|
|
Statistické vlastnosti mikrostruktury dopravního proudu
Apeltauer, Jiří ; Nagy,, Ivan (oponent) ; Kumpošt,, Petr (oponent) ; Holcner, Petr (vedoucí práce)
Současná teorie dopravního proudu předpokládá, že zde interagují pouze sousední vozidla. Toto východisko je legitimní, avšak vychází z možností vědy a techniky 50. let minulého století, které jsou v současnosti již překonány. Dnes je již zřejmé, že obecně probíhá interakce mezi vozidly na vzdálenosti větší (neboli mezi více vozidly), avšak zatím nebyl předložen postup, který by dokázal vzdálenost této interakce kvantifikovat. V této práci je předložena metoda, která s využitím nástrojů matematické statistiky a přesného měření časových odstupů jednotlivých vozidel umožňuje tyto interakční vzdálenost mezi více vozidly určit. Současně byla ověřena její platnost pro úzká hustotní pásma dopravního proudu. Podařilo se prokázat, že při vysokých hustotách dopravního proudu probíhá interakce minimálně mezi třemi po sobě jedoucími vozidly, u nižších hustot mezi čtyřmi až pěti vozidly. Výsledky práce mají dopad na vývoj nových mikroskopických modelů dopravního proudu a jejich verifikaci.
|
|
|
Recursive mixture estimation with univariate multimodal Poisson variable
Uglickich, Evženie ; Nagy, Ivan
Analysis of count variables described by the Poisson distribution is required in many application fields. Examples of the count variables observed per a time unit can be, e.g., number of customers, passengers, road accidents, Internet traffic packet arrivals, bankruptcies, virus attacks, etc. If the behavior of such a variable exhibits a multimodal character, the problem of clustering and classification of incoming count data arises. This issue can touch, for instance, detecting clusters of the different behavior of drivers in traffic flow analysis as well as cyclists or pedestrians. This work focuses on the model-based clustering of Poisson-distributed count data with the help of the recursive Bayesian estimation of the mixture of Poisson components. The aim of the work is to explain the methodology in details with an illustrative simple example, so that the work is limited to the univariate case and static pointer.
|
|
|
Statistické vlastnosti mikrostruktury dopravního proudu
Apeltauer, Jiří ; Nagy,, Ivan (oponent) ; Kumpošt,, Petr (oponent) ; Holcner, Petr (vedoucí práce)
Současná teorie dopravního proudu předpokládá, že zde interagují pouze sousední vozidla. Toto východisko je legitimní, avšak vychází z možností vědy a techniky 50. let minulého století, které jsou v současnosti již překonány. Dnes je již zřejmé, že obecně probíhá interakce mezi vozidly na vzdálenosti větší (neboli mezi více vozidly), avšak zatím nebyl předložen postup, který by dokázal vzdálenost této interakce kvantifikovat. V této práci je předložena metoda, která s využitím nástrojů matematické statistiky a přesného měření časových odstupů jednotlivých vozidel umožňuje tyto interakční vzdálenost mezi více vozidly určit. Současně byla ověřena její platnost pro úzká hustotní pásma dopravního proudu. Podařilo se prokázat, že při vysokých hustotách dopravního proudu probíhá interakce minimálně mezi třemi po sobě jedoucími vozidly, u nižších hustot mezi čtyřmi až pěti vozidly. Výsledky práce mají dopad na vývoj nových mikroskopických modelů dopravního proudu a jejich verifikaci.
|
|
|
Geometrie lineárního modelu
Línek, Vítězslav ; Hykšová, Magdalena (vedoucí práce) ; Nagy, Ivan (oponent) ; Hlubinka, Daniel (oponent)
Cílem práce je ukázat možnosti využití mnohorozměrné geometrie při výkladu lineárního modelu. Východiskem je tzv. "free-coordinate approach", tj. pojetí náhodného vektoru jako geometrického objektu, jehož vlastnosti nezávisí na zvolené soustavě souřadnic. S pomocí elementárních geometrických představ a základních statistických pojmů jsou pak odvozeny nejdůležitější vlastnosti lineárního modelu a řada známých aplikací, především statistických testů. Součástí práce je i krátké historické pojednání o počátcích matematické statistiky a rozbor vybraných prací R. A. Fishera, ze kterých je patrné, že geometrický přístup k lineárnímu modelu má i své historické opodstatnění. Text je určen především zájemcům o alternativní vhled do této problematiky, ale také studentům matematických oborů, kterým matematická statistika působí obtíže; z toho důvodu je doplněn značným množstvím příkladů. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
|
Modelling of Traffic Flow with Bayesian Autoregressive Model with Variable Partial Forgetting
Dedecius, Kamil ; Nagy, Ivan ; Hofman, Radek
Computing the future road traffic intensities in urban and suburban areas is considered inthis paper. The statistical properties of the traffic flow advocate the use of a low-order lin- ear autoregressive models, in which the previous intensities determine the following ones. To achieve adaptivity, the Bayesian modelling framework was chosen. The regression coefficients are considered random, hence they are modelled using a suitable distribution. A significant improvement of the overall modelling performance is further reached with techniques allowing the parameters vary by modification of their distribution. We present the partial forgetting method, allowing to individually track the parameters even in the case of their different variability rate.
|
|
|
Example creation system
Suzdaleva, Evgenia ; Nagy, Ivan ; Dungl, Martin
The technical report describes a system for creation of examples for fully probabilistic dynamic decision making. It represents a documentation for author who wishes to create examples for PhD students or to add their new developed algorithms to the system.
|
host ::
RSS.