Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Forecasting in technical facility control systems

Korostil Jerzy, Afanasyeva Olesya, Korostil Olga

Journal of Engineering, Energy and Informatics

|

2022

|

No. 1

63--75

EN

The paper presents a methodology for designing forecasting systems for control systems for technical facilities. The topicality of the selected topic is justified by the specific requirements for forecasting systems, intended for use in control systems of technical facilities. The methodology proposes to design a forecasting system appropriate to the described stages with the use of a number of parameters characterising the forecasting process. The work analyses the peculiarities of the forecasting method, which are determined by a series of characteristics. An example of such a characteristic is the commensurability of the interacting parameters in the process of interaction of the parameters characterising the process of negative influence on the control process and the parameters counteracting this influence. An example of a parameter characterised by an increase in the accuracy of forecasting is the parameter of increasing the determinism measure, which is secured by separate, additional components in the forecasting system. An example of additional components may be the implementation component of the process of counteracting the negative impact, the component supporting the adoption of decisions in relation to the implementation of counteracting the negative impact of accidental events on the controlled object. The use of the developed design methodology allowed the accuracy of the forecasted data to be increased, which leads to an increase in the efficiency of using the forecasting system.

PL

W artykule przedstawiono metodykę projektowania systemów prognozowania dla systemów sterowania obiektami technicznymi. Aktualność wybranego tematu uzasadniona jest specyficznymi wymaganiami stawianymi systemom prognozowania, przeznaczonym do stosowania w systemach sterowania obiektami technicznymi. Metodologia proponuje zaprojektowanie odpowiedniego dla opisanych etapów systemu prognozowania z wykorzystaniem szeregu parametrów charakteryzujących proces prognozowania. W pracy przeanalizowano specyfikę metody prognozowania, którą determinuje szereg cech. Przykładem takiej cechy jest współmierność parametrów oddziałujących w procesie interakcji parametrów charakteryzujących proces negatywnego wpływu na proces sterowania i parametrów przeciwdziałających temu wpływowi. Przykładem parametru charakteryzującego się wzrostem trafności prognozowania jest parametr zwiększania miary determinizmu, który jest zabezpieczony odrębnymi, dodatkowymi składowymi w systemie prognozowania. Przykładem dodatkowych komponentów może być komponent realizacyjny procesu przeciwdziałania negatywnemu wpływowi, komponent wspomagający podejmowanie decyzji w związku z realizacją przeciwdziałania negatywnemu wpływowi zdarzeń losowych na kontrolowany obiekt. Zastosowanie opracowanej metodologii projektowania pozwoliło na zwiększenie dokładności prognozowanych danych, co prowadzi do zwiększenia efektywności wykorzystania systemu prognostycznego.

2

Zastosowanie inteligentnego systemu prognozowanie Elmodis do wspomagania i optymalizacji zarządzania suszarnią osadów ściekowych we Wrocławskiej Oczyszczalni Ścieków MPWiK SA

Zarówny Jerzy, Pieciuk Marcin, Hanc Artur, Święch Marcin, Dolphin David, Polak Rafał

Napędy i Sterowanie

|

2021

|

R. 23, nr 10

32--33

PL

Wstęp [...] po uruchomieniu Oczyszczalni Ścieków we Wrocławiu eksploatacja instalacji suszenia osadów ściekowych napotkała na szereg problemów technicznych. Nierównomierna praca napędu wirnika suszarni oraz okresowo występujące skoki obciążenia wymusiły znaczne ograniczenie dopływu odwodnionych osadów do instalacji, o wiele poniżej jej wydajności nominalnej.

3

Zastosowanie rozmytej mapy kognitywnej z dwukrokowym algorytmem uczenia opartym na markowskim modelu gradientu w predykcji szeregów czasowych

Jastriebov A., Poczęta K.

Logistyka

|

2014

|

nr 6

4905-4915

PL

Rozmyta mapa kognitywna FCM to inteligentny model, stanowiący efektywne narzędzie modelowania systemów predykcji szeregów czasowych. Zaletą FCM jest zdolność uczenia macierzy relacji na podstawie dostępnych danych z zastosowaniem nadzorowanych lub populacyjnych algorytmów. Niniejsza praca poświęcona jest analizie zastosowania dwukrokowego algorytmu uczenia rozmytej mapy kognitywnej bazującego na markowskim modelu gradientu w prognozowaniu szeregów czasowych. W procesie uczenia i testowania działania nauczonej FCM zastosowano dane idealne oraz dane z błędami pomiarowymi o różnym stopniu zaszumienia, wygenerowane na podstawie rzeczywistego systemu zarządzania biznesem elektronicznym. Dokonano analizy porównawczej dwukrokowej metody markowskiego modelu gradientu oraz jednokrokowej metody gradientowej pod kątem szybkości zbieżności algorytmu oraz uzyskanej dokładności predykcji szeregów czasowych.

EN

Fuzzy cognitive map FCM is an intelligent model, that can be used as a useful tool for modeling systems for time series prediction. The advantage of FCMs is their ability to learn the relations matrix based on real data with the use of supervised or population-based algorithms. This paper is devoted to the analysis of the application of FCM with two-step learning algorithm based on Markov model of gradient in time series prediction. Ideal data and data with measurement errors of varying degrees of noise were generated based on real-life system for e-commerce strategic planning and used in learning and testing process. The comparative analysis of two-step method of Markov model of gradient to one-step gradient method from the point of view of the speed of convergence of learning algorithm and the obtained precision of time series prediction was performed.

4

Hierarchical Sales Forecasting System for Apparel Companies and Supply Chains

Lenort R., Besta P.

Fibres & Textiles in Eastern Europe

|

2013

|

Vol. 21, no. 6 (102)

7--11

EN

The typical problems facing with apparel companies and supply chains are forecasting errors, because fashion markets are volatile and difficult to predict. For that reason, the ability to develop accurate sales forecasts is critical in the industry. There are several research studies related to forecasting apparel goods, but very often only for one level. However, apparel companies and supply chains deal with a number of levels at which the forecasts could exist and require consistent forecasts at all of them. The paper presents a hierarchical middle-term forecasting system designed for this purpose on the basis of a literature review. The system is built by the top-down forecasting approach and verified by means of a case study in a particular apparel company. The weaknesses of the system are identified during discussion of the results acquired. A generalised concept of the ANN forecasting model is designed for elimination these weaknesses.

PL

Rynki mody są niestabilne i trudne do przewidzenia, dlatego typowym problemem, z którym muszą się uporać firmy odzieżowe dla konstrukcji odpowiednich łańcuchów dostaw to przewidywanie błędów. Z tego powodu, możliwość opracowania dokładnej prognozy sprzedaży jest bardzo istotna w przemyśle. Istnieje wiele badań naukowych dotyczących prognozowania dla towarów odzieżowych, ale bardzo często dotyczą tylko jednego poziomu. Jednak firmy odzieżowe i łańcuchy dostaw mają do czynienia z dużą liczbą poziomów i wymagają spójnych prognoz na wszystkie z nich. Przedstawiono hierarchiczny system średnioterminowego prognozowania przeznaczony do tego celu. System zbudowano przez odgórne podejście prognozowania i zweryfikowano poprzez studium przypadku w danej firmie odzieżowej. Słabości systemu zostały określone podczas dyskusji uzyskanych wyników. Uogólnione pojęcie modelu prognozowania przeznaczone jest do eliminacji słabości.