Ograniczanie wyników
Czasopisma help
Autorzy help
Lata help
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 26

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  przewidywanie
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
PL
Zakłócenia występujące podczas realizacji procesów budowlanych, gdzie głównym czynnikiem zakłócającym jest czynnik hydrologiczny są bardzo trudne do przewidzenia. Na przykładzie budowy Trasy Mostu Północnego w Warszawie kluczowym czynnikiem zakłócającym był wyjątkowo wysoki stan wody rzeki Wisły. W artykule zostanie wyjaśnione, czy zakłócenia, które pojawiły się w trakcie realizacji inwestycji, były możliwe do przewidzenia lub/i w jaki sposób można byłoby ograniczyć ich negatywny wpływ tak, by nie powodowały wydłużenia czasu realizacji oraz nie tworzyły dodatkowych kosztów inwestycji. Dokonany zostanie podział działań umożliwiających ograniczenie wpływu zakłóceń na realizację procesów budowlanych na etapie projektowania oraz realizacji inwestycji poprzez wprowadzenie elastyczności.
EN
Disturbances occurring during construction processes where the main disturbing factor is the hydrological factor are very difficult to predict. In the example of the construction of the North Bridge Route in Warsaw, the extremely high water level of the Vistula River was the key disturbing factor. The article will explain whether the disruptions that occurred during the implementation of the investment were foreseeable and/or how could their negative impact be limited, so that they did not extend the implementation time and did not create additional investment costs. Actions will be divided to limit the impact of disruptions on the implementation of construction processes at the design and implementation stage of the investment by introducing flexibility.
PL
W pracy pokazano możliwości modelowania wskaźnika intensywności uszkodzeń oraz klasyfikacji rodzajów uszkodzeń przewodów wodociągowych za pomocą najnowszych narzędzi matematycznych, tzw. metod uczenia maszyn. Analizowano kilka wybranych algorytmów – metodę wektorów nośnych, metodę K-najbliższych sąsiadów, metodę drzew regresyjnych i klasyfikacyjnych. Dokonano modelowania poziomu awaryjności przewodów wodociągowych pod kątem jakościowym i ilościowym. Wykazano na podstawie badań, że wybrane metody regresyjne i klasyfikacyjne są odpowiednim narzędziem do analizy i oceny poziomu awaryjności przewodów wodociągowych, gdyż uzyskane wyniki modelowania są akceptowalne i mogą być podstawą do dalszych rozważań teoretycznych, wpływających na praktykę inżynierską. Zwrócono uwagę na walory aplikacyjne wybranych metod predykcyjnych, co może przyczynić się do racjonalnego zarządzania infrastrukturą podziemną. Ponadto przeprowadzone badania wskazały, że konieczne jest usystematyzowanie i grupowanie danych eksploatacyjnych rejestrowanych w przedsiębiorstwach wodociągowych, co w konsekwencji powinno prowadzić do większych możliwości wykorzystania gromadzonych informacji na potrzeby opracowywania modeli niezawodnościowych.
EN
The paper presents the possibilities of failure rate modelling and classification of kind of damage of water pipes using the newest mathematical approaches, so-called machine learning methods. Several selected algorithms were analysed – support vector machine method, K-nearest neighbours method, regression trees and classification trees. Quantitative and qualitative failure level modelling was carried out. On the basis of investigations it was demonstrated that selected regression and classification methods are suitable for analysis and assessment of failure level of water pipes. Obtained modelling results are acceptable and could be used for further theoretical considerations influencing the engineering practice. One can pay attention to application advantages of selected prediction methods which could be useful for rational management of buried infrastructure. Moreover, carried studies pointed out that proper arrangement of operational data registered in water utilities is necessary and should result in greater possibilities of using such information for construction of reliability models.
