PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  model predykcji
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available A combinatorial approach in predicting the outcome of tennis matches
Šarčević Ana, Vranić Mihaela, Pintar Damir
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
|
2021
|
Vol. 31, no. 3
525--538
EN
Tennis, as one of the most popular individual sports in the world, holds an important role in the betting world. There are two main categories of bets: pre-match betting, which is conducted before the match starts, and live betting, which allows placing bets during the sporting event. Betting systems rely on setting sports odds, something historically done by domain experts. Setting odds for live betting represents a challenge due to the need to follow events in real-time and react accordingly. In tennis, hierarchical models often stand out as a popular choice when trying to predict the outcome of the match. These models commonly leverage a recursive approach that aims to predict the winner or the final score starting at any point in the match. However, recursive expressions inherently contain computational complexity which hinders the efficiency of methods relying on them. This paper proposes a more resource-effective alternative in the form of a combinatorial approach based on a binomial distribution. The resulting accuracy of the combinatorial approach is identical to that of the recursive approach while being vastly more efficient when considering the execution time, making it a superior choice for live betting in this domain.
2
Content available Stan drogi jako ważny czynnik bezpieczeństwa ruchu
Radzikowski T., Zieliński J., Skakuj M.
Drogownictwo
|
2018
|
nr 12
392--400, III s. okł.
PL
Autorzy przeanalizowali oddziaływanie czynników potencjalnie wpływających na liczbę zdarzeń drogowych na sieci dróg wojewódzkich w województwie warmińsko-mazurskim, obejmującej około 1 800 km dróg. Wzięli pod uwagę parametry związane z natężeniem ruchu, stanem technicznym nawierzchni jezdni, lokalizacją skrzyżowań, geometrycznym ukształtowaniem dróg, występowaniem alej drzew w przekroju drogi i w skrajni drogi, przechodzeniem drogi przez obszar ze zwartą zabudową. Do wyznaczenia odcinków potencjalnie niebezpiecznych skorzystali z modelu predykcji stopnia bezpieczeństwa ruchu drogowego opracowanego na Uniwersytecie Virginia Tech. Do weryfikacji modelu wykorzystali dane o zdarzeniach drogowych pochodzące z lat 2014–2016. Opracowali wzorce wizualizacji pozwalające w sposób wielostronny prezentować istotne dla zarządców informacje związane z zapewnieniem bezpieczeństwa na drogach.
EN
The authors analysed the impact of factors potentially influencing the number of road incidents on the regional road network in Warmińsko-Mazurskie Voivodeship, covering about 1 800 km of roads. They took into account parameters related to traffic volume, technical condition of road surface, location of intersections, geometric shape of roads, presence of avenues of trees in the road cross-section and at the road gauge, crossing the road through an area with densely built-up areas. They used the road safety prediction model developed at Virginia Tech University to determine potentially dangerous sections. To verify the model, they used data on traffic incidents from 2014–2016. They developed visualization templates that allow to present in a multifaceted way the information important for managers related to ensuring road safety on the roads.
3
Content available Nonlinear damage accumulation of concrete subjected to variable amplitude fatigue loading
Chen Y., Chen X., Bu J.
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
|
2018
|
Vol. 66, nr 2
157--163
EN
To account for the load sequence effect, damage fatigue models with nonlinearity in propagation and accumulation have been developed. This paper reviews five classical nonlinear fatigue models used to predict the life times of concrete under variable amplitude loadings. Experimental results from literature are used to validate the five classical prediction models. It can be found that Hilsdorf and Kesler model yields unsafe or conservative predictions, and the other four models are more suitable for predicting life times of concrete. In this paper, the author used a new nonlinear damage model based on the nonlinear continuum damage mechanics to predict fatigue life of concrete. The model considers fatigue limit, loading parameters, the unseparable characteristics for the damage parameter and the load sequence effect. The validity of the nonlinear fatigue damage model is checked against tests from literature.
4
Model predykcji natężenia ruchu pojazdów z użyciem sztucznych sieci neuronowych
Pamuła T.
Logistyka
|
2014
|
nr 3
4946--4952
PL
W artykule zaproponowano wykorzystanie zbioru sieci neuronowych do predykcji wartości natężeń ruchu. Predykcja natężenia ruchu wykorzystywana w systemach sterowania ruchem pozwala zwiększyć płynność ruchu i poprawić jego bezpieczeństwo. Opracowany model predykcji wykorzystuje klasyfikację danych ze względu na charakter ruchu (w zależności od typu dnia, np. dni robocze, święta). Wyznaczanie nowych wartości natężeń dla każdej z klas określane jest z użyciem odrębnej sieci neuronowej. Dokonano walidacji modelu z użyciem historycznych danych otrzymanych z Centrum Sterowania Ruchem w Gliwicach. Baza danych obejmuje dane o natężeniu ruchu z 10 miesięcznego okresu rejestracji w 2013 roku. Natężenia rejestrowane były w odstępach 5 minutowych. Uzyskane wyniki predykcji porównano z wynikami uzyskanymi z użyciem modelu opartego na regresji wielokrotnej.
EN
The paper presents the properties of a proposed neural network for prediction of values of road traffic flow. Prediction of traffic flow is used in traffic control systems for streamlining the flow and enhancing the safety of traffic. The proposed prediction model uses traffic flow data divided into classes based on the character of the traffic flow (related to day type eg. work days, holidays). The flows are predicted within each of the classes with separate neural networks. The model was validated with real traffic data acquired from the Road Traffic Control Centre in Gliwice. The data base encompasses values of road traffic flow registered during 10 months of 2013. The values of traffic flow were registered every 5 minutes. The prediction results are compared to prediction values obtained from a traffic model based on multiple regression.
5
Content available remote Prognozowanie krzyżowe funkcji okresowych
Dobrzańska I., Dąsal K.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2006
|
R. 82, nr 9
6-8
PL
Przedstawiono model predykcji krokowej funkcji okresowej oparty na wymiarze fraktalnym. Model zastosowano do prognozy obciążenia systemu elektroenergetycznego na godzinę.
EN
Based on the fractal dimension, the model of step-by-step prediction of periodical function is presented. The model is applied to hourly prediction of load in power system.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.