Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Influence of the American Financial Market on Other Markets During the Subprime Crisis

100%

Płuciennik P.

Folia Oeconomica Stetinensia

|

2012

|

tom 12

|

nr 2

19-30

EN

Subprime crisis which started in the USA in 2007 was the cause of the most significant economic disturbances since the Great Depression in 1930s. Soon it transmitted to other countries, including those in which banks were not engaged in the subprime mortgage market. The crisis hit various sectors of national economies and led to changing of the trends on the stock markets, which are connected to American capital market. In the following article we researched the influence of the American market on the other markets in the context of the financial crisis. Our analysis is based on the results obtained from the multivariate parametric models. Seeing that the data space is high-dimensional, we used GO-GARCH models introduced by van der Weide (2005) and Boswijk and van der Weide (2006).

2

System szkolnictwa wyższego a kapitał intelektualny regionu w wybranych krajach europejskich

100%

Rószkiewicz M.

Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics

|

2013

|

nr 2(40)

9-21

EN

This paper analyzes the relation between intellectual capital and development of higher education system. The measurement was executed for the set of 16 UE countries, including Poland. Applied approach into the measurement of intellectual capital was regarded as the extension of the proposals presented by the author in the Report of Intellectual Capital of Poland (www.innowacyjnosc.gpw.pl/kip). The paper focuses on crucial features of the higher education system which was extracted in the procedure of principal components. Using these components a comparative analysis of Polish higher education system in Poland was examined and collated with systems of other UE countries. The study also examined the influence of these crucial factors on the level of intellectual capital. A regression model describing dependence of intellectual capital on these core components was estimated. The results show a big disproportion between quality and range of the Polish higher education system. That means that the prevalent development of Polish higher education system focuses on the scale of functioning but extensive development does not follow development of quality. However, the model of the relation estimated for a set of UE countries shows that the qualitative features of the higher education system play a crucial role in shaping the level of intellectual capital.

3

Assessment of interpersonal trust of Poles by the principal components analysis and log-linear modeling

100%

Grześkowiak A.

Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics

|

2014

|

nr 1(43)

74-86

EN

Interpersonal trust in Poland is found to be at a very low level. This paper aims at the analysis of this phenomenon on the basis of European Social Survey data. Principal components analysis was applied to examine the degree of interpersonal trust in Poland in relation to other countries. Associations of three dimensions of trust, i.e. trustfulness, fairness and helpfulness, were analyzed by log-linear modeling as well as an agreement measure relevant for categorical variables. A composite indicator based on the first principal component scores confirmed the relatively poor social trust of Poles. A moderate agreement on any two of the three facets of this phenomenon was uncovered and in most cases no interactions among all three aspects of interpersonal trust were detected.

4

Macroeconomic Risk of Investment Portfolios at the Warsaw Stock Exchange

88%

Jaguś F. , ING Bank Śląski S.A

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

2009

|

tom 225

EN

The essay presents the attempt to examine selected macroeconomic risk factors of portfolio Investments in Polish capital market as well as to build investment portfolios sensitive to particular risk profiles. With this objective in view, quoted companies at WSE were classified in accordance lo selected macroeconomic risk factor, applying the multidimensional statistic analysis. On the basis of the classification the shares portfolios of different risk profiles were built. The principal components analysis was applied to specify the main macroeconomic risk factors. Next, for all assets individually multifactor regression models were built to describe relations between the return rates of the assets and the macroeconomic risk factors. As a result of the regression analysis the sensitivity risk measures were received. The clustering analysis was applied in order to classify the assets in accordance to the sensitivity risk measures. The result of classification was used to build the portfolios that are sensitive to specific of macroeconomic risks. Finally the influence of the specific macroeconomic risks on total investment risk was examined.