EN
Precise estimation of river fow in catchment areas has a signifcant role in managing water resources and, particularly, mak ing frm decisions during food and drought crises. In recent years, diferent procedures have been proposed for estimating river fow, among which hybrid artifcial intelligence models have garnered notable attention. This study proposes a hybrid method, so-called support vector machine–artifcial fora (SVM-AF), and compares the obtained results with outcomes of wavelet support vector machine models and Bayesian support vector machine. To estimate discharge value of the Dez river basin in the southwest of Iran, the statistical daily watering data recorded by hydrometric stations located at upstream of the dam over the years 2008–2018 were investigated. Four performance criteria of coefcient of determination (R2 ), rootmean-square error, mean absolute error, and Nash–Sutclife efciency were employed to evaluate and compare performances of the models. Comparison of the models based on the evaluation criteria and Taylor’s diagram showed that the proposed hybrid SVM-AF with the correlation coefcient R2 = 0.933–0.985, root-mean-square error RMSE = 0.008–0.088 m3 /s, mean absolute error MAE = 0.004–0.040 m3 /s, and Nash-Sutclife coefcient NS = 0.951–0.995 had the best performance in estimating daily fow of the river. The estimation results showed that the proposed hybrid SVM-AF model outperformed other models in efciently predicting fow and daily discharge.
4
Content available remote Forecasting and predicting in engineering tasks
EN
The work analyzes the tasks of solving problems, which consist in determining the events that may occur through some time after the completion of the process of solving the problem. One of the possible classifications of such tasks is proposed. The analysis of differences between different types of tasks is carried out, features of implementing the processes of their resolution are revealed. The paper considers in detail such types of tasks as prognosis and prediction. Differences are described between these processes with each other and the characteristics that determine each of the processes. The comparison of various types of processes in the overall forecasting process is presented.
PL
Tematem publikacji jest rozwiązywanie problemów polegających na określaniu zdarzeń, które mogą mieć miejsce po zakończeniu procesu rozwiązywania problemu. W artykule zaproponowano jedną z możliwych klasyfikacji takich zadań. Ponadto, przeprowadzono analizę różnic rozmaitych zadań. Przedstawiono także cechy wdrażania procesów ich rozwiązywania. W artykule szczegółowo rozważano takie rodzaje zadań, jak prognozowanie i przewidywanie. Opisano różnice między tymi procesami oraz cechy charakterystyczne, które określają każdy z wymienionych procesów. Przedstawiono porównanie różnych rodzajów procesów w całościowym procesie prognozowania.
5
Content available remote Miasto przyszłości. Cz.1
EN
The article presents ideas of the future city in the context of development trends of urban structures. The challenges faced by contemporary urban planning are discussed in the face of such problems as uncontrolled migration, social disorganization, space chaos, transportation problems, environmental degradation, urban sprawl, environmental pollution. Against this background future urban concepts are presented, which aim to improve the quality of life in cities.
EN
In this study, we present the performances of the best training algorithm in Multilayer Perceptron (MLP) neural networks for prediction of suspended sediment discharges in Mellah catchment. Time series data of daily suspended sediment discharge and water discharge from the gauging station of Bouchegouf were used for training and testing the networks. A number of statistical parameters, i.e. root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), coefficient of efficiency (CE) and coefficient of determination (R2) were used for performance evaluation of the model. The model produced satisfactory results and showed a very good agreement between the predicted and observed data. The results also showed that the performance of the MLP model was capable to capture the exact pattern of the sediment discharge data in the Mellah catchment.
PL
W niniejszej pracy przedstawiono działanie najlepszego algorytmu sieci neuronowych z użyciem wielowarstwowego perceptronu do przewidywania odpływu zawiesiny ze zlewni rzeki Mellah. Do treningu i testowania sieci użyto serii czasowych dobowego odpływu zawiesiny i odpływu wody z profilu wodowskazowego Bouchegouf. Do oceny działania modelu wykorzystano szereg parametrów statystycznych, takich jak pierwiastek ze średniego błędu kwadratowego, średni błąd bezwzględny, współczynnik wydajności i współczynnik determinacji. Model dawał zadowalające wyniki i wykazywał bardzo dobrą zgodność między obserwowanymi i przewidywanymi danymi. Wyniki świadczą także, że model jest w stanie wychwycić szczegółowy wzorzec odpływu zawiesiny ze zlewni rzeki Mellah.
