Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: algorytmy bayesowskie

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

The application of the fuzzy rule-based Bayesian algorithm to determine which residential appliances can be considered for the demand response program

Kapler Piotr

Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences

2023

Vol. 71, nr 4

art. no. e146106

This paper proposes the usage of the fuzzy rule-based Bayesian algorithm to determine which residential appliances can be considered for the Demand Response program. In contrast with other related studies, this research recognizes both randomness and fuzziness in appliance usage. Moreover, the input data for usage prediction consists of nodal price values (which represent the actual power system conditions), appliance operation time, and time of day. The case study of residential power consumer behavior modeling was implemented to show the functionality of the proposed methodology. The results of applying the suggested algorithm are presented as colored 3D control surfaces. In addition, the performance of the model was verified using R squared coefficient and root mean square error. The conducted studies show that the proposed approach can be used to predict when the selected appliances can be used under specific circumstances. Research of this type may be useful for evaluation of the demand response programs and support residential load forecasting.

Przetwarzanie danych surowych w Bayesowskich algorytmach śledzenia pojazdów

Mazurek P., Okarma K.

Logistyka

2011

nr 6

Artykuł dotyczy jednego z istotnych zagadnień związanych z wykorzystaniem technik śledzenia pojazdów w Inteligentnych Systemach Transportowych, jakim jest kwestia przygotowania danych wejściowych dla algorytmu śledzenia. Ze względu na fakt, iż typowe algorytmy śledzenia nie są zdolne do prawidłowego wyznaczenia trajektorii ruchu dla obiektów reprezentowanych przez sygnały o poziomie zbliżonym do szumu, wykorzystywana jest w tym celu technologia Track-Before-Detect (TBD). Tego rodzaju algorytmy oparte są na podejściu bayesowskim z wykorzystaniem pełnej informacji o obiekcie. W artykule zilustrowane zostały efekty śledzenia możliwe do uzyskania dzięki wykorzystaniu danych surowych, co pozwala na efektywne śledzenie obiektów zlokalizowanych blisko siebie, charakteryzujących się odmiennymi kolorami. Wyjątek stanowią obiekty o kolorze zbliżonym do tła, które podlega estymacji i eliminacji.

The paper is related to an important issue related to the application of vehicles tracking technology for the Intelligent Transportation System, which is the preprocessing of the input data for the tracking algorithm. Since typical tracking algorithms are unable to detect the motion trajectories properly for the objects represented by the signals when their level is similar to the noise, the Track-Before-Detect (TBD) approach is used in such cases. Such algorithms are based on the Bayesian approach utilising full information about the object. In the paper some results of tracking are demonstrated, which can be obtained due to the usage of the raw data, allowing an effective tracking of objects located close to each other, which are characterised by different colours. An exception is related to the objects with similar colour to the background, which is estimated and eliminated.