PL

W pracy podjęto próbę oceny wybranych czynników ryzyka makroekonomicznego inwestycji portfel owej na polskim rynku kapitałowym. W tym celu przeprowadzono analizę klasyfikacji spółek ze względu na wybrane czynniki ryzyka makroekonomicznego, a następnie budowano portfele akcji o określonych profilach tego ryzyka. Badanie przeprowadzono na miesięcznych danych makroekonomicznych oraz miesięcznych stopach zwrotu spółek notowanych na GPW w Warszawie w okresie od stycznia 1999 do sierpnia 2005 r. Do specyfikacji ryzyka wykorzystano analizę głównych składowych. Wyznaczone składowe główne potraktowano jako czynniki ryzyka makroekonomicznego. Następnie oszacowano funkcje regresji opisujące stopy zwrotu akcji z wyznaczonymi czynnikami ryzyka. W wyniku analizy n presji otrzymano miary ryzyka wrażliwości stóp zwrotu spółek na poszczególne czynniki ryzyka makroekonomicznego. Następnie wykorzystano analizę skupień i dokonano klasyfikacji spółek ze względu na wyznaczone miary wrażliwości. Na podstawie wyników klasyfikacji zbudowano portfele akcji o określonych profilach makroekonomicznego ryzyka a następnie przeprowadzono analizę dywersyfikacji ryzyka portfeli. Ostatecznie zbadano wpływ poszczególnych czynników ryzyka na całkowite ryzyko inwestycji.

5

Using the LSTM network to forecast the demand for hard coal

88%

Manowska A. , Manowska A.

|

tom 36

|

nr 4

6

Socio-economic transformation of Poland’s largest cities over the years 1998–2008: A multivariate approach

88%

Mierzejewska L.

Rozwój Regionalny i Polityka Regionalna

|

2013

|

nr 24

83-98

EN

This article seeks to show changes in the socio-economic structure of the thirty largest Polish cities, in topological relations, and in the type of socio-economic differences among them. The research was carried out at three analytical levels: of the unitary variables chosen, principal components, and in a synthetic approach (cluster analysis). To assess structural changes, use was made of comparative statics involving an analysis of the 1998 and 2008 situations. The period analysed was one of dynamic changes in the determinants of the socio-economic development of Polish cities, with four reforms of key significance being introduced, not all of them crowned with success, but also a period marking the start of a decline in demographic dynamics and of suburbanisation processes. It is also treated as a time of transition from a quantitative to a qualitative type of urban development, as indicated by improving services in the sphere of municipal infrastructure. Those processes are connected with the restructuring of the economy, in particular with its distinctly post-industrial orientation, which is especially readily visible in the case of the Upper Silesian Industrial District (a mining and heavy-industry region). The research corroborated the highly specific type of development of the towns of this region as well as the unique position of the Polish capital city. It also showed that the changes which determined the tendencies of transformation of the Polish cities were mainly those in demography, housing situation, level of health care, and level of entrepreneurship.

7

Homogeneous regionalization via L-moments for Mumbai City, India

88%

Parchure A. S. , Gedam S. K.

Meteorology Hydrology and Water Management. Research and Operational Applications

|

2019

|

tom Vol. 7, Iss. 2

73--83

EN

This study identified homogeneous rainfall regions using a combination of cluster analysis and the L-moments approach. The L-moments of heavy rainfall events of various durations (0.25, 1, 6, 12, 24, 48, 72, 96, and 120 h) were analysed using seasonal (June-September) rainfall measurements at 47 meteorological stations over the period 2006- 2016. In the primary phase of this study, the homogeneity of Mumbai as a single region was examined by statistical testing (based on L-moment ratios and variations of the L-moments). The K-means clustering approach was applied to the site characteristics to identify candidate regions. Based on the most appropriate distribution, these regions were subsequently tested using at-site statistics to form the final homogeneous regions. For durations above 1h, the regionalisation procedure delineated six clusters of similarly behaved rain gauges, where each cluster represented one separate class of variables for the rain gauges. However, for durations below 1h, the regionalisation procedure was not efficient in the sense of identifying homogeneous regions for rainfall. Furthermore, the final clusters confirmed that the spatial variation of rainfall was related to the complex topography, which comprised flatlands (below or at mean sea level), urban areas with high rise buildings, and mountainous and hilly areas.

8

Chemometric study of soil analysis data

88%

Spanos T. , Simeonov V. , Tsakovski S. , Thiokas D.