EN
The failure rate of water pipes was predicted using support vector machines (SVMs) and artificial neural networks (ANNs). Both algorithms are regression methods of so called machine learning. Operational data from the time span 2001-2012 were used for forecasting purposes. The length, diameter and year of construction of the distribution pipes and the house connections were treated as the independent variables. The computations were carried out using the Statistica 12.0 software.
PL
Wskaźnik awaryjności przewodów wodociągowych przewidywano za pomocą metody wektorów nośnych (SVM) i sztucznych sieci neuronowych (SSN). Oba algorytmy należą do metod regresyjnych, nazywanych metodami uczenia maszyn. Dane eksploatacyjne z lat 2001-2012 zostały wykorzystane w celach predykcji. Długość, średnica i rok budowy przewodów rozdzielczych i przyłączy były zmiennymi niezależnymi. Obliczenia przeprowadzono w programie Statistica 12.0.
PL
W artykule przedstawiono wyniki pracy, której celem było wyznaczenie wzoru regresyjnego do obliczania rzeczywistego zużycia mieszanki betonowej podczas wykonania ścianek szczelinowych. Zużycie prognozowano, wykorzystując metodę uogólnionych modeli addytywnych z logarytmiczną funkcją wiążącą. Wykonano test Shapiro-Wilka sprawdzający normalność rozkładów, weryfikację prawidłowości wyznaczonego równania regresji wykonano, obliczając błąd MAPE prognozy oraz analizując szereg resztowy, wyznaczając funkcje autokorelacji i autokorelacji cząstkowych reszt. W wyniku obliczeń otrzymano wzór regresyjny pozwalający wyznaczać rzeczywiste zużycie mieszanki betonowej podczas wykonywania ścianek szczelinowych. Na przykładzie realizacji analizowanego obiektu obliczono koszt nieuwzględnienia rzeczywistego zużycia mieszanki betonowej.
EN
In article are presented the results of the work, which has the aim to determine the regression formula for calculating the actual consumption of the concrete mix during the execution of diaphgram walls. Consumption of concrete mix was predicted using the method of generalized additive models with a logarithmic function of binding. Shapiro-Wilk test for normality distributions are made, the verification of the correctness of a designated regression equations were made calculating the forecast MAPE mistake and analyzing a number of the residual, setting the autocorrelation function and partial autocorrelation of residuals. The calculations were obtained regressive formula enabling determination of the actual consumption of the concrete mix during the performance of diaphgram walls. Calculated cost does not take into account the actual consumption of the concrete mix to the embodiment of the analyzed object.
PL
Przedstawiono wyniki badań wytrzymałości na ściskanie betonów wykonanych na cementach wieloskładnikowych. Zawartość dodatków mineralnych (popiołu lotnego krzemionkowego i żużla wielkopiecowego) w zastosowanych cementach wynosiła od 27,1 do 67,7%. Badano betony w wieku 1, 2, 7, 28, 56 i 90 dni. Wytrzymałość betonu uzyskaną z badań porównano z wytrzymałością wyznaczoną na podstawie funkcji określającej rozwój wytrzymałości betonu, proponowanej w Eurokodzie 2.
EN
The article reports on the development of compressive strength of concretes made of blended cements. The content of mineral additives (siliceous fly ash and ground granulated blast furnace slag) in the applied cements ranged from 27.1% to 67.7%. The compressive strength were tested after 1, 2, 7, 28, 56 and 90 days of concrete curing. The results of experimental tests were compared with time-dependent model describing the development of concrete strength in time, which is proposed by Eurocode 2.
EN
Light-weight Self-Compacting Concrete (LWSCC) might be the answer to the increasing construction requirements of slenderer and more heavily reinforced structural elements. However there are limited studies to prove its ability in real construction projects. In conjunction with the traditional methods, artificial intelligent based modeling methods have been applied to simulate the non-linear and complex behavior of concrete in the recent years. Twenty one laboratory experimental investigations on the mechanical properties of LWSCC; published in recent 12 years have been analyzed in this study. The collected information is used to investigate the relationship between compressive strength, elasticity modulus and splitting tensile strength in LWSCC. Analytically proposed model in ANFIS is verified by multi factor linear regression analysis. Comparing the estimated results, ANFIS analysis gives more compatible results and is preferred to estimate the properties of LWSCC.
