. Podjęto więc próby zmierzające do ustalenia wpływu typu administracyjnego i funkcjonalnego gminy na wielkość badanych wskaźników. Z analiz wynika, że najwyższą średnią wartością wskaźnika nagromadzenia odpadów ogółem charakteryzowały się gminy miejskie (253,6±32,8 kg·(os.·rok)-1). Drugie miejsce zajęły gminy o obszarach zurbanizowanych, turystycznych i rekreacyjnych (161,5±38 kg·(os.·rok)-1). Najniższa wartość wskaźnika na poziomie 68,6±6 kg·(os.·rok)-1, charakteryzowała gminy rolnicze, oraz z przewagą funkcji rolniczej, leśnych i mieszkalnych. Dla wskaźnika nagromadzenia odpadów z gospodarstw domowych wyznaczono trzy charakterystyczne wartości średnie, tj. 169,5±23,7 (gminy miejskie), 96,1±16 kg·(os.·rok)-1 (gminy zurbanizowane, o wielofunkcyjnych obszarach przejściowych oraz o funkcjach turystycznych i rekreacyjnych) oraz 53,6±5 kg·(os.·rok)-1 dla pozostałych gmin.
    Źródło:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2016, 61, 2; 60-64
    1642-686X
    2719-423X
    Pojawia się w:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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