Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 9

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  modele regresji
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Prediction of water quality in Riva River watershed
EN
The Riva River is a water basin located within the borders of Istanbul in the Marmara Region (Turkey) in the south-north direction. Water samples were taken for the 35 km drainage area of the Riva River Basin before the river flows into the Black Sea at 4 stations on the Riva River every month and analyses were carried out. Changes were observed in the quality of water from upstream to downstream. For this purpose, the spatial and temporal variations of water quality were investigated using 13 water quality variables with the ANOVA test. It was observed that COD, DO, S and BOD were important in determining the spatial variation. On the other hand, it was found out that all the variables were effective in determining the temporal variation. Moreover, the correlation analysis which was carried out in order to assess the relations between water quality variables showed that the variables of BOD-COD, BOD-EC, COD-EC, BOD-T and COD-T were correlated and the regression analysis showed that COD, TKN and NH4-N explained BOD and BOD, NH4-N, T and TSS explained COD by approximately 80 %. Consequently, the Artificial Neural Network (ANN), Decision Tree and Logistic Regression models were developed using the data of training set in order to predict the water quality classes of the variables of COD, BOD and NH4-N. Quality classes were predicted for the variables by inputting the data of testing set into the developed models. According to these results, it was seen that the ANN was the best prediction model for COD, the Decision Tree for BOD and the ANN and Decision Tree for NH4-N.
EN
We evaluated the performance of nine machine learning regression algorithms and their ensembles for sub-pixel estimation of impervious areas coverages from Landsat imagery. The accuracy of imperviousness mapping in individual time points was assessed based on RMSE, MAE and R2. These measures were also used for the assessment of imperviousness change intensity estimations. The applicability for detection of relevant changes in impervious areas coverages at sub-pixel level was evaluated using overall accuracy, F-measure and ROC Area Under Curve. The results proved that Cubist algorithm may be advised for Landsat-based mapping of imperviousness for single dates. Stochastic gradient boosting of regression trees (GBM) may be also considered for this purpose. However, Random Forest algorithm is endorsed for both imperviousness change detection and mapping of its intensity. In all applications the heterogeneous model ensembles performed at least as well as the best individual models or better. They may be recommended for improving the quality of sub-pixel imperviousness and imperviousness change mapping. The study revealed also limitations of the investigated methodology for detection of subtle changes of imperviousness inside the pixel. None of the tested approaches was able to reliably classify changed and non-changed pixels if the relevant change threshold was set as one or three percent. Also for fi ve percent change threshold most of algorithms did not ensure that the accuracy of change map is higher than the accuracy of random classifi er. For the threshold of relevant change set as ten percent all approaches performed satisfactory.
PL
W artykule omówiono problem związane z odtwarzaniem I prognozowaniem pól maksymalnych amplitud składowych poziomych przyspieszeń drgań gruntu wywoływanych silnymi wstrząsami górotworu. Przedstawiono sposoby wykorzystania danych empirycznych, uzyskiwanych z rozbudowywanych sieci powierzchniowych stanowisk obserwacyjnych, do tworzenia modeli regresji wiążących energie wstrząsów i ich odległości epicentralne z parametrami drgań gruntu. Dla wybranego, silnie zagrożonego sejsmicznie rejonu eksploatacji, odtworzono rozkłady maksymalnych przyspieszeń drgań gruntu generowanych najsilniejszymi wstrząsami. Przeanalizowano błędy wykonanych oszacowań. Wyznaczone równanie regresji zastosowano również do prognozy maksymalnych przyspieszeń drgań gruntu, jakie mogły być wywołane wstrząsami towarzyszącymi projektowanym robotom górniczym.
EN
The problems connected with reproduction and forecasting of the fields of the maximum amplitudes of horizontal components of ground vibration accelerations generated by the strong rock mass tremors are discussed. The ways of using empirical data received from developed network of the surface observation stands for creation of regression models binding tremor energies and their epicentre distances with ground vibrations parameters are presented. For the selected mining region with strong seismic hazard distributions of the maximum ground vibrations acceleration generated by the strongest tremors are reproduced. Errors of executed estimation are analyzed. The determined equation of regression have been used also for the forecast of maximum ground vibrations which can be generated by the tremors connected with designed mining operations.
