Metody prognózování v dopravě. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
|
|
|
- Lukáš Jelínek
- před 7 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Metody prognózování v dopravě Ing. Mchal Dorda, Ph.D.
2 Metody prognózování v dopravě ílem prognózy dopravy e určení výhledových údaů o dopravě (např. výhledové ntenzty dopravy apod.). Př prognózování v dopravě e užívána celá řada metod analýza čaových řad, regrení a korelační analýza, metody koefcentů růtu, gravtační metody atd. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 2
3 Analýza trendu čaové řady Neednodušším způobem prognózy e extrapolace doavadních dat. Měme ledované údae eřazené v čaové řadě. Na základě analýzy této čaové řady (analýza trendu čaové řady apod.) me chopn extrapolovat hledané údae pro výhledové období. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 3
4 Analýza trendu čaové řady Např. známe-l vývo ntenzt na pozemní komunkac z předchozích období, me chopn na základě analýzy trendu této čaové řady odhadnout výhledové ntenzty. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 4
5 Metoda ednotného oučntele růtu Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 5
6 Metoda ednotného oučntele růtu Př prognóze výhledových ntenzt dopravních proudů e využívá metoda ednotného oučntele růtu. Slnce e navrhuí, případně pouzuí na výhledovou padeátrázovountenztu v ednom ízdním měru, uvažovanou pro dvacátý rok po uvedení do provozu. Výhledové ntenzty nemaí překročt návrhové ntenzty. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 6
7 Metoda ednotného oučntele růtu Výhledovou ntenztu zíkáme podle vztahu: M v = kde: M K, M v výhledová ntenzta, M oučaná ntenzta, K výhledový koefcent (oučntel růtu). Koefcent růtu lze zíkat např. analýzou čaové řady ntenzt dopravy. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 7
8 Metoda ednotného oučntele růtu Koefcent růtu e dále možno pro určtou oblat (např. měto) odvodt z růtu počtu obyvatel, z počtu vozdel a z růtu ech proběhu. Pro koefcent růtu můžeme pát: K = Výhledový počet vozdel Součaný počet vozdel Výhledový proběh vozdel Součaný proběh vozdel Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 8
9 Metoda ednotného oučntele růtu Jelkož e proběh vozdel (počet klometrů naetých edním vozdlem za rok) zpravdla nemění, lze pát: K = Výhledový počet obyvatel Součaný počet obyvatel Výhledový tupeň automoblzace Součaný tupeň automoblzace Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 9
10 Metoda ednotného oučntele růtu Nevýhodou e, že koefcenty ou ednotné a nezohledňuí mítní podmínky (nezohledňuí např. různé změny v počtech obyvatel v ednotlvých oblatech), proto e používaí pouze pro hrubé odhady. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 10
11 Metoda průměrného oučntele růtu Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 11
12 Metoda průměrného oučntele růtu V případech, kdy prognózueme ntenzty dopravy mez oblatm, které maí rozdílný koefcent růtu, použeme metodu průměrného koefcentu růtu. Výledný koefcent růtu mez dvěma oblatm bude roven artmetckému průměru koefcentů růtu obou oblatí. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 12
13 Metoda průměrného oučntele růtu Výhledovou ntenztu tanovíme dle vztahu: M v = M K 2 K, kde v M výhledová ntenzta mez oblatm a, M oučaná ntenzta mez oblatm a, K, K koefcenty růtu. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 13
14 Metoda průměrného oučntele růtu Nevýhodou koefcentu růtu e, že nemuí být přímo úměrný k růtu obemu dopravy. Obem dopravy mez dvěma míty může vzrůt bez změny počtu obyvatel č počtu vozdel, např. na základě vznku nových pracovních mít apod. Proto e vhodněší míto koefcentů růtu tanovovat přímo výhledové obemy dopravy. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 14
