Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Niepewność prognoz parametrów wiatru dla Zalewu Szczecińskiego i Zatoki Pomorskiej jako jedno ze źródeł błędów predykcji trasy dryfu rozbitka

Kijewska M., Pleskacz K.

Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe

|

2017

|

R. 18, nr 12

216--223, CD

PL

W niniejszym artykule naświetlono potrzebę predykcji trasy dryfu rozbitka w wodach Zalewu Szczecińskiego i Zatoki Pomorskiej. Jednakże, aby wyznaczyć tę trasę należy dysponować odpowiednimi parametrami wiatru. Parametry te można pozyskać z numerycznych modeli prognoz pogody. Prognozy tychże parametrów zazwyczaj obarczone są błędami. W artykule, na podstawie przeprowadzonych badań, przeanalizowano przyczyny powstawania błędów prognoz i wskazano możliwe kierunki poprawy jakości prognozowanych parametrów wiatru.

EN

In this paper, the need to predict a survivor drift route in the waters of the Szczecin Lagoon and the Pomeranian Bay is highlighted. However, this route will be established when appropriate wind parameters are required to be introduced into a route prediction model. These parameters can be derived from numerical weather forecast models. The forecasts of these parameters have usually errors. In this paper, based on the conducted research, the causes for errors in the wind forecasts have been discussed and possible directions for improving the quality of the forecasted wind parameters have been also indicated.

2

Prognoza jednodniowa średniego stężenia metanu na wylocie z rejonu ściany eksploatującej w systemie sześciodniowego tygodnia pracy - studium przypadku

Badura H., Szczęsny K.

Przegląd Górniczy

|

2016

|

T. 72, nr 4

87--95

PL

W artykule przedstawiono i przeanalizowano wyniki jednodniowych prognoz średniego stężenia metanu na wylocie z rejonu ściany 160 w pokładzie 315 w PG „Silesia". Eksploatacja ścianą była prowadzona w systemie sześciodniowego tygodnia pracy kopalni. Prognozami objęto okres 340 dni. Posłużono się trzema wariantami prognoz, przy czym w wariancie podstawowym zastosowano modele prognostyczne opracowane w pracy [1] dla pięciodniowego tygodnia pracy, a dwa pozostałe warianty stanowią modyfikacje tych modeli. Na podstawie analizy błędów bezwzględnych i względnych oceniono dokładność prognoz według poszczególnych wariantów. W najlepszym wariancie prognoz 50% błędów bezwzględnych nie przekraczało 0,065%CH4, a 90% błędów bezwzględnych nie przekraczało 0,166%CH4.

EN

This paper presents and analyzes the results of one-day forecasts of average methane concentration at the outlet from the area of longwall 160 in seam no. 315 at the Mining Enterprise „Silesia". The wall exploitation was carried out in the six-day working week system. The forecasting period comprised 340 days. Three forecasting variants were used - the basic variant used the forecasting models developed in paper [1] for the five-day week and the other two variants constitute modifications of the models. The accuracy of forecasts was estimated on the basis of absolute and relative error analysis, following the given variants. In the best forecasting variant 50% of absolute errors did not exceed 0.065% CH4, and 90% of absolute errors did not exceed 0.166% CH4.

3

Zastosowanie addytywnego modelu wahań do prognozowania sprzedaży

Brzęczek T.

Zeszyty Naukowe Politechniki Poznańskiej. Organizacja i Zarządzanie

|

2008

|

Nr 52

45-59

PL

Wielkość sprzedaży produktów przedsiębiorstwa zależy od wielu czynników popytowych i podażowych. Dysponując prognozą sprzedaży, przedsiębiorstwo może dostosować do niej wielkość produkcji, tak aby uniknąć strat z tytułu jej nadmiaru lub niedoboru i osiągnąć maksymalny zysk w danych warunkach rynkowych. Artykuł ma przedstawić zasady weryfikowania, szacowania i prognozowania addytyw-nego modelu wahań sprzedaży na przykładzie sprzedaży piwa Grupy Żywiec, zaczynając od doboru i opracowania danych, a kończąc na ustaleniu prognoz i ich błędów. Głównym celem jest empiryczne sprawdzenie skali błędów prognozy sprzedaży w warunkach uzasadniających stosowanie modelu addytywnego. Dlatego zgromadzono i przetworzono dane o kwartalnej sprzedaży piwa Grupy Żywiec w latach 2002-2007. Zweryfikowano analityczną funkcję trendu sprzedaży. Sprawdzono, czy zaobserwowana sprzedaż podlega wahaniom addytywnym czy multiplikatywnym. Stwierdzono, że składnik losowy sprzedaży jest procesem autoregresyjnym rzędu pierwszego. Integralnie, uogólnioną metodą najmniejszych kwadratów oszacowano osiem modeli wahań addytywnych z trendem liniowym sprzedaży piwa Grupy Żywiec. Na podstawie tych modeli postawiono prognozy i wyznaczono wielkości ich błędów ex ante i ex post. Rząd wielkości błędów wykazuje dużą przydatność addytywnego modelu wahań do prognozowania sprzedaży badanej firmy.

EN

Value of product sales is a result of many demand and supply factors. Having sales forecast, enterprise can match production scale to sales and avoid loss from excess or shortage of production. Enterprise also can attain maximum profit in given market conditions. An article is to present rules of verification, estimation and application of a fluctuation additive model in order to forecast sales in the example of Grupa Żywiec beer sales, begin-ing from data work and ending with given forecasts and determined forecast errors. Mam aim of the article is an empirical determination of scale of the forecast errors in a verified additive fluctuation model. Therefore an analytical function of sales trend was determined. Additive and multiplicative fluctuation models were considered. First order autoregression of the sale random component was found out. The additive model of beer sales of Żywiec with its linear trend was estimated with use of the generalised least squares method. A few forecasts were made and then" errors were calculated ex ante and ex post. Additive model of sales fluctuations was useful in forecasting Grupa Żywiec beer sales because of significant accuracy of its forecasts. An article is to present rules of verification, estimation and application of a fluctuation additive model in order to forecast sales in the example of Grupa Żywiec beer sales, begin-ing from data work and ending with given forecasts and determined forecast errors. Mam aim of the article is an empirical determination of scale of the forecast errors in a verified additive fluctuation model. Therefore an analytical function of sales trend was determined. Additive and multiplicative fluctuation models were considered. First order autoregression of the sale random component was found out. The additive model of beer sales of Żywiec with its linear trend was estimated with use of the generalised least squares method. A few forecasts were made and then" errors were calculated ex ante and ex post. Additive model of sales fluctuations was useful in forecasting Grupa Żywiec beer sales because of significant accuracy of its forecasts.