|
|
Prognostický model poptávky v oděvním průmyslu
Kunc, Tomáš ; Oulehla, Jiří (oponent) ; Luňáček, Jiří (vedoucí práce)
Práce se zaměřuje na prognostické metody a jejich porovnání dle ukazatelů přesnosti. Metody byli použity k sestavení prognostického modelu poptávky v oděvním průmyslu. Přínos práce spočívá v určení předpokládané poptávky pro následující období, který mohou využít prodejci, výrobci a všichni, jejichž rozhodování je ovlivněno velikostí poptávky po oděvních výrobcích. Práce obsahuje obecná doporučení, jak postupovat při sestavování prognózy a podle jakých kritérii zvolit vhodnou prognostickou metodu.
|
|
|
Aplikace algoritmů prediktivní údržby na odhad RUL
Dvořák, Jan ; Brablc, Martin (oponent) ; Dobossy, Barnabás (vedoucí práce)
Cílem této práce je seznámit čtenáře s oblastí prediktivní údržby a jejími algoritmy především v rámci její prognostické části. Na datových sadách a provedeném experimentu dojde k určení zbývající životnosti daného systému pomocí vytvořených modelů v souladu s algoritmy popsanými v rešeršní části. Ke zpracování dat a tvorbě modelů bylo využito nástroje MATLAB a jeho dalších aplikací popsaných v práci.
|
|
| |
|
|
Aplikace algoritmů prediktivní údržby na odhad RUL
Dvořák, Jan ; Brablc, Martin (oponent) ; Dobossy, Barnabás (vedoucí práce)
Cílem této práce je seznámit čtenáře s oblastí prediktivní údržby a jejími algoritmy především v rámci její prognostické části. Na datových sadách a provedeném experimentu dojde k určení zbývající životnosti daného systému pomocí vytvořených modelů v souladu s algoritmy popsanými v rešeršní části. Ke zpracování dat a tvorbě modelů bylo využito nástroje MATLAB a jeho dalších aplikací popsaných v práci.
|
|
|
Prognostický model poptávky v oděvním průmyslu
Kunc, Tomáš ; Oulehla, Jiří (oponent) ; Luňáček, Jiří (vedoucí práce)
Práce se zaměřuje na prognostické metody a jejich porovnání dle ukazatelů přesnosti. Metody byli použity k sestavení prognostického modelu poptávky v oděvním průmyslu. Přínos práce spočívá v určení předpokládané poptávky pro následující období, který mohou využít prodejci, výrobci a všichni, jejichž rozhodování je ovlivněno velikostí poptávky po oděvních výrobcích. Práce obsahuje obecná doporučení, jak postupovat při sestavování prognózy a podle jakých kritérii zvolit vhodnou prognostickou metodu.
|
|
| |
|
|
Machine learning-based approaches to forecasting international trade
Kovařík, Tomáš ; Semerák, Vilém (vedoucí práce) ; Macháček, Vít (oponent)
V této práci se soustředím na porovnání gravitačního modelu odhadnutého pomocí metody nejmenších čtverců a metody Poissonovy maximální věrohodnosti oproti regresním technikám založeným na strojovém učení, konkrétně se jedná o support vector machines, random forests, a umělé neuronové sítě. Provádím diskusi výhod a nevýhod jednotlivých přístupů a srovnávám jejich predikční schopnosti na exportních datech. Demonstruji, že random forest model a umělé neuronové sítě poskytují lepší predikce.