15 Prognóza dopravy v šrším území Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 15
16 Prognóza dopravy v šrším území Prognóza dopravy v zámovém území e zpravdla kládá ze 4 fází: 1. Určení počtu cet (výpočet výhledových obemů přepravy) v každé oblat, na které e území rozděleno. Stanovue e buď zvlášť počet cet začínaících v oblat (přepravní produktvta) a počet cet končících v oblat (přepravní atraktvta) nebo ouhrn všech cet maících v oblat vů zdro nebo cíl. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 16
17 Prognóza dopravy v šrším území Průměrný počet cet za den maící zdro nebo cíl v oblat Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 17
18 Prognóza dopravy v šrším území 2. Určení mezoblatních vztahů rozdělení cet v dané oblat do přepravních vztahů mez danou oblatí a otatním oblatm (rozdělení přemťovacích vztahů). Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 18
19 Prognóza dopravy v šrším území Mezoblatní vztah (počet cet za den) Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 19
20 Prognóza dopravy v šrším území 3. Dělba přepravní práce tanovení podílů ednotlvých druhů doprav. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 20
21 Prognóza dopravy v šrším území Mezoblatní vztah IAD a MHD (počet cet za den) 2 IAD MHD Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 21
22 Prognóza dopravy v šrším území 4. Určení ntenzt na ednotlvých úecích ítě (přdělení na íť), výledkem ou ntenzty na ednotlvých úecích, rep. křžovatkách apod. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 22
23 Prognóza dopravy v šrším území Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 23
24 Určení výhledových obemů přepravy Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 24
25 Určení výhledových obemů přepravy Úkolem e odhadnout obemy přepravy v každé oblat řešeného území. Pokud přepravní vztah v oblat vznká, hovoříme o přepravní produktvtě oblat. Pokud přepravní vztah do oblat měřue, hovoříme o přepravní atraktvtě oblat. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 25
26 Určení výhledových obemů přepravy Každý přepravní vztah e defnován: Obektem, který e přepravue (ooba, náklad). Zdroem přepravy. ílem přepravy. Čaem t, ve kterém e přeprava realzována. Dopravním protředkem p, kterým e přeprava realzue. Účelem přepravy u v oobní přepravě, příp. druhem nákladu v nákladní přepravě. Traou přepravy r. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 26
27 Určení výhledových obemů přepravy Obem přepravy budeme vyadřovat v počtu cet za čaovou ednotku, zpravdla za 1 den. etou rozumíme ednoměrné přemítění ooby nebo nákladu ze zdroové oblat do cílové oblat a to buď pěšky nebo dopravním protředkem. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 27
28 Určení výhledových obemů přepravy Obemy přepravy lze tanovt metodam, které můžeme rozdělt do dvou kupn: Metody regrení a korelační analýzy. Metody pecfckých hybnotí. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 28
29 Určení výhledových obemů přepravy Př použtí metod regrení a korelační analýzy předpokládáme, že obem dopravy e funkcí edné nebo více proměnných počet obyvatel, počet pracovních příležtotí v oblat atd. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 29
30 Určení výhledových obemů přepravy Př.: Máme k dpozc data o počtu obyvatel, počtu pracovních příležtotí a počtu cet pro ednotlvá území. Úkolem e: Ověřte, zda lze považovat závlot počtu cet na počtu obyvatel a počtu cet na počtu pracovních příležtotí za tattcky významné (uvažute lneární závlot). Nalezněte regrení funkc pro závlot počtu cet na obou proměnných oučaně. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 30
