Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 5

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  wyrównywanie wykładnicze
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
Publication available in full text mode
Content available

Porównanie wybranych metod statystycznych i metod sztucznej inteligencji do przewidywania zdarzeń w oprogramowaniu zabezpieczającym systemy przechowywania dokumentów cyfrowych, w tym systemy klasy Enterprise Content Management

100%
Sapała K., Piołun-Noyszewski M., Weiss M.
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
|
2017
|
issue 469
159-166
PL
W ostatnich latach nastąpił wzrost zainteresowania wykorzystywaniem metod statystycznych do analizy zdarzeń z zakresu bezpieczeństwa teleinformatycznego. Coraz częściej moduły analityczne implementuje się w systemach chroniących przedsiębiorstwa przed zagrożeniami. Bardzo duże znaczenie ma w tej dziedzinie automatyzm i wykonywanie analiz bez nadzoru człowieka. W pracy opisane zostały efekty zastosowania działających automatycznie modułów eksperckich do przewidywania wartości szeregów czasowych, w sytuacji gdy nie były znane ich własności. Bez zastosowania właściwych metod przekształcenia szeregu i odpowiedniej parametryzacji tworzone modele mogą w wielu sytuacjach działać niepoprawnie. Natomiast w przypadku mających charakter cykliczny szeregów uzyskiwane prognozy mogą stanowić wartościową informację o potencjalnym zagrożeniu dla bezpieczeństwa przedsiębiorstwa.
2
Publication available in full text mode
Content available

PROGNOZOWANIE NA PODSTAWIE SZEREGÓW CZASOWYCH O WYSOKIEJ CZĘSTOTLIWOŚCI OCZYSZCZONYCH Z SEZONOWOŚCI DLA LUK NIESYSTEMATYCZNYCH

63%
Szmuksta – Zawadzka M., Zawadzki J.
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
|
2016
|
vol. 17
|
issue 1
121-136
PL
W pracy przedstawione zostaną wyniki zastosowania wybranych modeli wyrównywania wykładniczego w prognozowaniu zmiennej o bardzo wysokiej częstotliwości, obserwowanej w okresach godzinnych, dla luk niesystematycznych, oczyszczonej z dwóch lub trzech rodzajów sezonowości. Rozpatrywany był wariant, w którym luki występują w każdym z rodzajów wahań składowych.
EN
In the paper will be presented the results of the application of selected models of exponential smoothing in forecasting of very high frequency variable, observed hourly, with unsystematic gaps, from which two or three types of seasonality fluctuation were eliminated. In the research was used a combination, in which gaps were present in each type of the fluctuation component.
3
Publication available in full text mode
Content available

MODELE ADAPTACYJNE W PROGNOZOWANIU NA PODSTAWIE SZEREGÓW CZASOWYCH O WYSOKIEJ CZĘSTOTLIWOŚCI Z LUKAMI SYSTEMATYCZNYMI

63%
Zawadzki J.
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
|
2017
|
vol. 18
|
issue 2
374-389
PL
W pracy przedstawione zostaną wyniki zastosowania modeli Browna, Holta i Holta-Wintersa w prognozowaniu zmiennej o bardzo wysokiej częstotliwości obserwowania w warunkach braku pełnej informacji na podstawie danych oczyszczonych z dwóch lub trzech rodzajów sezonowości. Rozpatrywany były dwa warianty luk systematycznych.
EN
In the paper will be presented results of the application of Brown, Holt and Holt-Winters models in the forecasting of a very high frequency variable in condition of lack of full information, based on seasonal adjusted time series, from which two or three types of seasonal fluctuations were removed. Two variants of systematic gaps were considered.
4
Publication available in full text mode
Content available

ZASTOSOWANIE WYBRANYCH MODELI ADAPTACYJNYCH W PROGNOZOWANIU BRAKUJĄCYCH DANYCH W SZEREGACH ZE ZŁOŻONĄ SEZONOWOŚCIĄ DLA LUK NIESYSTEMATYCZNYCH

63%
Szmuksta- Zawadzka M., Zawadzki J.
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
|
2014
|
vol. 15
|
issue 4
181-194
PL
Artykuł poświęcony jest wykorzystaniu wybranych modeli wyrównywania wykładniczego: Browna, Holta i Holta-Wintersa w prognozowaniu zmiennych ze złożona sezonowością w warunkach braku pełnej informacji. Prognozy wyjściowe będą budowane na podstawie szeregów oczyszczonych z sezonowości. Prognozy końcowe, uwzględniające wahania sezonowe, będą sumami prognoz wyjściowych i składników sezonowości lub iloczynami prognoz tego rodzaju i wskaźników sezonowości. Rozważania o charakterze teoretycznym zostaną zilustrowane przykładem empirycznym.
EN
The paper is devoted to the application of selected exponential smoothing models: Brown, Holt and Holt-Winters in prediction of variables with complex seasonality in the condition of lack of full information. Output forecasts will be built on the basis of time series cleansed from seasonality. Final forecasts, taking into account seasonal fluctuations, will be a sum of output forecasts and seasonal components or multiply of forecasts and the seasonal indicators. Theoretical considerations will be illustrated by an empirical example.
5
Publication available in full text mode
Content available

WYKORZYSTANIE DANYCH OCZYSZCZONYCH O WYSOKIEJ CZĘSTOTLIWOŚCI W PROGNOZOWANIU ZMIENNYCH ZE ZŁOŻONĄ SEZONOWOŚCIĄ

63%
Szmuksta-Zawadzka M., Zawadzki J.
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
|
2015
|
vol. 16
|
issue 4
147-159
PL
W pracy przedstawione zostanie procedura modelowania i prognozowania zmiennej o bardzo wysokiej częstotliwości obserwowania na podstawie szeregów, z których wyeliminowano dwa lub trzy rodzaje sezonowości. Do budowy prognoz zostaną wykorzystane wybrane modele adaptacyjne. Rozważania teoretyczne zilustrowane zostaną przykładem empirycznym dotyczącym, kształtowania się zapotrzebowania na moc energetyczną w okresach godzinnych w aglomeracji A.
EN
In the article will be presented procedure to modeling and forecasting of the high frequency variable, based on series, from which was eliminated two or three types of seasonality. Forecasts will be built on the basis of exponential smoothing models. The theoretical considerations will be illustrated with empirical example about demand for electricity in hour periods in the agglomeration A.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.