Analiza danych środowiskowych metodami eksploracji danych

• Autorzy: Chuchro M.

Warianty tytułu

EN

Environmental data analysis using data mining methods

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Eksploracja danych jest coraz popularniejszą metodą analizy danych środowiskowych. Głównym problemem podczas analizy takich danych jest silny wpływ składowej losowej oraz skomplikowane relacje między zmiennymi objaśniającymi. Celem podjętych badań jest wyznaczenie składowych szeregu czasowego dotyczącego parametrów produkcji biogazu w oczyszczalni ścieków oraz jego predykcja.

EN

Data mining became popular method of environmental data analysis. Strong influence of irregular variable and complicated relationship between data are main problems during data modeling. This examination purpose is to identifying patterns and predict future values of time series of biogas production from wastewater treatment plant.

Słowa kluczowe

PL

eksploracja danych; data mining; sieci neuronowe; normalizacja; szeregi czasowe

EN

data exploration; data mining; neural networks

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Studia Informatica
• Rocznik: 2011
• Tom: Vol. 32, nr 2A
• Strony: 417--428
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz.

Twórcy

autor

Chuchro M.

• Akademia Górniczo-Hutnicza, Katedra Geoinformatyki i Informatyki Stosowanej, al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków,

Bibliografia

• 1. http://gigaom.files.wordpress.com/2010/05/2010-digital-universe-iview_5-4-10.pdf.
• 2. Chatfield C.: The analysis of time series. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton 2004.
• 3. Larose D. T.: Metody i modele eksploracji danych. PWN, Warszawa 2008.
• 4. Chuchro M., Piórkowski A.Ś Wykorzystanie metod i narzędzi eksploracji danych do analizy zmienności natężenia dopływu do komunalnych oczyszczalni ścieków. Studia Informatica, Vol. 31, No. 2B (90), Wyd. Pol. Śląskiej, Gliwice 2010, s. 348÷358.
• 5. Opis programu Statistica 9.0 www.statsoft.pl.
• 6. Witten I. H., Frank E.: Data mining. Practical machine learning tools and techniques. Elsevier, San Francisco 2005.
• 7. Sikora M.: Data clearing and transformation- the first stage of data mining process. Studia Informatica, Vol. 25, No. 2 (58), Wyd. Pol. Śląskiej, Gliwice 2004, s. 127÷136.
• 8. Hand D., Mannila H., Smyth P.: Eksploracja danych. WNT, Warszawa 2005.
• 9. Gworek S., Urata A.Ś Wykorzystanie predyktorów typu neural network do prognozowania szeregów czasowych. Górnictwo i GeoinGynieria, nr 29, z. 4, 2005, s. 53÷62.
• 10. Tadeusiewicz R.: Wprowadzenie do praktyki stosowania sieci neuronowych. Czytelnia StatSoft (www.statsoft.pl).
• 11. Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa 1993.
• 12. Chrabałowska J., Halicka K.Ś Prognozowanie wielkości przychodów ze sprzedaży z wykorzystaniem modeli ARIMA oraz SSN. ZN Pol. Białostockiej. Ekonomia i Zarządzanie, z. 8, Białystok 2003.
• 13. Krajowy Program Oczyszczania Ścieków Komunalnych
• 14. http://www.kzgw.gov.pl/pl/Krajowy-program-oczyszczania-sciekow-komunalnych.html.