Open Chemistry

|

2004

|

tom 2

|

nr 2

402-416

EN

The present paper deals with chemometric interpretation of soil analysis data collected from 31 sampling sites in the region of Kavala and Drama, Northern Greece. The determination of 16 different chemical and physicochemical characteristics is principally needed for prognosis of the land treatment and fertilizing. The study carried out indicates that the application of multivariate statistical approaches could reveal new and specific information about sampling sites. It has been found that they could be divided into four general patterns: pattern 1 contains dominantly inorganic and alkaline soil samples from semi-mountainous regions in close proximity to the seacoast; pattern 2 indicates the same soil sample type and regional location as pattern 1 but is far from the coastal line; pattern 3 includes samples from sites from the plains with organic and alkaline soils with close proximity to the coast; pattern 4 resembles pattern 3 as soil type but involves samples from sites far from the shore. Further, six latent factors were identified, conditionally named “structural”, “acidic”, “nutritional”, “salt”, “microcomponents” and “organic”. Finally, an apportioning procedure was carried out to find the source contributions in the measured analytical values. In this way the routine estimation of the soil quality could be improved.

9

Magnitude Modelling of HRTF Using Principal Component Analysis Applied to Complex Values

75%

Ramos O. A. , Tommasini F. C.

Archives of Acoustics

|

2014

|

tom Vol. 39, No. 4

477--482

EN

Principal components analysis (PCA) is frequently used for modelling the magnitude of the head- related transfer functions (HRTFs). Assuming that the HRTFs are minimum phase systems, the phase is obtained from the Hilbert transform of the log-magnitude. In recent years, the PCA applied to HRTFs is also used to model individual HRTFs relating the PCA weights with anthropometric measurements of the head, torso and pinnae. The HRTF log-magnitude is the most used format of input data to the PCA, but it has been shown that if the input data is HRTF linear magnitude, the cumulative variance converges faster, and the mean square error (MSE) is smaller. This study demonstrates that PCA applied directly on HRTF complex values is even better than the two formats mentioned above, that is, the MSE is the smallest and the cumulative variance converges faster after the 8th principal component. Different objective experiments around all the median plane put in evidence the differences which, although small, seem to be perceptually detectable. To elucidate this point, psychoacoustic discrimination tests are done between measured and reconstructed HRTFs from the three types of input data mentioned, in the median plane between −45◦ and +90◦.

10

Ocena zróżnicowania poziomu życia mieszkańców województw w latach 2003–2013 za pomocą składowych głównych dla wielowymiarowych danych funkcjonalnych oraz analizy skupień

75%

Krzyśko M. , Majka A. , Wołyński W.

Przegląd Statystyczny

|

2016

|

tom 63

|

nr 1

81-98

EN

The paper presents an estimation of life standard diversity for residents of Polish voivodships in 2003–2013. The principal component analysis was applied for multidimensional functional data and the dendrite method was used for cluster analysis. These methods made it possible to isolate relatively homogeneous groups of voivodships that had similar values of characteristics under consideration, for the whole period at issue.

PL

W artykule przedstawiono ocenę zróżnicowania poziomu życia mieszkańców województw w latach 2003–2013. Do oceny zastosowano analizę składowych głównych dla wielowymiarowych danych funkcjonalnych oraz dendrytową analizę skupień. Metody te pozwoliły na wyodrębnienie względnie jednorodnych grup województw o zbliżonym poziomie rozpatrywanych cech dla całego rozpatrywanego okresu łącznie.

11

Propozycja prostego, wyprzedzającego wskaźnika koniunktury w przemyśle

75%

Olesiński B.

Prace i Materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego SGH

|

2012

|

tom 90: Badania koniunktury - zwierciadło gospodarki. Część I

215-227

PL

W artykule podejmuje się próbę opracowania prostego, wyprzedzającego barometru koniunktury dla produkcji przemysłu przetwórczego w Polsce na podstawie danych z badań koniunktury z lat 1997-2012 i zbadania jego zdolności prognostycznej. Przy doborze wag dla poszczególnych komponentów wskaźnika wykorzystano metodę głównych składowych. Proponowany wskaźnik trafnie prognozuje niedalekie wystąpienie punktów zwrotnych w przebiegu indeksu produkcji sprzedanej przemysłu przetwórczego i barometru koniunktury IRG SGH. Pomimo pewnych zastrzeżeń, przeprowadzona analiza wykazała użyteczność metody głównych składowych w konstruowaniu tego typu wskaźników.

