1. Bayesovi pristopi ocenjevanja dinamičnih sistemov za potrebe napovedovanja dinamike pretovora pristaniščMarko Intihar, 2018, doctoral dissertation Abstract: Napovedovanje še nerealiziranih dogodkov kot je na primer prediktivna analitika povpraševanja po količini blaga oz. storitev, je današnja vsakdanja praksa za večino subjektov industrije. Pristaniška dejavnost tukaj ni izjema, saj je potrebno zagotavljati kvalitetne napovedi bodočega pretovora pristanišč, ki so osnova za uspešno planiranje pristaniških dejavnosti. V doktorski disertaciji je prikazan algoritem, ki združuje izbrano paleto paradigm iz področja statistike in ekonometrije, z namenom zagotavljanja natančnih napovedi bodoče dinamike pristaniškega tovora. Ideja algoritma temelji na modeliranju časovne vrste izhoda ob upoštevanju izbranih vhodov, ki jih sestavljajo ustrezni ekonomski kazalniki. Le ti so predhodnje izbrani s selekcijsko proceduro in predimenzionirani z namenom zmanjševanja računske kompleksnosti in ohranjanja koristnih informacij osnovnih časovnih vrst. Algoritem kombinira MC simulacijo za selekcijo osnovnega nabora kazalnikov, ter izračun dinamičnih faktorskih modelov z uporabo EM algoritma in Kalmanovega filtra. Ti modeli se uporabljajo kot vhodi v ARIMAX modele časovne vrste opazovanega procesa. Celotni mehanizem pa povezuje pet-fazna procedura, ki preigrava različne strukture kandidatov ARIMAX modelov, in na koncu izbere enega kandidata za izbrani pretovor pristanišča. Končni kandidat je robusten in izpolnjuje temeljne statistično-ekonometrične teste, ter je predvsem zmožen zagotavljati zadovoljivo natančne napovedi. Dani algoritem je bil apliciran na realne podatke izbranega pristanišča. Nato smo izvedli komparativno analizo, v kateri dobljene rezultate primerjamo z napovedmi nekaterih standardnih modelov časovnih vrst. Analiza razkriva uporabnost apliciranega algoritma in nakazuje na koristno uporabo v praksi.
Keywords: Pretovor pristanišč, časovne vrste, prediktivna analitika, MC simulacija, Dinamična faktorska analiza, EM algoritem, Box-Jenkins modeli, makroekonomski indikatorji
Published in DKUM: 11.04.2019; Views: 2016; Downloads: 199
 Full text (3,26 MB) |
2. Container throughput forecasting using dynamic factor analysis and ARIMAX modelMarko Intihar, Tomaž Kramberger, Dejan Dragan, 2017, original scientific article Abstract: The paper examines the impact of integration of macroeconomic indicators on the accuracy of container throughput time series forecasting model. For this purpose, a Dynamic factor analysis and AutoRegressive Integrated Moving-Average model with eXogenous inputs (ARIMAX) are used. Both methodologies are integrated into a novel four-stage heuristic procedure. Firstly, dynamic factors are extracted from external macroeconomic indicators influencing the observed throughput. Secondly, the family of ARIMAX models of different orders is generated based on the derived factors. In the third stage, the diagnostic and goodness-of-fit testing is applied, which includes statistical criteria such as fit performance, information criteria, and parsimony. Finally, the best model is heuristically selected and tested on the real data of the Port of Koper. The results show that by applying macroeconomic indicators into the forecasting model, more accurate future throughput forecasts can be achieved. The model is also used to produce future forecasts for the next four years indicating a more oscillatory behaviour in (2018-2020). Hence, care must be taken concerning any bigger investment decisions initiated from the management side. It is believed that the proposed model might be a useful reinforcement of the existing forecasting module in the observed port.
Keywords: container throughput forecasting, ARIMAX model, dynamic factor analysis, exogenous macroeconomic indicators, time series analysis
Published in DKUM: 12.12.2017; Views: 2198; Downloads: 438
Full text (1,33 MB)
This document has many files! More... |
3. Avtomatizacija naročanja blaga z napovedovanjem povpraševanjaŽan Polc, 2015, bachelor thesis/paper Abstract: Avtomatizacija naročanja blaga povzroča podjetjem težavo pri obvladovanju materialnih tokov, če so modeli, s katerimi se lotevajo avtomatizacije, preveč enostavni. Pri velikih trgovcih je avtomatizacija naročanja blaga priznana tehnika, vendar za napovedovanje prodaje največkrat uporabljajo povprečja, ki pa se zlasti zaradi neupoštevanja sezon in trenda gibanja povpraševanja večkrat izkažejo za manj uspešne. Skozi leta so avtorji razvijali različne modele napovedovanja, s katerimi so želeli minimizirati napake napovedi, a dejstvo je, da se od artikla do artikla in od količin povpraševanja po posameznih artiklih natančnost napovedi in primernost modelov za napoved zelo razlikuje, predvsem zaradi nepredvidljivih faktorjev, ki vplivajo na povpraševanje.