31 Určení výhledových obemů přepravy Počet obyvatel [t. ob.] Pracovní příležtot [t. prac. mít] Průměrný počet cet [t. cet/den] 18,1 14,7 41,4 83,0 51,3 177,7 40,4 24,2 96,5 33,8 26,8 73,7 29,1 19,7 55,0 65,8 42,8 150,1 21,1 11,0 38,6 99,8 58,0 229,5 36,1 24,4 96,4 13,2 8,4 30,1 81,7 47,6 186,4 92,1 76,1 229,2 6,4 3,4 11,2 Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 31
32 Určení výhledových obemů přepravy Nedříve nalezneme pomocí Excelu obě dílčí regrení funkce a tanovíme hodnotu Pearonova korelačního koefcentu. Závlot Hodnota korelačního koefcentu Počet cet na počtu obyvatel 0,99371 Počet cet na počtu pracovních příležtotí 0,97585 Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 32
33 Určení výhledových obemů přepravy 250,0 cet [t. cet/den] 200,0 150,0 y = 2,3597x - 3,7556 R² = 0,9875 Průměrný počet 100,0 50,0 0,0 0,0 20,0 40,0 60,0 80,0 100,0 120,0 Počet obyvatel [t. ob.] Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 33
34 Určení výhledových obemů přepravy 300,0 Průměrný počet ce t [t. cet/den] 250,0 200,0 150,0 100,0 y = 3,4272x 1,267 R² = 0, ,0 0,0 0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0 70,0 80,0 Pracovní příležtot [t. prac. mít] Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 34
35 Určení výhledových obemů přepravy Vdíme, že v obou případech máme vyoké hodnoty korelačních koefcentů, lze tedy předpokládat platnot lneárních závlotí. Tento předpoklad bychom mohl dále otetovat nám ž dobře známým tetem. Přtoupíme tedy k odhadu koefcentů vícenáobné přímkové regrení funkce. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 35
36 Určení výhledových obemů přepravy x 1, x 2, y y x 1, y x 2, x 1, x 2, (x 1, ) 2 (x 2, ) 2 18,1 14,7 41,4 747,6 606,7 264,6 326,1 214,7 83,0 51,3 177, ,2 9122,0 4262,6 6896,8 2634,6 40,4 24,2 96,5 3899,1 2338,8 978,6 1631,4 587,0 33,8 26,8 73,7 2492,7 1974,1 905,6 1143,5 717,2 29,1 19,7 55,0 1600,5 1082,5 572,8 846,8 387,4 65,8 42,8 150,1 9877,6 6422,1 2816,7 4332,3 1831,3 21,1 11,0 38,6 814,7 424,7 232,1 445,2 121,0 99,8 58,0 229, , ,1 5788,7 9958,0 3365,0 36,1 24,4 96,4 3477,6 2347,7 879,3 1302,5 593,6 13,2 8,4 30,1 397,9 252,2 111,1 175,3 70,4 81,7 47,6 186, ,7 8866,2 3888,7 6681,4 2263,3 92,1 76,1 229, , ,3 7007,8 8473,2 5795,8 6,4 3,4 11,2 72,0 37,5 21,5 41,3 11,2 620,7 408,3 1415, , , , , ,6 b 0 b 1 b 2-3,97 1,80 0,86 ˆ = 3,97 1,80 O 0, 86 P Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 36
37 Určení výhledových obemů přepravy y ŷ (ŷ -y p ) 2 (y -y p ) 2 38,3 41,1 4584,8 4974,6 177,7 189,5 6516,3 4748,4 96,5 89,5 372,4 150,7 73,7 79,9 838,1 1231,7 55,0 65,3 1894,0 2895,8 150,1 151,2 1797,3 1702,2 38,6 43,4 4272,4 4927,9 229,5 225, , ,7 96,4 81,9 724,9 155,0 30,1 27,1 6683,2 6202,7 186,4 184,0 5648,0 6014,8 229,2 227, , ,4 13,1 10,5 9668,9 9157,5 y p 108, , ,5 R 2 0,99068 Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 37
38 Určení výhledových obemů přepravy Zíkal em odhad regrení závlot průměrného počtu cet na počtu obyvatel a počtu pracovních příležtotí v dané oblat. Z doažené hodnoty ndexu determnace vdíme, že zvolený model velce dobře vythue tuto závlot. Pokud bychom chtěl prognózovat výhledové počty cet, doadl bychom do regrení funkce výhledové počty obyvatel a pracovních příležtotí v dané oblat. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 38