PL
Systemy odwodnienia są ważnym elementem infrastruktury zarówno w obszarach wiejskich, jak i miejskich. Ich właściwe projektowanie i eksploatacja powinny być oparte na dobrym rozpoznaniu lokalnych charakterystyk opadu, głównie ich maksymalnych natężeń. Maksymalne chwilowe natężenie deszczu w wielu przypadkach można określić tylko na podstawie klasycznych papierowych pasków rejestracyjnych, co jest dość drogie i czasochłonne. Biorąc to pod uwagę, postawiono sobie dwa podstawowe cele badawcze. Pierwszy z nich - to opracowanie propozycji metody konwersji klasycznych graficznych rejestracji pluwiograficznych do formatu cyfrowego (digitalizacji) i późniejsze użycie skonwertowanych danych do obliczenia wartości chwilowego natężenia deszczu, a drugi - opracowanie narzędzia do prognozowania natężenia maksymalnego deszczu dla przedziałów czasu: 5, 15, 20, 30, 45, 90 i 120 minut na podstawie prostych do określenia parametrów deszczu, tj. całkowitej sumy i czasu trwania oraz jego 10- i 60-minutowych maksymalnych wysokości opadu. Badania przeprowadzono na podstawie rejestracji opadów z lat 1975-2002 w Obserwatorium Agro- i Hydrometeorologii Akademii Rolniczej we Wrocławiu, które wykorzystano do wykazania przydatności digitalizacji danych opadowych. Dane w formacie cyfrowym były łatwo adaptowalne do analiz w różnych skalach czasu. Poza tym opracowano zestaw liniowych modeli regresji wielokrotnej do prognozowania maksymalnego natężenia chwilowego deszczu. Działanie wszystkich modeli okazało się poprawne, a prognozy wartości maksymalnych chwilowego natężenia deszczu bliskie bądź równe rzeczywistym wartościom.
EN
Drainage systems are important part of infrastructure in both rural and urban areas. Their proper design and exploitation should be based on a good knowledge of local precipitation characteristics, mainly on maximum precipitation intensities. Derivation of maximum instant precipitation intensities is still in most cases possible only from the classical paper strips registrations, which is a very expensive and time-consuming operation. Having this in mind, two basic research aims were established. The first one was to propose the conversion method of classical paper strips' records into the digital format (digitalization) and afterwards to use converted data for calculating maximum instant rainfalls intensities. Development of the tool to predict maximum rainfall intensities for the time periods of: 5, 15, 20, 30, 45, 90 and 120 minutes based on easily established storm parameters (total amount, duration and its 10- and 60-minute maximum precipitation) was the second aim of the study. The study was based on precipitation data registered from 1975 to 2002 at the Agro- and Hydrometeorology Observatory of the Agricultural University in Wroclaw. The usefulness of the precipitation data digitalization was demonstrated. Data in the digital format were easily adapted to analysis at different time scales. Development of the simple linear multiple regression models to predict maximum instant rainfall intensities was the second study result. All models performance appeared correct and their predicted maximum rainfall intensities were close or equal to real, observed values.
PL
Niniejszy artykuł ma na celu przedstawienie spostrzeżeń i uwag dotyczących zastosowania transformaty Z do identyfikacji stanów obiektów, a przede wszystkim zmian tych stanów. W diagnostyce maszyn duża rolę odgrywa analiza zachodzących zmian stanów technicznych, będąca podstawą do prognozowania. Podstawowym problemem jest sposób interpretacji parametrów modeli diagnostycznych. Dotyczy to przede wszystkim sposobu analizowania wartości tych parametrów oraz w szczególności ich zmian. Zmiany związane ze stanem obiektu, odzwierciedlają się, bowiem w zmianach parametrów fizycznych, a te z kolei w parametrach modeli. Zastosowanie płaszczyzny zespolonej Z jako płaszczyzny reprezentacji modelu diagnostycznego może być pomocna w diagnozowaniu stanu obiektu. Praca jest kontynuacją wcześniejszych doświadczeń związanych z zastosowaniem diagnozowania maszyn wirnikowych w oparciu o analizę położenia biegunów i zer na płaszczyźnie zespolonej ciągłej.
