Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: creeping trend method

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Prognoza wielkości przewozu ładunków transportem kolejowym w Polsce metodą wag harmonicznych

Mróz Marek

Gospodarka Materiałowa i Logistyka

2019

nr 10

370--403, CD

Tematem artykułu jest prognozowanie wielkości przewozu ładunków transportem kolejowym w Polsce metodą wag harmonicznych w oparciu o przeprowadzone badania empiryczne. Celem głównym niniejszego artykułu jest obliczenie prognoz na kolejne kwartały roku 2019, na bazie danych statystycznych z lat 2015÷2019 oraz zademonstrowanie praktycznego wykorzystania opracowanego szczegółowego algorytmu prognozowania metodą wag harmonicznych, po uprzednim wygładzeniu szeregu czasowego metodą trendu pełzającego. Biorąc pod uwagę tendencje rozwojowe europejskiego transportu drogowego, kolejowego i wodnego zamieszczone w Białej Księdze Transportu, a w szczególności uwzględniając perspektywy rozwojowe transportu kolejowego, który jest konkurencyjnym i zasobooszczędnym systemem transportu, obliczono prognozę wielkości przewozu ładunków w Polsce tym transportem.

The subject of the article is the prediction of the volume of rail transport in Poland using the harmonic weight method based on empirical studies. The main goal of this article is to calculate predictions for subsequent quarters of 2019, based on statistical data from 2015÷2019, and to demonstrate the practical use of the developed detailed prediction algorithm using harmonic weights method, after smoothing the time series with the creeping trend method. Taking into account the development trends of European road, rail and water transport, included in the White Paper of Transport, and in particular considering the development prospects of rail transport, which is a competitive and resource efficient transport system, the prediction of the volume of freight in Poland was calculated.

Prognozowanie procesów logistycznych metodą wag harmonicznych

Mróz M.

Gospodarka Materiałowa i Logistyka

2018

nr 11

311--329, CD

Tematem artykułu jest prognozowanie procesów logistycznych metodą wag harmonicznych. Głównym celem jest pokazanie w ujęciu teoretycznym otrzymywania najlepszej prognozy procesów logistycznych wykorzystując metodę wag harmonicznych. Natomiast problem badawczy dotyczył właściwego wykorzystania do prognozowania procesów logistycznych metody wag harmonicznych, aby otrzymać w konsekwencji dokładniejszą prognozę. Oczywistym działaniem opisanego algorytmu prognozowania metodą wag harmonicznych jest wygładzanie szeregu czasowego metodą trendu pełzającego przy właściwym doborze stałej wygładzenia za pomocą weryfikacji błędem średniokwadratowym. W metodzie trendu pełzającego, w wygładzeniu szeregu czasowego, zastosowano pięć sposobów szacowania parametrów strukturalnych modelu z jedną zmienną. Takie alternatywne podejście, powinno pomóc każdemu badaczowi dobrać właściwy sposób do swoich potrzeb. Ujęcie teoretyczne problemu pozwoliło na podjęcie próby uporządkowania obszaru wiedzy związanej z prognozowaniem metodą wag harmonicznych, a w tym głównie z wygładzaniem szeregu czasowego metodą trendu pełzającego.

The subject of the article is predicting logistic processes using the harmonic weight method. The main goal is to show in the theoretical approach how to obtain the best prediction of logistics processes using the harmonics method. However, the research problem concerned the proper use of harmonic weight methods for predicting logistic processes to obtain a more accurate prediction as a consequence. The obvious operation of the described algorithm of prediction using the harmonic weights method is smoothing the time series with the creeping trend method with the proper selection of the constant smoothing by means of the mean square error verification. In the creeping trend method, in smoothing the time series, five methods of estimating the structural parameters of the model with one variable were applied. Such an alternative approach should help every researcher to choose the right way to suit their preferences. Theoretical approach to the problem allowed to organize the area of knowledge related to prediction using the harmonic weight method, and mainly with smoothing the time series with the creeping trend method.