Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: dokładność prognozowania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Combined modelling for iron ore demand forecasting with intelligent optimization algorithms

100%

Ren M. , Dai J. , Zhu W. , Dai F.

tom T. 37, z. 1

21--38

The stable supply of iron ore resources is not only related to energy security, but also to a country’s sustainable development. The accurate forecast of iron ore demand is of great significance to the industrialization development of a country and even the world. Researchers have not yet reached a consensus about the methods of forecasting iron ore demand. Combining different algorithms and making full use of the advantages of each algorithm is an effective way to develop a prediction model with high accuracy, reliability and generalization performance. The traditional statistical and econometric techniques of the Holt–Winters (HW) non-seasonal exponential smoothing model and autoregressive integrated moving average (ARIMA) model can capture linear processes in data time series. The machine learning methods of support vector machine (SVM) and extreme learning machine (ELM) have the ability to obtain nonlinear features from data of iron ore demand. The advantages of the HW, ARIMA, SVM, and ELM methods are combined in various degrees by intelligent optimization algorithms, including the genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO) algorithm and simulated annealing (SA) algorithm. Then the combined forecast models are constructed. The contrastive results clearly show that how a high forecasting accuracy and an excellent robustness could be achieved by the particle swarm optimization algorithm combined model, it is more suitable for predicting data pertaining to the iron ore demand.

Stabilne dostawy zasobów rudy żelaza związane są nie tylko z bezpieczeństwem energetycznym, ale także ze zrównoważonym rozwojem kraju. Dokładna prognoza zapotrzebowania na rudę żelaza ma ogromne znaczenie dla rozwoju industrializacji kraju, a nawet świata. Naukowcy nie osiągnęli jeszcze konsensusu co do metod prognozowania popytu na rudę żelaza. Łączenie różnych algorytmów i pełne wykorzystanie zalet każdego algorytmu to skuteczny sposób na opracowanie modelu predykcyjnego o wysokiej dokładności i niezawodności. W tej publikacji, model Holta-Wintersa (HW) do wygładzania szeregów czasowych, w których występują wahania przypadkowe, jak również autoregresyjny zintegrowany model średniej ruchomej (ARIMA), a także maszyna wektorów nośnych (SVM) i maszyna do ekstremalnego uczenia się (ELM), zostały połączone w celu uchwycenia różnych relacji i charakterystyk na podstawie danych szeregów czasowych, aby dokładnie przewidzieć zapotrzebowanie na rudę żelaza. Zalety czterech algorytmów są w różnym stopniu łączone przez inteligentne algorytmy optymalizacji, w tym algorytm genetyczny, algorytm optymalizacji roju cząstek oraz algorytm symulowanego wyżarzania. Następnie konstruowane są połączone modele. Kontrastowe wyniki wyraźnie pokazują, w jaki sposób można osiągnąć wysoką dokładność prognozowania i doskonałą solidność za pomocą połączonego modelu algorytmu genetycznego. Model taki jest bardziej odpowiedni do przewidywania danych dotyczących zapotrzebowania na rudę żelaza. Opierając się na prognozowanych wynikach połączonego modelu algorytmu genetycznego, możemy stwierdzić, że oczekuje się, iż krajowy popyt na rudę żelaza będzie w przyszłości wykazywał tendencję rozwojową w postaci trwałego, ale powolnego wzrostu.

Wpływ odwodnienia górotworu węglowego na osiadanie powierzchni terenu

100%

Hejmanowski R. , Sopata P. , Stoch T. , Wójcik A. , Witkowski W. T.

2013

tom T. 69, nr 8

38--43

Odwodnienie górotworu podczas prowadzenia robót górniczych jest przyczyną przemieszczeń terenu, zaliczanych do tzw. pośrednich skutków eksploatacji. Te przemieszczenia kształtują się w formie niecki obniżeniowej. Zasięg takiej niecki obniżeniowej jest zazwyczaj znacznie większy niż zasięg wpływów bezpośrednich eksploatacji górniczej. Istnieje możliwość wydzielenia przemieszczeń odwodnieniowych od globalnych przemieszczeń pionowych obserwowanych na terenach górniczych. Pozwala to na ocenę rzeczywistych, bezpośrednich wpływów, estymację parametrów modelu Knothego, a w konsekwencji poprawę dokładności prognozowania deformacji. W artykule omówiono technologię prowadzenia analiz prowadzących do tego rezultatu. Analizę przeprowadzono na przykładzie LW „Bogdanka” S.A.

Drainage of rock mass during mining operations leads to the displacements of surface area. The resulting effects are considered as indirect impact of exploitation on the surface. These movements are formed in a subsidence trough. Range of the subsidence trough is usually much larger than the range of direct impacts of mining. There is a possibility to separate the drainage displacements from global vertical displacements which are observed in mining areas. It allows to determine real direct impacts, estimate the Knothe's model parameters, and, consequently, to improve the accuracy of the surface deformation prediction. This paper presents successive stages of the research that led to this result. The analysis was carried out on data from Bogdanka SA coal mine.