39 Určení výhledových obemů přepravy hceme-l použít metody regrení a korelační analýzy př tanovení výhledového obemu přepravy, potřebueme znát: Součané obemy přepravy v každé oblat (távaící tav). Součané a výhledové hodnoty nezávlých proměnných. Výtupem bude buď počet cet celkem nebo výhledové přepravní produktvty a atraktvty ednotlvých oblatí. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 39
40 Určení výhledových obemů přepravy Prognózu obemu přepravy využtím regrení a korelační analýzy můžeme rozdělt do náleduících kroků: 1) Výběr nezávle proměnných a ohodnocení ech vlvu na závle proměnnou. Stanovíme tedy korelační koefcenty pro ednotlvé dvoce závle a nezávle proměnné a otetueme, zda e tato závlot tattcky významná. V opačném případě nemá myl přílušnou nezávle proměnnou v modelu uvažovat. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 40
41 Určení výhledových obemů přepravy 2) Odhadneme koefcenty použté regrení funkce (metoda nemenších čtverců): yˆ = b b1 x1, b2 x2,... bk xk, 0. 3) Známe-l odhad regrení funkce, můžeme výhledový obem přepravy pro danou oblat odhadnout doazením výhledových hodnot nezávle proměnných do zíkané regrení funkce: v v v v yˆ = b0 b1 x1, b2 x2,... bk xk,. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 41
42 Určení výhledových obemů přepravy Nečatě používané nezávle proměnné př prognóze obemu přepravy e používá počet obyvatel v dané oblat O a počet pracovních příležtotí v dané oblat P.. Regrení vztah můžeme potom zapat ve tvaru: ˆ = b b O b P Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 42
43 Určení výhledových obemů přepravy Nevýhodou tohoto přítupu e, nedode-l ke změně počtu obyvatel a počtu pracovních příležtotí, potom nedode an ke změně obemu přepravy v dané oblat. V oblat ale může doít k ným změnám, které podtatně ovlvní obem přepravy. Např. může doít ke změně demografckého ložení obyvateltva a ech ekonomcké aktvty. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 43
44 Určení výhledových obemů přepravy Dalším problémem může být věcná nterpretace parametrů regrení funkce. Ve vzorovém příkladě ční odhad parametru b 0 =-3,97. Znamená to tedy, že pokud bude oblat bez obyvatel a bez pracovních příležtotí, bude počet cet záporný??? Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 44
45 Určení výhledových obemů přepravy Především z těchto důvodů e tento potup nahrazen potupem ným a to metodam založeným na pecfckých hybnotech. Tyto metody ou založeny na náhradě edné rovnce vícenáobné regree několka rovncem ednoduché regree bez parametru b 0, pomocí kterých odhadneme dílčí počty cet dle ech účelu. Parametr b 1 e potom označován ako pecfcká hybnot. Sečtením těchto dílčích počtů cet zíkáme celkový počet cet v dané oblat. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 45
46 Určení výhledových obemů přepravy Mez metody pecfckých hybnotí patří: Metoda pecfckých hybnotí obyvatel. Metoda pecfckých hybnotí domácnotí. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 46
47 Určení výhledových obemů přepravy Metoda pecfckých hybnotí obyvatel rozdělue obyvatele dané oblat na kupny S, např. ekonomcky aktvní obyvatelé atd. Pro všechny obyvatele v edné kupně e předpokládá určtá hodnota pecfcké hybnot h, která předtavue průměrný počet cet vykonané průměrným předtavtelem dané kupny za 1 den. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 47
48 Určení výhledových obemů přepravy Známe-l počet obyvatel O dané kupny, potom pro počet cet pro danou kupnu obyvatel S platí vztah: = O h. Pro celkový počet cet v dané oblat potom muí platt: =. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 48
49 Určení výhledových obemů přepravy Prncp metody pecfckých hybnotí domácnotí e analogcký, ale v tomto případě tanovueme pecfcké hybnot pro ednotlvé kategore domácnotí. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 49
