Designing a forecasting system using its parameters

• Autorzy: Korostil Jerzy , Afanasyewa Olesya , Korostil Olga

Warianty tytułu

PL

Projektowanie systemu prognozowania z wykorzystaniem jego parametrów

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The work solves the problem of calculating parameter values and their use in building a system for forecasting external, random events that negatively affect the functioning process implemented by a technical object. To clarify the functioning process, a number of conditions defining the boundaries within which the parameters are studied are proposed. The design of the system is performed in stages, and therefore the investigated parameters are analyzed at each stage separately. The first stage of the process of designing a forecasting system is the formation of a hypothesis that determines the general purpose of using the system. The work offers an interpretation of the hypothesis that is adapted to the solved problem. A description of the process of preliminary analysis of input data is provided, and the processes related to the requirements for the components of the forecasting system, which expand its functionality, are considered. The peculiarities of the functioning of the component, which predicts a random event, are considered. The statement is proved, which defines the type of functions on the basis of which the prediction is realized. At the second stage, the processes of determining the values of the countermeasures against the impact of a random event on the functioning of the technological process are implemented. As part of these processes, textual descriptions of data interpretation are used to expand their functionality related to the implementation of the corresponding countermeasure. In this regard, the statement about the non-contradiction of the system of algorithms, which is modified based on the use of information from textual descriptions of the interpretation of data used in the forecasting system, is proved.

PL

Praca rozwiązuje problem obliczania wartości parametrów i ich wykorzystania przy budowie systemu prognozowania zewnętrznych, losowych zdarzeń, które negatywnie wpływają na proces funkcjonowania realizowany przez obiekt techniczny. Dla sprecyzowania procesu funkcjonowania zaproponowano szereg warunków określających granice, w których badane są parametry. Projektowanie systemu odbywa się etapami, w związku z czym badane parametry są analizowane na każdym etapie z osobna. Pierwszym etapem procesu projektowania systemu prognozowania jest formułowanie hipotezy, która określa ogólny cel wykorzystania systemu. W pracy zaproponowano interpretację hipotezy dostosowaną do rozwiązywanego problemu. Przedstawiono opis procesu wstępnej analizy danych wejściowych oraz rozpatrzono procesy związane z wymaganiami dla elementów systemu prognozowania rozszerzających jego funkcjonalność. Uwzględniono specyfikę działania komponentu, który przewiduje zdarzenie losowe. Udowodniono stwierdzenie, które określa rodzaj funkcji, na podstawie których realizowana jest predykcja. Na drugim etapie realizacji procesu wyznaczania znaczeń parametrów przeciwdziałania wpływu zdarzenia losowego na funkcjonowanie technologicznego procesu wykorzystywani tekstowe opisy interpretacji danych do rozszerzenia ich możliwości funkcjonalnych związanych z realizacją odpowiedniego przeciwdziałania. W tym zakresie udowodnione jest stwierdzenie o spójności systemu algorytmów, który jest modyfikowany w oparciu o wykorzystanie informacji z tekstowych opisów interpretacji danych wykorzystywanych w systemie prognostycznym.

Słowa kluczowe

EN

forecasting; parameters; random event; determinism; hypothesis

PL

prognozowanie; parametry; zdarzenie losowe; determinizm; hipoteza

• Wydawca: Wydawnictwo Naukowe Akademii Nauk Stosowanych w Nowym Sączu
• Czasopismo: Journal of Engineering, Energy and Informatics
• Rocznik: 2024
• Tom: No. 1(3)
• Strony: 30--40
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., wzory

Twórcy

autor

Korostil Jerzy

• University of Applied Sciences in Nowy Sacz, Faculty of Engineering Sciences, Zamenhofa 1a, 33-300 Nowy Sącz

autor

Afanasyewa Olesya

• Pedagogical University of Krakow Faculty of Mathematics, Physics and Technical Sciences, Podchorążych 2, 30-084 Kraków

autor

Korostil Olga

• PSChem Sp. z o.o., Świętokrzyska 18, 00-052 Warszawa

Bibliografia

• Bidiuk, P.I. (2004). Modelowanie i prognozowanie geteroskedestycznych procesów. Badania systemowe i informacyjni technologii, N1, 115-124.
• Bidiuk, P.I., Romanenko, B.D., Tymoszczyk, O.L. (2013). Analiza szeregów czasowych. Kijów: NTUU „KPI”.
• Billingsley, P. (2021). Prawdopodobieństwo i miara. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
• Chung, K.L., AitSahlia, F. (2003). Elementary Probability Theory. New York: Springer.
• Dechter, R. (2003). Constraint processing. San Francisko, CA: Morgan Kaufmann Publishers.
• Dittmann, P. (2008). Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Metody i ich zastosowanie. Kraków: Oficyna Wolters Kluwer Business.
• Gajek, L., Kałuszka, M. (2000). Wnioskowanie statystyczne, modeli i metody. Warszawa: Wydawnictwa Naukowo-Techniczne.
• Hobson, L., Cole, H., Hannes, H. (2022). Przetwarzanie języka naturalnego w akcji. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
• Korostil, J., Afanasyewa, O., Korostil, O. (2021). Basic concepts of text models and their possible usage. Journal of Engineering, Energy and informatics, 1(1), 105-115.
• Korostil, J., Afanasyewa, O., Korostil, O. (2022). Forecasting in technical facility control systems. Journal of Engineering, Energy and Informatics, 1(2), 63-75.
• Korostil, O.J. (2012). Analysis of methods of interpretation of text models. Collection of scientific works of the IPME named after G. E. Pukhova, National Academy of Sciences of Ukraine. Kyiv, 62, 81-90.
• Thomas, T. (2020). Natural Language Processing with Spark Nlp: Learning to Understand Text at Scale. O’REILY MEDIA, Wydawnictwo Helion.
• Zarubin, V.S. (2006). Mathematical modeling in engineering. Moskwa: MSU Publishing House, Bauman.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki (2025)