Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Application of the logistic regression for determining transition probability matrix of operating states in the transport systems

Kozłowski Edward, Borucka Anna, Świderski Andrzej

Eksploatacja i Niezawodność

|

2020

|

Vol. 22, no. 2

192--200

EN

Transport companies can be regarded as a technical, organizational, economic and legal transport system. Maintaining the quality and continuity of the implementation of transport requisitions requires a high level of readiness of vehicles and staff (especially drivers). Managing and controlling the tasks being implemented is supported by mathematical models enabling to assess and determine the strategy regarding the actions undertaken. The support for managing processes relies mainly on the analysis of sequences of the subsequent activities (states). In many cases, this sequence of activities is modelled using stochastic processes that satisfy Markov property. Their classic application is only possible if the conditional probability distributions of future states are determined solely by the current operational state. The identification of such a stochastic process relies mainly on determining the probability matrix of interstate transitions. Unfortunately, in many cases the analyzed series of activities do not satisfy Markov property. In addition, the occurrence of the next state is affected by the length of time the system remains in the specified operating state. The article presents the method of constructing the matrix of probabilities of transitions between operational states. The values of this matrix depend on the time the object remains in the given state. The aim of the article was to present an alternative method of estimating the parameters of this matrix in a situation where the studied series does not satisfy Markov property. The logistic regression was used for this purpose.

PL

Przedsiębiorstwa transportowe mogą być traktowane jako wyodrębniony pod względem technicznym, organizacyjnym, ekonomicznym i prawnym system transportowy. Zachowanie jakości i ciągłości realizacji zleceń przewozowych wymaga wysokiego poziomu gotowości pojazdów oraz personelu (szczególnie kierowców). Kontrolowanie i sterowanie realizowanymi zadaniami wspierane jest modelami matematycznymi, umożliwiającymi ocenę i określenie strategii dotyczącej podejmowanych działań. Wsparcie procesów zarządzania polega głównie na analizie sekwencji kolejnych, realizowanych czynności (stanów). W wielu przypadkach taki ciąg czynności jest modelowany za pomocą procesów stochastycznych, spełniających własność Markowa. Ich klasyczne zastosowanie możliwe jest tylko w przypadku, gdy warunkowe rozkłady prawdopodobieństwa przyszłych stanów są określone wyłącznie przez bieżący stan eksploatacyjny. Identyfikacja takiego procesu stochastycznego polega głównie na wyznaczeniu macierzy prawdopodobieństw przejść międzystanowych. Niestety w wielu przypadkach analizowane ciągi czynności nie spełniają własności Markowa. Dodatkowo, na wystąpienie kolejnego stanu wpływa długość interwału czasowego pozostania systemu w określonym stanie eksploatacyjnym. W artykule przedstawiono metodę konstrukcji macierzy prawdopodobieństw przejść pomiędzy stanami eksploatacyjnymi. Wartości tej macierzy zależą od czasu przebywania obiektu w danym stanie. Celem artykułu było zaprezentowanie alternatywnej metody estymacji parametrów tej macierzy w sytuacji, gdy badany szereg nie spełnia własności Markowa. Wykorzystano w tym celu regresję logistyczną.

2

Application of Gray-Fuzzy-Markov Chain Method for Day-Ahead Electric Load Forecasting

Asrari A., Javan D. S., Javidi M. H., Monfared M.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2012

|

R. 88, nr 3b

228-237

EN

Short-term load forecasting (STLF) plays a decisive role in electric power system operation and planning. Accurate load forecasting not only reduces the generation costs of power systems, but also serves to maximize profit for participants in electricity markets. In recent years, power markets have grown more deregulated and competitive, adding to the complexity and uncertainties of load, and making it more difficult for conventional techniques to accurately forecast the load. To improve the accuracy of load forecasting, this paper suggests a hybrid method, called Gray-Fuzzy-Markov Chain Method (GFMCM), comprising three stages. In the first stage, daily load is forecasted by Gray model, with its training deviations classified, in a second stage, by fuzzy-set theory, and finally, fed into Markov chain model to predict future relative errors that might be supplied by the Gray model. The proposed approach has been verified by the historical data of power consumption in Ontario, PJM and Iranian electricity markets. The obtained forecasts by GFMCM proved to have better prediction properties compared to the other forecasting techniques, such as Gray models, specifically GM(1,1) and GM(1,2), ARIMA time series, wavelet-ARIMA and multi-layer perceptron (MLP) neural network.

PL

W celu poprawy jakości przewidywania zużycia energii autorzy zaproponowali hybrydową metodę GMMCM (Gray-Fuzzy-Markov Chan Method). W pierwszym etapie prognoza obciążeń jest prowadzona przy wykorzystaniu modelu Gray, następnie stosuje się metody logiki rozmytej. Błąd prognozowania analizowany jest metodą Markova.

3

An attempt of a preliminary assessment of the serviceability assurance process on the basis of statistical analysis of a chain of damages

Landowski B.

Journal of Polish CIMAC

|

2010

|

Vol. 5, no 2

99-107

EN

The investigation object in this paper is a real system of an urban transport bus operation and maintenance in a large urban agglomeration. The investigated system belongs to the class of operational systems with a goal oriented behaviour. The paper presents the results of the investigations concerning damages to the buses of an urban transport system. Based on the analysis of the statistical data regarding the damages to the elementary bus subsystems some feature has been found, and namely that certain sequences of the damage chain occur with excessive frequency. The damage chain is considered to be a random sequence whose elements are the codes of the successively damaged bus subsystems. The analysis of the damage chain may be one of the elements to evaluate the maintenance subsystem within complex operation and maintenance systems of technical objects.

4

Wpływ efektów rozruchu i zatrzymania na czas wyznaczania macierzy prawdopodobieństwa przejścia

Knapik A. T.

Inżynieria i Aparatura Chemiczna

|

2002

|

Nr 4

85-86

PL

W pracy przedstawiono wyniki badań eksperymentalnych i modelowych efektów rozruchu i zatrzymania mieszalnika bębnowego. Celem badań było określenie optymalnego czasu wyznaczania macierzy prawdopodobieństwa przejścia w łańcuchu Markowa. Badania wykazały, że czas wyznaczania macierzy w istotny sposób wpływa na dopasowanie modelu do danych doświadczalnych.

EN

The paper presents the results of experimental and model investigations of the starting and stopping effects in the drum mixer. The aim of the investigation was to find out the optimal time needed to determine the transition probability matrix in the Markov chain. The investigations shown that the matrix determination time has essential effect on matching of the model and experimental data.