Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Optymalizacja liczby predyktorów w analizie statystycznej danych geofizycznych metodami inteligencji komputerowej

Zych M., Jarzyna J.

Prace Naukowe Instytutu Nafty i Gazu

|

2016

|

nr 209 wyd. konferencyjne

581--584

PL

W pracy przedstawiono problem wyboru liczby danych wejściowych (predyktorów) w rozwiązywaniu zadania regresyjnego metodami inteligencji komputerowej (sztuczne sieci neuronowe – MLP i SVM). Metody geofizyczne, w szczególności profilowania geofizyki otworowej, dają dużą liczbę parametrów petrofizycznych, jednak nie każdy zestaw danych musi być informatywny w zakresie poszukiwanej zmiennej. Dlatego warto stosować dodatkowe analizy statystyczne, np. metodę analizy składowych głównych (PCA), czy wykorzystać badanie czułości dostarczane przez sieci neuronowe, aby ograniczyć liczbę predyktorów bez straty informacji. Problem przedstawiono na przykładzie wyznaczania całkowitej zawartości węgla organicznego (TOC) z wykorzystaniem profilowań geofizyki otworowej.

EN

The paper presents the problem of choosing the number of input data (predictors) in solving the task regression of computer intelligence methods (artificial neural networks – MLP and SVM). Geophysical methods, in particular well logging, provide a large number of petrophysical parameters. However, not every data set must be informative in terms of the desired variable. Therefore, it can be used additional statistical analyzes, e.g. the method of Principal Components Analysis (PCA), or Global Sensitivity Analysis provided by artificial neural network analysis to reduce the number of predictor variables without loss of information. The problem is exemplified by determination of total organic carbon (TOC) using well logs.

2

Niepewność zatrudnienia – czy jest się czego obawiać?

Chojnacki P.

Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Łódzka

|

2015

|

z. 61

49--62

PL

Zmienność i nieprzewidywalność współczesnego świata pracy sprawia, że wiele osób doświadcza obecnie niepewności zatrudnienia, rozumianej jako subiektywnie postrzegane zagrożenie utraty pracy oraz wiążące się z nim obawy. Celem artykułu jest podsumowanie dotychczasowego dorobku literatury światowej, dotyczącego tego zjawiska. Na początku opisano jak zmieniało się rozumienie niepewności zatrudnienia na przestrzeni lat. Przytoczone zostały również istotne predyktory tego zjawiska. W dalszej części przedstawiono negatywne skutki, zarówno dla pracownika, jak i organizacji, które powoduje niepewność zatrudnienia. Analiza predyktorów oraz konsekwencji została uzupełniona o opis moderatorów, modyfikujących opisane zależności. Artykuł zakończony został wskazaniem dalszych kierunków badań, które mogą pomóc zrozumieć mechanizm działania niepewności zatrudnienia oraz przeciwdziałać jej negatywnym skutkom.

EN

Constant changes and unpredictability of the contemporary world of work have caused widespread feelings of job insecurity, i.e. subjectively perceived threat to the current job and worries related to that threat. The paper aims to provide an overview of the world literature pertaining to this phenomenon. It offers a brief summary of how this concept has evolved over the years. Next, predictors of jobs insecurity are presented as well as its negative consequences both for employees and organizations. This is followed by a description of moderators of the described relationships. The paper ends with recommendations for future research, which could further our understanding of this phenomenon and help alleviate its consequences.

3

Wykorzystanie predyktorów typu neural network do prognozowania szeregów czasowych

Gworek S., Utrata A.

Górnictwo i Geoinżynieria

|

2005

|

R. 29, z. 4

53-62

PL

W pracy przedstawiono rozważania dotyczące zastosowania sztucznych sieci neuronowych do prognozowania zjawisk gospodarczych opisanych za pomocą krótkich szeregów czasowych. W pierwszej części artykułu przedstawiono krótką charakterystykę sztucznych sieci neuronowych wraz z możliwymi obszarami prognozowania ekonomicznego, w których mogą znaleźć zastosowanie. W drugiej części artykułu przeprowadzono ocenę efektywności predykcji wybranego zjawiska za pomocą sztucznych sieci neuronowych.

EN

This article presents consideration for forecasting activity of economic phenomenon described behind assistance of short time range concerning employment artificial neural network. It presents short characteristic of artificial neural network in first along with possible areas of economic forecasting activities, can find application. The second part of the paper includes an estimation of efficiency of selected economic phenomenon with an application of artificial neural networks.