Na konkretnem primeru poslovalnice testnega podjetja smo testirali vpliv povprečnih dnevnih temperatur na prodajo prehrane in pijače, nato pa smo z ABC in XYZ analizo določili primernost artiklov za stohastično napovedovanje in določili politiko naročanja za posamezni artikel. Izdelali smo model napovedovanja, ki testira deset metod različnih avtorjev in na podlagi kazalcev, ki merijo točnost napovedi, izbere metodo z najmanjšo napako, ki jo uporabimo v modelu določanja količine za naročilo.
Keywords: napovedovanje povpraševanja, linearna regresija, ABC in XYZ analiza, avtomatizacija naročanja
Published in DKUM: 10.11.2015; Views: 1787; Downloads: 154
Full text (3,87 MB) |
4. Reconstruction of delivery positions in the city of Celje, SloveniaDejan Dragan, Klemen Prah, Tea Vizinger, Marko Intihar, Maja Fošner, Tomaž Kramberger, 2013, original scientific article Abstract: The paper addresses the problem of the reconstruction and allocation of delivery positions in the urban area. The aim is to achieve the optimal reorganization of urban freight transport in old town core in the municipality of Celje. Optimal allocation relies on optimization based on the Monte Carlo simulation and represents a first stage of a two-stage optimization approach to re-design the existing urban freight transport. The number of optimal delivery positions is required to be as minimal as possible, which can still assure a maximal service area within the prescribed radius, while keeping the minimal walking distances of delivery personnel between the nearest delivery position and the customerʼs physical location. The main issues of the used heuristic allocation algorithm and the presentation of calculated results are provided. In the near future, the calculated delivery positions are going to be used for the purpose of physical implementation in order to improve the existing delivery transport.
Keywords: urban transport problems, urban freight transport, delivery, optimization, maximum location covering problems, MLCP, Monte-Carlo simulation
Published in DKUM: 10.07.2015; Views: 1556; Downloads: 165
Full text (999,26 KB)
This document has many files! More... |
5. |
6. Using GIS for the optimization of pupils transportation: The case of Laško municipalityDejan Dragan, Tomaž Kramberger, Andrej Lisec, Marko Intihar, Klemen Prah, 2011, original scientific article Keywords: location, problems, maximal covering problems, optimization, Monte Carlo simulation, geographic information system (GIS), reduction of transportation costs, ArcLogistics
Published in DKUM: 05.06.2012; Views: 2982; Downloads: 124
 Link to full text |
7. OPTIMIZACIJA NOTRANJIH POTI POBIRANJA BIOLOŠKEGA MATERIALA V SPLOŠNI BOLNIŠNICI CELJEMarko Intihar, 2011, master's thesis Abstract: Odločitveni mehanizem procesa transporta biološkega materiala pri oblikovanju poti pobiranja bioloških vzorcev temelji na dveh temeljnih korakih. Prvi korak določa, katere oddelke obiskati na poti, drugi korak pa, v kakšnem zaporedju jih obiskati, da bodo izpolnjeni pogoji učinkovitega izvajanja procesa transporta. Z ozirom da je prvi korak izveden na podlagi odločitvenega sistema predstavljenega v raziskavi [23], je temeljni cilj te raziskave razvoj orodja za določitev optimalne sekvence obiskanih oddelkov na poti in za optimizacijo poti (drugi korak). Obravnavani problem je soroden problemu trgovskega potnika, zato se optimizacijski mehanizem posluţuje metod reševanja sorodnega problema. Na podlagi izbire ustreznega splošnega problema, izgradnje optimizacijskega modela in uporabi primernega optimizacijskega postopka lahko sestavimo odločitveni mehanizem za izvedbo drugega koraka, ko pa ga poveţemo z raziskavami prvega koraka, pa dobimo zdruţeni odločitveni model. Kot pomoč za izvedbo drugega koraka je bilo uporabljeno orodje geografski informacijski sistem in aplikacija ArcLogistics. S pridobljenim dvokoračnim optimizacijskim orodjem je mogoče občutno izboljšati proces transporta bioloških vzorcev z optimalnim vključevanjem oddelkov na redne obhode in optimizacijo poti na rednih obhodih.
Keywords: transport v bolnišnicah, optimizacija poti, problem trgovskega potnika, geografski informacijski sistem (GIS)
Published in DKUM: 16.10.2011; Views: 2758; Downloads: 350
Full text (7,27 MB) |
8. |