PL
Lekki beton samouszczelniający (LWSCC) to połączenie betonu lekkiego (LWC) i samouszczelniającego (SCC) i posiada zarówno zalety, jak i wady obu typów betonu. Ze względu na złożony charakter i nieliniowe zachowanie LWSCC oraz dużą liczbę parametrów, które mają wpływ na wyniki analiz, tradycyjne metody mogą okazać się niewystarczające do określenia współzależności pomiędzy różnymi właściwościami LWSCC; jakkolwiek model ANFIS okazał się skuteczny, jeśli chodzi o określanie zależności pomiędzy parametrami w przypadku złożonych systemów technologicznych oraz materiałów. W opracowaniu wykorzystano znaczącą ilość danych eksperymentalnych, dotyczących tego nowego materiału budowlanego, w celu przeanalizowania zależności pomiędzy wytrzymałością na ściskanie (CS), wytrzymałością na rozciąganie (STS) oraz modułem sprężystości (EM). Dodatkowo, opracowano nowy model analityczny w ramach systemu rozmytego, który został też zweryfikowany przy pomocy zgromadzonych danych, jak również analizy regresji wieloczynnikowej. Zgromadzone dane umożliwiają także porównanie otrzymanych proporcji mieszanki LWSCC. Ponieważ w literaturze nie pojawiły się dotąd wskazówki w tym zakresie, porównanie takie może stać się doskonałym punktem wyjścia dla dalszych badań na temat właściwości LWSCC oraz składu mieszanki. Porównując wszystkie cechy charakterystyczne przy pomocy modelu ANFIS, opracowano model FIS przy zastosowaniu strukturę typu Sugento, funkcję przynależności w kształcie dzwonu oraz metodę optymalizacji hybrydowej.
EN
Usage of any single attribute would introduce unacceptable uncertainty due to limited reservoir thickness and distribution, and strong lateral variations in lithological traps. In this paper, a wide range of prestack and post-stack seismic attributes is utilized to identify a range of properties of turbidity channel sandstone reservoir in Block L118 of J Oilfield, China. In order to better characterize the turbidity channel and lower the uncertainty, we applied multi-attribute fusion to weight a variety of seismic attributes in terms of their relevance to the identification of turbidity channel reservoir. Turbidity channel boundary is clearly present in the new attribute and the reservoir thickness prediction is improved. Additionally, fluid potential of reservoir was predicted using this fused attribute with a high value anomaly indicating high fluid potential. The multi-attribute fusion is a valid approach for the fine prediction of lithologic reservoirs, reducing the risks typically associated with exploration.
EN
This study takes the initiative to forecast China’s military spending based on autoregressive integrated moving average (ARIMA) models and artificial neural networks (ANNs) models. The mean absolute percentage error (MAPE) approach is applied to measure prediction accuracy. The results indicate that these single variable ARIMA models show higher accuracy and stability than those made by the single variable ANNs models across the four time periods, namely the short term (1 year), the medium term (3 years), the medium-long term (5 years), and the long term (10 years). As to multiple variable ANNs models, the prediction accuracy of each model with different variables has advantages in different time periods. The highest accuracy for the long term predictions among all of the multivariate models is made by ANN2 including China’s military spending and GDP. ANN3 including variables of China’s military spending, GDP, and inflation rates illustrates the most accurate prediction for the short term and medium-long term, while ANN4 including China’s military spending, GDP, inflation rates, and Taiwan’s military spending shows the highest accuracy for the medium term prediction. This concludes the contributions of this study.