EN

The paper proposes a simple leading indicator for manufacturing in Poland based on business survey data data of 1997-2012 and tests for its forecasting capability. Principal components analysis (PCA) was used to compute weights for series to compose the indicator which proved to be efficient in forecasting forthcoming turning points of the sold manufacturing production index, as well as the RIED WSE composite indicator for the Polish economy. Our analysis has proved that, in spite of some drawbacks, PCA might be useful for further construction of this type of indicators.

12

Water quality study of the Struma river basin, Bulgaria (1989–1998)

75%

Simeonova P. , Simeonov V. , Andreev G.

Open Chemistry

|

2003

|

tom 1

|

nr 2

121-136

EN

The present paper deals with an estimation of the water quality of the Struma river. Long-term trends, seasonal patterns and data set structures are studied by the use of statistical analysis. Nineteen sampling sites along the main river stream and different tributaries were included in the study. The sites are part of the monitoring net of the region of interest. Seventeen chemical indicators of the surface water have been measured in the period 1989–1998 in monthly intervals. It is shown that the water quality is relatively stable throughout the monitoring period, which is indicated by a lack of statistically significant trends for many of the sites and by chemical variables. Several seasonal patterns are observed at the sampling sites and four latent factors are identified as responsible for the data set structure.

13

Multivariate statistical interpretation of clinical data of prolactinoma patients

63%

Georgieva-Nikolova R. , Kamenov Z. , Slavova M. , Nikolov M. , Simeonov V.

Ecological Chemistry and Engineering. A

|

2013

|

tom Vol. 20, nr 4-5

585--594

EN

This study reveals some specific relationships between the clinical parameters usually checked at prolactinoma patients allowing in such a way to optimize the monitoring procedure by selecting a reduced number of health status indicators. This is achieved by multivariate statistical interpretation of the parameter values where clusters of indicators with correlated (similar) response are proven. Additionally, four patterns of prolactinoma patients are found each one of them characterized by specific clinical indicators. This original information could be of use for better interpretation of the health status of the patients.

PL

Przeprowadzone badania pacjentów z prolaktynemią wykazały istnienie pewnych zależnooeci pomiędzy parametrami klinicznymi, umożliwiających optymalizację procedur monitorowania stanu zdrowia za pomocą mniejszej liczby wskaźników. Taką optymalizację można osiągnąć dzięki interpretacji wartooeci parametrów za pomocą wielowymiarowych metod statystycznych, za pomocą których wykazano istnienie skorelowanych grup zmiennych wskaźnikowych. Dodatkowo stwierdzono istnienie czterech grup pacjentów z prolaktynemią, charakteryzujących się specyficznymi wskaźnikami klinicznymi. Informacje te mogą być wykorzystane do lepszej oceny stanu zdrowia pacjentów.

14

Application of artificial neural networks and principal component analysis on vibration signals for automated fault classification of roller element bearings

63%

Zuber N. , Bajrić R.

Eksploatacja i Niezawodność

|

2016

|

tom Vol. 18, no. 2

299--306

EN

The article addresses the implementation of feature based artificial neural networks and vibration analysis for automated roller element bearings faults identification purpose. Vibration features used as inputs for supervised artificial neural networks were chosen based on principal component analysis as one of the possible methods of data dimension reduction. Experimental work has been conducted on a specially designed test rig and on a drive of the Ganz port crane in port of Novi Sad, Serbia. Different scalar vibration features derived from time and frequency domain were used as inputs to fault classifiers. Several types of roller elements bearings faults, at different levels of loads were tested: discrete faults on inner and outer race and looseness. It is demonstrated that proposed set of input features enables reliable roller element bearing fault identification and better performance of applied artificial neural networks.

PL

Artykuł omawia zastosowanie sztucznych sieci neuronowych opartych na cechach oraz analizy drgań do celów automatycznej identyfikacji uszkodzeń łożysk tocznych. Cechy drgań mające posłużyć jako dane wejściowe do nadzorowanych sztucznych sieci neuronowych wybrano na podstawie analizy głównych składowych, która stanowi jedną z metod zmniejszania rozmiaru zbioru danych statystycznych. Badania prowadzono na specjalnie do tego celu zaprojektowanym stanowisku badawczym oraz na układzie napędu żurawia portowego firmy Ganz w porcie Novi Sad w Serbii. Jako wejścia klasyfikatorów uszkodzeń wykorzystano różne skalarne cechy drgań określone w dziedzinie czasu i częstotliwości. Badano kilka typów uszkodzeń łożysk tocznych przy różnych poziomach obciążenia: uszkodzenia dyskretne w obrębie pierścienia wewnętrznego i zewnętrznego łożyska oraz nadmierny luz. Wykazano, że proponowany zbiór cech wejściowych umożliwia niezawodną identyfikację uszkodzeń łożysk tocznych oraz zapewnia lepszą wydajność zastosowanych sztucznych sieci neuronowych.

