Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!
Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: metody optymalizacjne

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Ocena ryzyka parametrów reguły sterowania zbiornikiem przeciwpowodziowym z zastosowaniem elementów teorii ruiny oraz dwuwymiarowego rozkładu zmiennej losowej zbudowanej na funkcji copula

Twaróg B.

Gospodarka Wodna

2016

Nr 3

80--88

W artykule do oceny parametrów reguły sterowania zbiornikiem retencyjnym zastosowano dwuwymiarowy proces losowy, opisywany dwuwymiarową zmienną losową w postaci czasu trwania fali powodziowej oraz objętości fali powodziowej. Opisu rozkładu prawdopodobieństwa tak przyjętej dwuwymiarowej zmiennej losowej dokonano przy zastosowaniu dwuwymiarowej funkcji copula Gumbela-Hougaarda. Dystrybuanty rozkładów brzegowych przyjęto w postaci funkcji logarytmiczno-normalnych. Estymacji parametru funkcji copula Gumbela-Hougaarda dokonano metodami optymalizacyjnymi. W ocenie ryzyka wartości parametrów reguły sterowania wielozadaniowym zbiornikiem retencyjnym zastosowano metodę Monte Carlo. Ostatecznie przy poszukiwaniu rozwiązań zdefiniowano eksperyment i przeprowadzono obliczenia symulacyjne oceny ryzyka.

In order to assess the retention reservoir control rule, the author uses a two--dimensional random process, described with a two-dimensional random variable of the flood wave duration and volume. Description of the probability distribution of such two-dimensional random variable is based on a two-dimensional Gumbel-Hougaard copula function. The adopted banks distribution functions are in the form of log-normal functions. The Gumbel-Hougaard copula function parameters were estimated with the optimization methods. For risk assessment of the multifunctional retention reservoir control rule parameters, the author uses the Monte Carlo method. Eventually, during the search for solutions an experiment was defined and risk assessment simulation calculations were carried out.

Artificial Neural Networks in Microwave Components and Circuits Modeling

Sorokosz Ł., Zieniutycz W.

Przegląd Elektrotechniczny

2012

R. 88, nr 6

211-215

This paper reviews the idea of implementing the artificial neural networks (ANN) in microwave components and circuits design and optimization. The principles and basic assumptions of conventional ANN modeling are presented. Capabilities of this method are drawn on the base of exemplary project of the microstrip patch antenna. In addition, various strategies extending the potential of ANN modeling by exploiting the microwave knowledge are presented. Additionally, commonly used training techniques are reviewed with regards to the microwave filter modeling.

Artykuł dotyczy wykorzystania sztucznych sieci neuronowych (SNN) w projektowaniu i optymalizacji układów mikrofalowych. Zaprezentowano podstawowe zasady i założenia modelowania z użyciem SNN. Możliwości opisywanej metody opisano wykorzystując przykładowy projekt anteny łatowej. Przedstawiono różne strategie modelowania układów, które wykorzystują możliwości opisywanej metody w połączeniu z wiedzą mikrofalową. Porównano również dokładność powszechnie stosowanych metod uczenia SNN w oparciu o projekty filtrów mikrofalowych.