50 Určení mezoblatních vztahů Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 50
51 Určení mezoblatních vztahů Známe-l počet vznkaících a končících cet v dané oblat, můžeme přtoupt ke tanovení mezoblatních vztahů, tedy pro každé dvě oblat určt počet cet mez nm. Výledkem e matce přepravních vztahů (ODmatce). Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 51
52 Určení mezoblatních vztahů Ke tanovení OD-matce lze použít: Analogcké metody. Syntetcké metody. Analogcké metody ou založeny na znalotech koefcentů růtu. S rozvoem oblatí e bude vyvíet obem přepravy, přčemž rozvo oblat e vyádřen koefcentem růtu. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 52
53 Určení mezoblatních vztahů Vztah pro výpočet výhledového počtu cet mez dvěma oblatm metodam analogckým lze obecně vyádřt ve tvaru: v, =, f ( K ), kde, předtavue oučaný počet cet mez oblatm a a f(k) e funkce koefcentů růtu oblatí. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 53
54 Určení mezoblatních vztahů Nepoužívaněším analogckým metodam ou: Metoda ednotného oučntele růtu. Metoda průměrného oučntele růtu. Metoda detrotká. Metoda Fratarova. S prvním dvěma metodam me e ž eznáml. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 54
55 Určení mezoblatních vztahů Detrotká metoda uvažue, že na počet cet mez dvěma oblatm nemá vlv pouze růt těchto oblatí, ale růt celého měta. Výhledový počet cet mez oblatm a e přímo úměrný oučanému počtu cet a oučnu koefcentů růtu těchto oblatí a nepřímo úměrný koefcentu růtu celého tudovaného území. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 55
56 Určení mezoblatních vztahů Vyádřeno matematcky:,,, K K K v = kde koefcent růtu celého území K můžeme vyádřt: kdene celkový počet oblatí daného území. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 56, = = = = = = n n n n v K K
57 Určení mezoblatních vztahů Fratarova metoda předpokládá, že výhledový počet cet mez dvěma oblatm a záví na: Součaném počtu cet mez dvěma oblatm. Koefcentech růtu obou oblatí. Průměru mítních oučntelů obou oblatí. Mítní oučntel e vyádřen poměrem oučaného počtu cet v oblat (rep. ) a oučtu všech oučaných cet z oblat (rep. ) náobených přílušným koefcenty růtu. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 57
58 Určení mezoblatních vztahů Zapáno matematcky:, 2,, v L L K K = kde mítní oučntel L určíme dle vztahu: mítní oučntel L tanovíme analogcky. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 58,,, = K L
59 Určení mezoblatních vztahů Př.: Vypočítete výhledové mezoblatní vztahy (tedy počty cet) mez čtyřm oblatm měta. K = K = K = K = Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 59
60 Určení mezoblatních vztahů Metoda průměrných koefcentů růtu: v, = Např., K K K 2 K = 10 2 v 1 2 1,2 = 1,2 = K K v 1 3 1,3 = 1,3 = = 15cet/den, 40 cet/den atd. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 60
61 Určení mezoblatních vztahů 15 K1 = K 2 = K3 = K 4 = Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 61
62 Určení mezoblatních vztahů Detrotká metoda: = = = = n n K K K K K K Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 62 2, = = =
63 Určení mezoblatních vztahů v, Např. =, K K K K1 K2 12 = 1,2 = 10 & K 2,81 v 1,2 = K1 K3 13 = 1,3 = 20 & K 2,81 v 1,3 = K1 K4 14 = 1,4 = 30 & K 2,81 v 1,4 = 7cet/den, 21cet/den, 43 cet/den atd. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 63
64 Určení mezoblatních vztahů 7 K1 = K 2 = K3 = K 4 = Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 64
65 Určení mezoblatních vztahů Fratarova metoda: = K L,, Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 65 0, ,4 3 1,3 2 1,2 1,4 1,3 1,2 1 = = = K K K L 0, ,4 3 2,3 1 2,1 2,4 2,3 2,1 2 = = = & K K K L K,