PL
W artykule przedstawiono wyniki analizy dotyczącej przewidywanych wydatków Chin na militaria, opracowanej na podstawie modelu autoregresji (ang. ARIMA) oraz sztucznych sieci neuronowych (ANN). Dokładność predykcji oparta została na funkcji średniej wartości absolutnej procentowego uchybu. Badania wykazują, że model ARIMA ma wyższą dokładność i stabilność niż model oparty na ANN w odniesieniu do czterech, różnych okresów (1, 3, 5, 10 lat), przy czym dla ANN badanie wykonano dla czterech wartości dokładności predykcji.
13
Content available remote Photovoltaic power plant power output prediction using fuzzy rules
EN
Photovoltaic Power Plants (PVPP) are classified as a power energy sources with non-stabile supply of electric energy. It is necessary to back up power energy from PVPP for stabile electric network operation. We can set an optimal value of back up power energy with using variety of prediction models and methods for PVPP Power output prediction. Fuzzy classifiers and fuzzy rules can be informally defined as tools that use fuzzy sets or fuzzy logic for their operations. In this paper, we use genetic programming to evolve a fuzzy classifier in the form of a fuzzy search expression to predict PVPP Power output.
PL
Opisano różne metody przewidywania możliwości system fotowoltaicznego. Jedną z metod jest logika rozmyta – fuzzy logic. Opisano programowanie genetyczne do tworzenia rozmytego klasyfikatora.
EN
Electricity consumption forecasting is considered one of the most important tasks in energy planning, and it has great significance on management decision-making for power generation organizations and power policy adjustments for governments. In this paper, we present a new semi-parametric regression model for consumption forecasting in electrical power systems. We have used the distribution function of student residuals to replace the nonparametric component of the traditional semi-parametric model, thus eliminating the effects of the residual disturbance term according to the change trend of the consumption data themselves. Then, we use differential element theory set information aggregation intervals to create a dynamic weight distribution and improve the forecasting accuracy of the prediction models. Compared with general linear models, our models make statistical inferences and can automatically regulate the boundary effect, which gives the forecast result a higher accuracy. To present a case study, we use the historical data of electricity consumption and related influential factors in China from 1981 to 2010. The simulation results show that both in the model building stage and in the testing stage for this particular case, the SPRM prediction approach proposed in this paper outperforms the other two contrast models, the MAPE of SPRM is 3.21%, much lower than the other two values 3.84% and 13.07%.
PL
W artykule opisano model regresji semiparametrycznej do przewidywania zużycia energii elektrycznej w systemach elektroenergetycznych. W celu eliminacji wywołujących zakłócenia, nieparametrycznych składowych w tradycyjnym modelu semiparametrycznym, zastosowano rozkład studenta. Wykorzystano także metodę różnicową w ustalaniu interwałów zbierania danych, analizowanych przy przewidywaniu. Działanie i skuteczność modelu zweryfikowano z wykorzystaniem prawdziwych danych z lat 1981 do 2010.
PL
Opisano dwa modele umożliwiające wyznaczenie naprężeń termiczno-skurczowych oraz ocenę ryzyka zarysowania ścian przyczółków mostowych we wczesnej fazie realizacji. Są to: prosty model inżynierski oraz przestrzenny model numeryczny. Analizy wykonane z wykorzystaniem tych dwóch modeli zweryfikowano na przykładzie rzeczywistego przyczółka, w którym zaobserwowano rysy we wczesnej fazie realizacji.
EN
Two approaches to predict thermal–shrinkage stress development and assessment of cracking risk in early-age concrete structures are presented in the article. There are: simple engineering model and original 3D numerical model. The results of the stress analyses are compared and verified on the example of a real abutment in which cracking was observed at the early phases of bridge construction.
16
EN
Based on Hidden Markov Model, a new prediction method on driving status is advanced. In which, the velocity of following car, the velocity difference and distance headway is input as observation variables, the driving status is output as hidden variable. First the probability of observation status needed is calculated by forward algorithm, then the probability of observation status and driving status appeared together is calculated, at last, the prediction value of driving status could be got by conditional probability. The warning character of the prediction method could be evaluated not only by the accuracy but also by a new index [delta]ATp, which could show the degree of warning time at p probability. The results of simulation show that the method is right, which is in agreement with the result of eye movement checking method named PERCLOS, and it could complete the predictionprediction: when P%= 30%, �[delta]ATp = 2min7 sec, when P%= 40%,[delta]ATp = 1min51 sec; when; when P%= 50%, �[delta]ATp = 56 sec, when P%= 60%, [delta]ATp = 34 sec.
