Publikowanie artykułów jest możliwe po podpisaniu zgody na przeniesienie licencji na czasopismo.
Celem opracowania algorytmu obliczeń jest umożliwienie doboru zestawu maszyn do robót ziemnych w aspekcie minimalizacji emisyjności CO2. W pracy prognozowano wydajność koparek oraz emisyjność CO2 zestawów maszyn. Wykorzystano metody prognozowania regresji wielorakiej i sieci neuronowych. Przeprowadzono analizę autokorelacji i autokorelacji cząstkowej reszt oraz analizę wrażliwości. Obliczono błędy MAPE prognoz. Na podstawie otrzymanych modeli prognostycznych wykonano przykład obliczeniowy doboru maszyn w aspekcie emisyjności dwutlenku węgla.
Cieślak M. Prognozowanie gospodarcze : metody i zastosowanie. Warszawa, Wydaw. Naukowe PWN, 2001.
Google Scholar
Kot S., Jakubowski J., Sokołowski A. Statystyka. Difin, Warszawa 2007.
Google Scholar
Martyniak Z. Wstęp do inwentyki. Wydawnictwo Uczelniane, Kraków, 1997 s.32.
Google Scholar
Rogalska M., Hejducki Z. Prognozowanie emisyjności CO2 koparek gąsiennicowych i samochodów samowyładowczych metodami regresji wielorakiej i sieci neuronowych. Archiwum Instytutu Inżynierii Lądowej 13 (2012) 293-298.
Google Scholar
Rogalska M., Hejducki Z. Analiza doboru materiałów budowlanych w aspekcie zrównoważonego rozwoju. Przegląd Budowlany 2/2007
Google Scholar
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Użycie niekomercyjne – Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe.
Publikowanie artykułów jest możliwe po podpisaniu zgody na przeniesienie licencji na czasopismo.