15

Long-Term Statistical Assessment of the Water Quality of Tundja River

63%

Papazova P. , Simeonova P.

Ecological Chemistry and Engineering. S

|

2012

|

tom Vol. 19, nr 2

213-226

EN

Two major environmetric methods (Cluster analysis (CA) and Principal components analysis (PCA)) were applied for statistical assessment of the water quality of trans-border river Tundja. The study used long-term monitoring data from 26 sampling sites characterized by 12 physicochemical parameters. Clustering of chemical indicators results in 3 major clusters: the first one shows the impact of anthropogenic sources, the second - the impact of agriculture and farming activities and the last one describes the role of the physical parameters on the water quality and also the impact of urban wastes. For better assessment of the monitoring data, PCA was implemented, which identified four latent factors. Two of them - “urban wastes” factor and “agriculture” factor correspond almost entirely to clusters 3 and 2 from the previous statistical analysis. The third one, named “industrial wastes” factor, reveals a specific seasonal behavior of the river system. The last latent factor describes the active reaction of the water body and is determined as “acidity” factor. The linkage of the sampling sites along the river flow by CA formed two clusters with the spatial “upstream-downstream” separation. The apportionment model of the pollution determined the contribution of each one of identified pollution factors to the total concentration of each one of the water quality parameters.

PL

Dwie główne metody analizy danych środowiskowych (analiza skupień (CA) i analiza składowych głównych (PCA)) zastosowano do statystycznej oceny jakości wód transgranicznej rzeki Tundja. W badaniach wykorzystano dane otrzymane z monitoringu długookresowego. Próbki pobrano w 26 miejscach i scharakteryzowano za pomocą 12 parametrów fizykochemicznych. Pogrupowanie tych parametrów ze względu na 3 wskaźniki chemiczne pozwoliło na zbudowanie 3 głównych klastrów: pierwszy z nich pokazuje wpływ źródeł antropogennych, drugi - wpływ rolnictwa i działalności rolniczej, a trzeci opisuje rolę parametrów fizycznych i zanieczyszczeń środowiska miejskiego na jakość wody. W celu lepszej oceny danych monitoringowych zastosowano PCA, co pozwoliło na identyfikację czterech ukrytych czynników. Dwa z nich - czynnik „miejskie odpady” i czynnik „rolnictwo” - odpowiadają niemal w całości klastrom 3 i 2 z poprzedniej analizy statystycznej. Trzeci czynnik, nazwany „odpadami przemysłowymi”, ukazuje specyficzne zmiany sezonowe w systemie rzecznym. Ostatni czynnik opisuje reakcję wody i jest określany jako czynnik „kwasowość”. Powiązania pomiędzy miejscami pobierania próbek wzdłuż przepływu oceniono za pomocą CA. Wskazano istnienie dwóch klastrów z separacją przestrzenną „upstream-downstream”. Model podziału zanieczyszczeń określał wkład każdego ze zidentyfikowanych czynników zanieczyszczeń w całkowitym stężeniu każdego z parametrów jakościowych wody.

16

The use of chemometrics to analyse protein patterns from gel electrophoresis

63%

Faergestad E. M. , Rye M. B. , Nhek S. , Hollung K. , Grove H.

Acta Chromatographica

|

2011

|

tom Vol. 23, no. 1

1--40

EN

Chemometrics involves strategies to analyse multivariate data using interdisciplinary approaches aiming to extract relevant information from complex data. Chemometric strategies comprise both the pre-processing of the data, where the choice of methodology is domain-specific, and analysis of the resulting data after preprocessing using multivariate methodology. Although use of multivariate data analysis for gel electrophoresis images has increased substantially in the last decade, its use is still much less frequent than use of univariate approaches. Considering the complexity of the electrophoresis gel images and the multivariate nature of the proteome, applying multivariate data analysis for gel electrophoresis images gives information which is otherwise lost. This paper is written as a review and guideline of chemometric strategies used for analysis of gel electrophoresis images. The multivariate data analyses described are, however, also relevant for other proteome data, for example mass spectrometry, and for functional genomics in general.