|
|
|
Quo Vadis, Slovakia? Context scenarios about the Environment of the Slovak Republic
Semberová, Anna ; Havranek, Miroslav (vedoucí práce) ; Nováček, Pavel (oponent)
Cieľom diplomovej práce je analýza možných budúcich scenárov. Diplomová práca sa systematicky zameriava na analýzu podoby možného vývoja kontextu životného prostredia Slovenskej republiky. Základom tejto analýzy je identifikácia vonkajších kľúčových hnacích síl a na jej základe tvorba konečných scenárov budúcnosti. Hlavným prístupom ku tvorbe scenárov v diplomovej práci sa stala metóda Cross-Impact Balance. Pri tvorbe scenárov boli zvolené riadené rozhovory s odborníkmi a následná strojová kombinačná analýza konzistencie v podobe krížových dopadov jednotlivých variantov hnacích síl. Výsledkom diplomovej práce je päť scenárov, ktoré poukazujú na kontext budúcnosti životného prostredia Slovenskej republiky na základe kombinácie vývoja jednotlivých variantov vonkajších faktorov. Pre tieto scenáre bola vypracovaná analýza rizika a príležitostí v jednotlivých scenároch z pohľadu životného prostredia Slovenskej republiky. Identifikované scenáre sa dajú v krátkosti popísať nasledovne od najmenej žiaduceho po najpozitívnejší. Scenár číslo jeden prináša hrozbu environmentálneho kolapsu. Druhý scenár popisuje mocenský boj o zdroje a dôsledky nadmerného využívania surovín. Prostredný scenár popisuje riziko neustáleho roztvárania sociálnych nožníc a štvrtý scenár sa venuje alternatíve nedostatku kovov a...
|
|
|
Scénáře budoucího vývoje Manětínska
Vaňková, Petra ; Rynda, Ivan (vedoucí práce) ; Havránek, Miroslav (oponent)
Diplomová práce se zabývá jedním konkrétním územím - Manětínskem a možností vytvoření důvěryhodných scénářů jeho budoucího vývoje. I když nám budoucnost zůstane vždy skrytá, je důležité uvažovat o jejím směru, který nás může čekat, a to zejména v dnešním světě, kdy je příroda a životní prostředí ohrožené v globálním měřítku. I lidská společnost stojí na křehkých základech a musí čelit ekonomickým a jiným krizím. Proto je důležité dopředu promýšlet možnosti budoucího vývoje na všech rovinách (lokální, regionální i globální) a snažit se vyhnout událostem, jež by mohly celkový rozvoj ohrožovat. Scénáře jsou také důležitým nástrojem při strategickém plánování a mohou nabízet různé varianty jednání a rozhodování. Práce je rozdělená na část teoretickou a část empirickou. Teoretická část pojednává především o vybrané lokalitě samotné a o jejích nejdůležitějších charakteristikách. Tato část je významným podkladem pro část empirickou, která se mimo toho opírá o data získaná z polostrukturovaných rozhovorů s vybranými respondenty. Osnova těchto rozhovorů vznikla právě na základě teoretických podkladů. Jednalo se o 12 rozhovorů, jejichž cílem bylo zjistit hlavní problémy a naopak příležitosti Manětínska, jež budou hrát podle názorů samotných respondentů roli v budoucím vývoji lokality. Po provedení analýzy...
|
|
|
Forecasting Mortgages: Internet Search Data as a Proxy for Mortgage Credit Demand
Saxa, Branislav
Práce zkoumá možnost využití dat ze služby Google Trends pro krátkodobé predikce vývoje hypotečních úvěrů v České republice. Zatímco oficiální měsíční statistika hypotečních úvěrů je k dispozici s měsíčním zpožděním, data o vyhledávání informací o hypotékách jsou k dispozici na týdenní bázi bez jakéhokoli zpoždění. Četnost vyhledávaní je silně korelována s objemem skutečně poskytnutých hypoték, zpoždění mezi těmito časovými řadami je dva měsíce. Vyhodnocení „out-of-sample“ predikcí ukazuje, že data o vyhledávání na internetu signifikantně zlepšují predikce vývoje hypotečních úvěrů. Ve druhé části práce je navržen experimentální indikátor přísnosti úvěrových podmínek a standardů. Mnoho zemí k monitorování přísnosti úvěrových podmínek a standardů dnes využívá šetření úvěrových podmínek bank. Navržený indikátor představuje doplňkový nástroj k podobným šetřením.
Plný text:  PDF
|
host ::
RSS.