PL
Bazując na ukrytym modelu Markova przedstawiono nową metodę przewidywania status pojazdu. Jako obserwowalne zmiany podaje się szybkość pojazdu z tyłu, odległość a jako zmienne ukryte status pojazdu.
EN
Photovoltaic Power Plants (PVPP) are classified as power energy sources with non-stabile supply of electric energy. It is necessary to back up power energy from PVPP for stabile electric network operation. We can set an optimal value of back up power energy with using a variety of prediction models and methods for PVPP Power output prediction. Fuzzy classi?ers and fuzzy rules can be informally defined as tools that use fuzzy sets or fuzzy logic for their operations. In this paper, we use genetic programming to evolve a fuzzy classi?er in the form of a fuzzy search expression to predict PVPP Power output.
PL
Elektrownie fotowoltaiczne (EF) są klasyfikowane jako źródła prądu elektrycznego o niestabilnej dostawie energii elektrycznej. Dla stabilnej pracy sieci elektrycznej konieczne jest wspieranie dostawy prądu z EF. Możemy ustalić optymalną wartość wspierającej dostawy prądu, stosując różne modele przewidywania i metody dla predykcji mocy wyjściowej z EF. Możliwe jest nieformalne określenie rozmytych klasyfikatorów i zasad jako narzędzi do ich działania, opartych na zbiorach rozmytych i logice rozmytej. W tej pracy stosujemy genetyczne programowanie do opracowania klasyfikatora rozmytego wyrażenia poszukiwania mocy wyjściowej EF.
EN
In order to predict the mechanical properties of A356, a relatively new approach is presented in this paper using finite element technique which combines mechanical properties data in the form of experimental and simulated microstructures. In this work, the comparison of this model's predictions with the ones in the literature is presented. It is revealed that predictions of this study are consistent with the other works and experimental measurements for A356 alloy. The results of this research were also used in order to form an analytical equations followed with solidification codes for SUT (Sharif University Technology) software.
PL
W celu prognozowania właściwości mechanicznych stopów A356, w pracy przedstawiono stosunkowo nowe podejście przy użyciu metody elementów skończonych, które łączy w sobie dane właściwości mechanicznych w formie badań eksperymentalnych i symulacji mikrostruktur. W pracy przedstawiono porównanie przewidywań tego modelu z danymi literaturowymi i stwierdzono, że są one zgodne z innymi pracami i danymi eksperymentalnymi dla stopu A356. Wyniki tej pracy zostały również wykorzystywane do sformułowania równań analitycznych następnie użytych do programowania krzepnięcia w oprogramowaniu SUT (Sharif University of Technology).
EN
The paper presents a review of the current knowledge concerning the modelling of laminar – turbulent transition on turbomachinery blading. The most important physical features of laminar – turbulent transition are reviewed and their consequences for CFD modelling are discussed. The main features and assumptions of existing models are discussed with special reference to intemittency based models. The limitations of existing models are discussed and the reasons why intermittency – based models seem to be a promising perspective are outlined. The main features of intermittency – based model developed at the Institute of Thermal Machinery and extended by in-house correlations on onset location and transition length are also presented and discussed.
20
Content available remote Performance of classification methods in a microarray setting: a simulation study
EN
Dudoit et al., Lee et al., and Statnikov et al. investigated the performance of several classification methods applied to real-life microarray data. Due to the availability of only a few datasets, only a limited number of settings could be evaluated. Also, the true classification and the set of truly differentially expressed genes were unknown. In order to overcome these limitations, a simulation study was conducted, by using a linear mixed effects model to simulate microarray data under different scenarios. Several classification methods were compared with respect to their ability to discriminate between two classes of biological samples in various experimental settings.
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.