17

Dimensionality of an urban transport system based on ISO 37120 indicators for the case of selected European cities

63%

Hajduk S. , Litavniece L.

Engineering Management in Production and Services

|

2019

|

tom Vol. 11, no. 4

80--91

EN

The study aims to assess transport systems in terms of ISO 37120 indicators in selected European cities. Using the principal components analysis, the research identified significantly correlated variables associated with urban transport. Three principal components explained almost 87% of input data variability. The first principal component was mainly related to transportation fatalities, the second component — to the length of bicycle paths, and the third component — to the length of the network used by light passenger public transport. A strong correlation was found between the length of high capacity public transport and transportation fatalities. Furthermore, the analysis proved that the Aalter transport system was an outlier. The paper concludes by identifying several recommendations on the improvement of urban transport management and the development of low-carbon mobility systems.

18

Long-Term Statistical Assessment of the Water Quality of Tundja River

63%

Papazova P. , Simeonova P.

Ecological Chemistry and Engineering S

|

2012

|

tom 19

|

nr 2

213-226

EN

Two major environmetric methods (Cluster analysis (CA) and Principal components analysis (PCA)) were applied for statistical assessment of the water quality of trans-border river Tundja. The study used long-term monitoring data from 26 sampling sites characterized by 12 physicochemical parameters. Clustering of chemical indicators results in 3 major clusters: the first one shows the impact of anthropogenic sources, the second - the impact of agriculture and farming activities and the last one describes the role of the physical parameters on the water quality and also the impact of urban wastes. For better assessment of the monitoring data, PCA was implemented, which identified four latent factors. Two of them - "urban wastes" factor and "agriculture" factor correspond almost entirely to clusters 3 and 2 from the previous statistical analysis. The third one, named "industrial wastes" factor, reveals a specific seasonal behavior of the river system. The last latent factor describes the active reaction of the water body and is determined as "acidity" factor. The linkage of the sampling sites along the river flow by CA formed two clusters with the spatial "upstream-downstream" separation. The apportionment model of the pollution determined the contribution of each one of identified pollution factors to the total concentration of each one of the water quality parameters.

PL

Dwie główne metody analizy danych środowiskowych (analiza skupień (CA) i analiza składowych głównych (PCA)) zastosowano do statystycznej oceny jakości wód transgranicznej rzeki Tundja. W badaniach wykorzystano dane otrzymane z monitoringu długookresowego. Próbki pobrano w 26 miejscach i scharakteryzowano za pomocą 12 parametrów fizykochemicznych. Pogrupowanie tych parametrów ze względu na 3 wskaźniki chemiczne pozwoliło na zbudowanie 3 głównych klastrów: pierwszy z nich pokazuje wpływ źródeł antropogennych, drugi - wpływ rolnictwa i działalności rolniczej, a trzeci opisuje rolę parametrów fizycznych i zanieczyszczeń środowiska miejskiego na jakość wody. W celu lepszej oceny danych monitoringowych zastosowano PCA, co pozwoliło na identyfikację czterech ukrytych czynników. Dwa z nich - czynnik "miejskie odpady" i czynnik "rolnictwo" - odpowiadają niemal w całości klastrom 3 i 2 z poprzedniej analizy statystycznej. Trzeci czynnik, nazwany "odpadami przemysłowymi", ukazuje specyficzne zmiany sezonowe w systemie rzecznym. Ostatni czynnik opisuje reakcję wody i jest określany jako czynnik "kwasowość". Powiązania pomiędzy miejscami pobierania próbek wzdłuż przepływu oceniono za pomocą CA. Wskazano istnienie dwóch klastrów z separacją przestrzenną "upstream-downstream". Model podziału zanieczyszczeń określał wkład każdego ze zidentyfikowanych czynników zanieczyszczeń w całkowitym stężeniu każdego z parametrów jakościowych wody.

19

Using the LSTM network to forecast the demand for hard coal

63%

Manowska A.

