Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
The statistical models required the large data in the time series forecasting. While, to forecast the limited data or small data cannot be suggested by using these models. In this paper, we are interested to apply fuzzy random auto-regression model to handle the university enrollment data. The accuracy of the forecasting model can be improved through the left-right procedure. The yearly enrollment...
Many models have been suggested to predict the weather and temperature data. Most of them used the single point data in building prediction equations. Besides that, the randomness, the vagueness and possibility of the temperature data are also not much concerned. In this paper, we introduce the minimum-maximum procedure for daily temperature modeling based on fuzzy random auto-regression time series...
Accurate modeling of building occupancy is an important issue in building energy optimization, but it is a difficult problem due to its stochastic property. This paper proposed an inhomogeneous Markov chain approach to model building occupancy under two scenarios of multi-occupant single-zone (MOSZ) and multi-occupant multi-zone (MOMZ). In this study, we define the state of the Markov chain as an...
The potential of artificial neural network (ANN) as a way for the nondestructive variety discrimination of fragrant mushrooms was evaluated. First, the visual and near infrared spectral data were analyzed by principal components analysis (PCA) for space clustering. The principal components (PCs) containing the main information of original spectra were picked out as the inputs of BP-ANN with three...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.