Original title: Pokročilé prognostické modely v oblasti odpadového hospodářství
Translated title: Advanced Prognostic Models in Waste Management
Authors: Smejkalová, Veronika ; Procházka,, Vít (referee) ; Slavík,, Jan (referee) ; Pavlas, Martin (advisor)
Document type: Doctoral theses
Year: 2022
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstract: [cze] [eng]
Vydaný balíček oběhového hospodářství definuje opatření pro přechod od lineárního modelu hospodářství k oběhovému. Konkrétní cíle jsou implementovány do legislativy členských států EU. Prognózy produkce odpadů představují stěžejní informaci pro modifikaci stávající infrastruktury odpadového hospodářství tak, aby byl možný plynulý přechod k oběhovému hospodářství. V této práci je představen univerzální přístup k prognózování produkce odpadů pomocí optimalizačních modelů zahrnující přípravu dat, vlastní výpočet a zpracování do vhodné podoby pro konečné uživatele. Prognóza klade důraz na přípravné fáze a očištění vstupních dat od anomálií. Přístup je založen na modelování trendu v historických datech s následnou korekcí pro obnovení vazeb územního členění a frakcí odpadů. Nejistota prognózy je popsána pásy spolehlivosti konstruovanými pomocí bootstrapového přístupu. Dopad konkrétních opatření na podobu odpadového hospodářství je možné modelovat pomocí projekce. Předkládaná metodika je zpracována obecně a je vhodným základem pro strategické plánování na lokální, národní i nadnárodní úrovni. The issued Circular economy package defines the measures for the transition from a linear economy to a circular economy. The specific targets are implemented in the legislation of the EU Member States. Waste production forecasts are key information for modifying existing infrastructure to allow a smooth transition to a circular economy. This work presents a universal approach to waste production forecasting using optimization models including data preparation, calculation and processing into a suitable form for users. The forecast emphasizes the preparatory phases and the clean-up of input data from anomalies. The modeling principle is based on trend modeling in historical data with subsequent correction to restore the links between territorial divisions and waste fractions. Forecast uncertainty is described by confidence intervals constructed using a bootstrap approach. The impact of specific measures on the form of waste management can be modeled using projection. The presented methodology is developed in general and is a suitable basis for strategic planning at the local, national and supranational levels.
Keywords: data reconciliation; forecast; TiramisO; trend analysis; Waste generation; analýza trendu; Produkce odpadu; prognóza; TiramisO; vyrovnávání dat

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/208467

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-509031


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Doctoral theses