Gospodarka Surowcami Mineralnymi

|

2020

|

tom T. 36, z. 4

33--48

EN

Securing the certainty of supplies of the necessary minimum energy in each country is a basic condition for the energy security of the state and its citizens. The concept of energy security combines several aspects at the same time, as it can be considered in terms of the availability of own energy resources, it concerns technical aspects related to technical infrastructure, as well as political aspects related to the management and diversification of energy supplies. Another aspect of the issue of energy security is the environmental perspective, which is now becoming a priority in the light of the adopted objectives of the European Union’s energy policy. The restrictive requirements for reducing greenhouse gas emissions and increasing the required level of renewable energy sources in the energy balance of the Member States is becoming a challenge for economies that use fossil fuels to a large extent in the raw material structure, including Poland. Poland is the largest producer of hard coal in the European Union and hard coal is a strategic raw material as it satisfies about 50% of the country’s energy demand. In this context, the main goal of the article was to determine the future sale of hard coal by 2030 in relation to environmental regulations introduced in the energy sector. For this purpose, a mathematical model with a 95% confidence interval was developed using artificial LSTM neural networks, which belong to deep learning machine learning techniques, which reflects the key relationships between hard coal mining and the assumptions adopted in the National Energy and Climate Plan for the years 2021–2030 (NECP).

PL

Zabezpieczenie pewności dostaw niezbędnego minimum energii w każdym kraju jest podstawowym warunkiem bezpieczeństwa energetycznego państwa i jego obywateli. Pojęcie bezpieczeństwa energetycznego łączy kilka aspektów jednocześnie, gdyż można je rozpatrywać na płaszczyźnie dostępności własnych surowców energetycznych; dotyczy aspektów technicznych związanych z infrastrukturą techniczną, a także aspektów politycznych, które związane są z zarządzaniem oraz dywersyfikacją dostaw surowców energetycznych. Kolejnym elementem zagadnienia bezpieczeństwa energetycznego jest perspektywa środowiskowa, która nabiera obecnie priorytetowej ważności w świetle przyjętych celów polityki energetycznej Unii Europejskiej. Restrykcyjne wymagania w zakresie redukcji poziomów emisji gazów cieplarnianych oraz wzrostu wymaganego poziomu odnawialnych źródeł energii w bilansie energetycznym krajów członkowskich stają się wyzwaniem dla gospodarek wykorzystujących w dużej mierze paliwa kopalne w strukturze surowcowej, do których należy również Polska. Polska jest największym producentem węgla kamiennego w Unii Europejskiej i jest to surowiec strategiczny, gdyż zaspokaja około 50% zapotrzebowania energetycznego kraju. W tym kontekście głównym celem artykułu było określenie przyszłej sprzedaży węgla kamiennego w perspektywie do 2030 roku, w odniesieniu do regulacji środowiskowych wprowadzanych w energetyce. W tym celu opracowano model matematyczny z 95-procentowym przedziałem ufności z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych LSTM, które należą do technik uczenia maszynowego – deep learning, który odzwierciedla kluczowe relacje między górnictwem węgla kamiennego a przyjętymi założeniami w Krajowym planie na rzecz energii i klimatu na lata 2021–2030 (KPEiK).

20

Partial least squares method in the analysis of the intensity of damage in prefabricated large-block building structures

63%

Firek K. , Rusek J.

Archives of Mining Sciences

|

2017

|

tom Vol. 62, no. 2

269--277

EN

The paper presents the research methodology aimed at determining the building damage intensity index as a linear combination of indices describing the damage to its individual components. The research base comprised 129 building structures erected in the large-block technology. The study compared the results of a standardized approach to data mining - PCA (Principal Components Analysis) with the procedure of the PLSR method (Partial Least Squares Regression). As a result of the analysis, a generalized form of the building damage index was obtained, as a linear combination of the damage to its components.

PL

W referacie przedstawiono metodykę badań, której celem było ustalenie wskaźnika zakresu intensywności uszkodzeń budynku, jako kombinacji liniowej wskaźników opisujących uszkodzenia jego elementów składowych. Bazą do badań było 129 budynków wzniesionych w technologii wielkoblokowej. W badaniach porównano wyniki standardowego podejścia do eksploracji danych PCA (Principal Components Analysis) z procedurą metody PLSR (Partial Least Squares Regression). W wyniku analiz uzyskano uogólnioną postać wskaźnika uszkodzeń budynku jako kombinacji liniowej uszkodzeń elementów składowych.