Browsing by Subject "regresja"

Now showing 1 - 18 of 18

Access status: Restricted ,
Analiza czynników wpływających na cenę samochodu
(Data obrony: 2020-10-28) Góra, Bartłomiej
Wydział Zarządzania
Access status: Restricted ,
Analiza ruchu na stronie z wykorzystaniem metod eksploracji danych wraz z prognozowaniem zmian pozycji w wyszukiwarce Google dla wybranej strony www
(Data obrony: 2016-10-24) Misiak, Paweł
Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska
Praca magisterska opiera się na statystycznej analizie wizyt na stronie internetowej wraz z przewidywaniem przyszłych pozycji w wyszukiwarce Google. Jej celem jest wykazanie konieczności rezygnacji z usług firmy pozycjonującej a także rozpoznanie współczesnych metod analizy przedmiotowych zagadnień. Do realizacji projektu magisterskiego wykorzystano dwie popularne metody - metoda regresji wielorakiej a także sieci neuronowych. Wyniki analiz pokazały jak zmienia się ilość wizyt na stronie w zależności od okresu roku. W analizach wykorzystano także informacje, czy w danym dniu wystąpiły święta a także czy strona społecznościowa była aktualizowana. W wyniku tych analiz wyciągnięto wnioski, że współczesna strona internetowa nie wymaga tak silnych akcji pozycjonerskich, aby jej pozycja w wyszukiwarce się podniosła. Projekt pozwolił zdobyć szerszą wiedzę na temat pozycjonowania stron a także budowy modeli statystycznych, co będzie mogło zostać wykorzystywane w przyszłości do okresowych analiz wyników pozycjonowania strony.
Access status: Restricted ,
Analiza strumieni danych pomiarowych z wykorzystaniem platformy MOA
(Data obrony: 2019-09-27) Woźniak, Arkadiusz
Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
Access status: Restricted ,
Analiza wskaźników jakości energii elektrycznej z wykorzystaniem wybranych metod sztucznej inteligencji
(Data obrony: 2020-11-27) Wilczek, Gerald
Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
Access status: Open Access ,
Hybrid model of the conventional power unit
(Wydawnictwa AGH, 2008) Rusinowski, Henryk; Szapajko, Grzegorz; Stanek, Wojciech
The paper presents the hybrid model of the conventional power unit. The model contains following fragmentary models: model of the boiler, turbine and regenerative heat exchangers. Fragmentary models have been elaborated with the application of the analytical modelling methods, regression and neural networks. Hybrid model of the boiler contains balance model compatible with the German norm DIN and regressive models describing content of the unburnt combustibles in the slag and in the dust and the neural model describing the flue gases temperature at the outlet of the boiler. Model of the turbine contains balance model and theoretical-empirical model of the steam expansion line in the turbine. Models of the heat exchangers contain the balance and empirical models describing the heat transfer. The paper presents the exemplary calculation results and their comparison with the measurements.
Access status: Restricted ,
Modele regresyjne w Python jako narzędzie do predykcji oraz analizy liczby ofiar wypadków drogowych
(Data obrony: 2020-09-14) Matyszkiewicz, Natalia
Wydział Zarządzania
Access status: Restricted ,
Opracowanie algorytmu rozpowszechniania informacji w mediach społecznościowych dla Uczelnianej Rady Samorządu Studentów AGH z wykorzystaniem analizy statystycznej
(Data obrony: 2021-01-28) Dubiel, Agnieszka
Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej
Access status: Restricted ,
Porównanie metod uczenia probabilistycznych sieci neuronowych
(Data obrony: 2019-09-06) Kubasiak, Szymon
Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej
Access status: Restricted ,
Porównanie różnych narzędzi analizy przepływu danych w strukturach grafowych – sieci neuronowe, metody statystyczne i wnioskowanie rozmyte
(Data obrony: 2018-02-05) Kukla, Jakub
Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska
Celem niniejszego projektu jest porównanie różnych narzędzi analizy przepływu danych w strukturach grafowych. Wykorzystuje on dane zgromadzone przez detektory mierzące natężenie ruchu w wielu miejscach Krakowa. Zadanie polegało na sprawdzeniu, czy występują zależności pomiędzy ruchem samochodowym na różnych ulicach Krakowa. Za pomocą sieci neuronowej, metod statystycznych i wnioskowania rozmytego sprawdzono możliwość krótkotrwałej predykcji danych w celu kontrolowania systemu oświetlenia miejskiego.
Access status: Restricted ,
Prediction of resource usage of computational jobs
(Data obrony: 2020-09-29) Plinta, Mateusz
Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
Access status: Restricted ,
Rozproszony system wieloagentowy w języku Go rozwiązujący problem regresji symbolicznej
(Data obrony: 2020-01-22) Tonia, Bartłomiej; Aman, Marcin
Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
Access status: Restricted ,
Rozproszony system wieloagentowy w języku Go rozwiązujący problem regresji symbolicznej
(Data obrony: 2020-01-22) Aman, Marcin; Tonia, Bartłomiej
Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
Access status: Restricted ,
Szacowanie zarobków branży IT w USA za pomocą metod uczenia maszynowego
(Data obrony: 2020-09-29) Woźniczka, Wojciech
Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
Access status: Restricted ,
Wizualizacja metody najmniejszych kwadratów
(Data obrony: 2019-09-30) Kotrys, Kamila
Wydział Zarządzania
Access status: Restricted ,
Wykorzystanie metody wektorów nośnych w analizie danych geofizycznych.
(Data obrony: 2020-02-04) Knap, Natalia
Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska
Access status: Open Access ,
Zastosowanie algorytmu regresyjnych lasów losowych do analizy i prognozowania cen mieszkań w polskich powiatach
(Data obrony: 2020-07-13) Kołodziej, Sylwia
Wydział Zarządzania
Access status: Restricted ,
Zastosowanie metod regresyjnych w rekonstrukcji klimatu
(Data obrony: 2020-02-05) Wiśniewski, Adrian
Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska
Access status: Restricted ,
Zastosowanie uczenia maszynowego w przewidywaniu stężenia zanieczyszczenia powietrza w Polsce
(Data obrony: 2021-01-25) Główczyk, Magdalena
Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki