| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva

Naslov:Bayesovi pristopi ocenjevanja dinamičnih sistemov za potrebe napovedovanja dinamike pretovora pristanišč
Avtorji:Intihar, Marko (Avtor)
Dragan, Dejan (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Kramberger, Tomaž (Komentor)
Datoteke:.pdf DOK_Intihar_Marko_2019.pdf (3,26 MB)
MD5: CBAA9674B8C1C4C8987B2F689AF0F3A0
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Doktorska disertacija (m)
Tipologija:2.08 - Doktorska disertacija
Organizacija:FL - Fakulteta za logistiko
Opis: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.
Ključne besede:Pretovor pristanišč, časovne vrste, prediktivna analitika, MC simulacija, Dinamična faktorska analiza, EM algoritem, Box-Jenkins modeli, makroekonomski indikatorji
Leto izida:2018
Založnik:[M. Intihar]
Izvor:Ljubljana
UDK:519.2
COBISS_ID:512984637 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:KBZVFFTR
Število ogledov:823
Število prenosov:123
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:FL
:
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:30.05.2018

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Bayesian methods for estimating parameters of dynamic systems used for port's throughput forecasting
Opis:Future events forecasting such as a prediction of demand is nowadays an industry standard. Maritime industry is not an exception since the quality of forecasting of a future port's throughput dynamics is the baseline for port task planning. In our work, an algorithm, which combines several fields of statistics and econometrics, is presented. Algorithm's primary goal is to provide fairly accurate future port's throughput predictions. The idea stands on modeling the output time series concerning the selected inputs. Latter are presented in the form of macroeconomic indicators, which are a priori selected from a bigger set of indicators. For this purpose, an initial data reduction of exogenous indicators has been conducted by regressing different combination of subsets of exogenous indicators randomly chosen in the Monte Carlo procedure, where the optimal set of genuinely influential indicators was chosen by observing the model’s error-based criteria adopted in the multiple regression static procedure. In the next stage, the reduced set of influential indicators is aggregated into dynamic factor models using the EM algorithm and Kalman filter. Derived dynamic factors are used as inputs into the ARIMAX time series models. Complete mechanism is executed based on five-step heuristic procedure, where generating different ARIMAX candidates eventually leads to the selection of the final best candidate. The obtained ARIMAX model is robust, complies with adequate statistical and econometrics tests, and last, but not least it can provide quite accurate forecasts. The algorithm has been applied to the real port's data. Achieved ARIMAX predictions of the throughput data values were compared with the standard benchmarking models’ predictions, whereas the results are promising and reveal a high level of applicability.
Ključne besede:Port throughput, time series, predictive analytics, MC simulation, Dynamic factor analysis, EM algorithm, Box-Jenkins models, macroeconomic indicators


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici