Analiza porównawcza prognozowania produkcji budowlanej z zastosowaniem metod regresji korkowej, sieci neuronowych i ARIMA. Część II

• Autorzy: Rogalska M. , Hejducki Z.

Warianty tytułu

EN

Comparative analysis of construction production forecasting with stepwise regression, neural networks and ARIMA. Part II

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy analizowano możliwość prognozowania produkcji budowlano montażowej województwa dolnośląskiego metodami regresji, sieci neuronowych i ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average - autoregresyjny zintegrowany proces średniej ruchomej). Do prognozowania w metodzie regresji użyto danych pogodowych dziennych województwa dolnośląskiego oraz danych ekonomicznych dotyczących ilości zatrudnionych pracowników w sektorze budownictwo i średnich zarobków pracowników w tym sektorze. Przeprowadzono analizę wyników obliczając błędy ME, MAE, MPE, MAPE oraz współczynniki Theila I, I2,I1 2, I2 2, I3 2. Sformułowano wnioski z obliczeń.

EN

The article analyses the possibilities of forecasting Lower Silesia’s construction production with stepwise regression, neural networks and ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) methods. For the forecasting with the stepwise regression method the authors use the daily weather data of Lower Silesia and economic data: the number of employees in the construction sector and the average earnings of workers in this sector. The analysis of results by calculating errors ME, MAE, MPE, MAPE and Theil coefficients I, I2,I1 2, I2 2, I3 2 was performed. The authors of the article also propose the scope for further research.

Słowa kluczowe

PL

prognozy; produkcja budowlano-montażowa; regresja krokowa; sieci neuronowe; ARIMA

EN

forecast; construction and assembly production; stepwise regression; neural networks; ARIMA

• Wydawca: Wydawnictwo Akademii Wojsk Lądowych imienia generała Tadeusza Kościuszki
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe / Wyższa Szkoła Oficerska Wojsk Lądowych im. gen. T. Kościuszki
• Rocznik: 2011
• Tom: Nr 2
• Strony: 285--296
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Rogalska M.

autor

Hejducki Z.

• Wydział Budownictwa i Architektury Politechniki Lubelskiej

Bibliografia

• [1] Cieślak M., Prognozowanie gospodarcze : metody i zastosowanie, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2001.
• [2] Kot S., Jakubowski J., Sokołowski A., Statystyka. Difin, Warszawa 2007.
• [3] Martyniak Z., Wstęp do inwentyki. Wydawnictwo Uczelniane, Kraków 1997, s. 32.
• [4] Podręcznik internetowy STATISTICA, [online] [dostęp: 2010]. Dostępny w Internecie: http://www.statsoft.pl /textbook/sttimser. htm
• [5] Rogalska M., Hejducki Z., Analiza porównawcza prognozowania produkcji budowlanej z zastosowaniem metod regresji krokowej, sieci neuronowych i ARIMA, [w:] „Zeszyty Naukowe WSOWL”, nr 3/2010.
• [6] Skorupka D., Risk Management in Building Projects, [in:] AACE International Transaction, (CSC.1.91– CSC.1.96 ), The Association for the Advancement of Cost Engineering, USA, Orlando 2003.
• [7] Skorupka D., Neural Networks in Risk Management of a Project, 2004 AACE International Transaction, (CSC.1.51– CSC.1.57), The Association for the Advancement of Cost Engineering, USA, Washington 2004.
• [8] Stanisz A., Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny.,T 1. StatSoft Polska Sp. z o.o., Kraków 2006.
• [9] Witkowska D., Sztuczne sieci neuronowe i metody statystyczne, C.H.BECK, Warszawa 2002