EN
The paper was devoted to present some notices and attentions in relation to application Z transform for purpose of identification of object state and most of all identification of their changes. An analysis of changes of technical states performs an elementary function in machine diagnostics and can be used in prediction. A manner of interpretation of the diagnostic model parameters is a principal problem. Most of all, it concern a way of analysis of values and changes of models parameters. Changes of object states are reflected in their physical parameters and they are next represented in model parameters. An application of complex plane Z as a plane of diagnostic model representation may be helpful in diagnosis of object states. This article is a continuance of earlier experiences connected with working out a method of diagnosing of rotating machine based on analysis of poles/zeros arrangement on the continuous complex plane
PL
Referat prezentuje statystyczną metodę przetwarzania wyników eksploatacyjnych pomiarów parametrów pracy w diagnozowaniu okrętowych turbinowych silników spalinowych Wartości zmiennych jednej sekwencji czasowej obserwacji przyporządkowane są losowym zakresom ob-ciążeń silników. Powoduje to konieczność przetwarzania wyników pomiarów w celu stworzenia warunków porównywalności estymowanych wartości parametrów na jednakowych zakresach ob-ciążeń silników z wartościami dopuszczalnymi. Badając związki między zmiennymi zastosowano metodę funkcji opisującej do diagnozy chwilowej. Przedstawiono algorytm zastosowania ele-mentów analizy regresji do diagnozy chwilowej oraz wybrane wyniki badań.
EN
This paper presents a statistical method of transformation of experimental results of operational parameters for diagnosing marine turbine engines. Values of variables of one observation time sequence are assigned to random ranges of engine loads. It leads to the necessity of transforma-tion of experimental results in order to obtain comparable conditions for the estimated values of parameters at engine load ranges equivalent to those of accepted values. Descriptive functions for instant diagnosis have been used. Algorithm for application of elements of regression analysis and selected experimental results has been presented.
7
Content available remote Sieć neuronowa do predykcji własności wytrzymałościowych odlewu
PL
W pracy zaprezentowano modele do wyznaczania zależności między składem żeliwa i temperatury zalewania a wytrzymałością Rm z wykorzystaniem regresji wielorakiej oraz z użyciem sztucznej sieci neuronowej. Ze względu na powiązania między parametrami oraz nieliniowość zjawisk efektywniejszy okazał się model stworzony przez sieć neuronową.
EN
The work describes the models for prediction of tensile strength based on temperature and chemical composition of ductile cast iron. The multiple regression and the neural networks models were employed. It is concluded that ANN model is more effective tool than the regression model.
PL
W referacie przedstawiono klasyfikację czynników wpływających na pogarszanie się punktualności kursowania autobusów. Zaprezentowano grupę modeli statystycznych, opisujących zależność wielkości odchyłki od rozkładu jazdy dla wybranych czynników. Dokonano statystycznej analizy uzyskanych modeli, przedstawiono wnioski dotyczące dalszych badań.
EN
In this paper the classification of factors which have an effect on punctuality of public vehicles was shown. The group of statistical models, which describes the relationship between deviation of public transport time-tables and the selected factors were shown. Statistical analysis of obtained models was executed. Finally the conclusions to apply the models for further research were shown.
PL
Jednym z celów, jakie stawiaja sobie praktycy ekonomii jest przewidywanie wahań cen towarów i usług konsumpcyjnych. W artykule przedstawiono implementacje podstawowych metod ilościowych, służące wyjaśnieniu zmian w kształtowaniu się inflacji. Narzędzia te mogą być również z powodzeniem stosowane do budowy prognoz tego zjawiska w Polsce.
EN
In the paper we present several models describing monthly CPI in Poland in the period from January 1992 to December 1999. Linear regression models and neural networks contain: nominal wages, industry output sold and unemployment rate as well as lagged CPI as explanatory variables. CPI is predicted on the basis of actual data of descriptors and forecasts of explanatory variables that are estimated by applying: tend, Holt and moving average models.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.