66 Určení mezoblatních vztahů 0, ,4 2 3,2 1 3,1 3,4 3,2 3,1 3 = = = & K K K L 0, ,3 4,2 4,1 = = = & L Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 66 0, ,3 2 4,2 1 4,1 4 = = = & K K K L
67 Určení mezoblatních vztahů 2,, v L L K K = Např. 6cet/den, 0,3 0, = = = L L K K v Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 67 6cet/den, ,2,2 1 = = = K K v 20 cet/den, 2 0,35 0, ,3,3 1 = = = & L L K K v 45cet/den atd. 2 0,45 0, ,4,4 1 = = = L L K K v
68 Určení mezoblatních vztahů 6 K1 = K 2 = K3 = K 4 = Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 68
69 Určení mezoblatních vztahů Oblat Očekávaný výhledový obem přepravy v = K Metoda průměrných koefcentů růtu Detrotká metoda Fratarova metoda 1 (K 1 =1) (125%) 71 (18%) 70 (17%) 2 (K 2 =2) (32%) 234 (17%) 234 (17%) 3 (K 3 =3) (-3%) 362 (-1%) 385 (7%) 4 (K 4 =4) (-22%) 441 (-21%) 483 (-14%) Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 69
70 Určení mezoblatních vztahů Z tabulky vdíme, že vznká neoulad mez nám očekávaným obemy přeprav pro ednotlvé oblat obemy přeprav vypočteným v v ednotlvým metodam, neplatí vztah. Srovnáním doažených výledků vdíme, že nevětší neoulad vznká př použtí metody průměrných koefcentů růtu (rozdíl až o 125%). Je to dáno tím, že tato metoda neuvažue vlv růtu otatních oblatí., Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 70
71 Určení mezoblatních vztahů Tento neoulad e třeba odtrant balancováním modelu. Balancování modelu e provádí teračně. Př balancování metody průměrných oučntelů růtu potupueme náleduícím potupem. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 71
72 Určení mezoblatních vztahů Výledky doažené v rámc př. 5 považueme za výledky 1. terace, tedy:. 2,,1, v K K = Na základě tohoto výpočtu tanovíme opravné hodnoty oučntelů růt po 1. terac pomocí vztahu: Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 72. kde, 1, = = K K
73 Určení mezoblatních vztahů Pomocí těchto opravných oučntelů růtu znovu počítáme mezoblatní vztahy po 2. terac pomocí vztahu: v,2, = v,1, 1 K K 2 1. Potom počítáme opravné oučntele růtu po 2. terac atd. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 73
74 Určení mezoblatních vztahů Výpočet ukončíme po doažení požadované přenot. K ukončení výpočtu dochází př n-té terac, přblíží-l e dotatečně opravné oučntele růtu hodnotě 1, zpravdla e uvažue, že 0,9, < 1,1. < K n Balancování dalších metod e analogcké. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 74
75 Určení mezoblatních vztahů Syntetcké metody odvozuí výhledové dopravní vztahy ze trukturálních velčn na základě tuda vznku a rozdělování přemíťovacích vztahů. Př popu těchto vztahů e využíváno analoge e zákony ných vědních oborů (např. gravtační zákon apod.). Mez yntetcké metody patří Metoda přtažlvot (Gravtační metoda). Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 75
76 Gravtační modely Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 76
77 Gravtační modely Gravtační model použeme, máme-l proveden přepravní průzkum (počty cet v daném období) pouze na vybraných relacích, na základě kterého potom odhadneme počty cet na zbývaících relacích. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 77
78 Gravtační modely Gravtační model předpokládá, že vyoká přepravní poptávka natává u oblatí vyokou přepravní produktvtou a atraktvtou nacházeící e blízko ebe. Se nžuící e přepravní produktvtou a atraktvtou a e zvyšuící e vzdálenotí e přepravní poptávka nžue. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 78
79 Gravtační modely Gravtační metoda e analoge Newtonova gravtačního zákona. Počet cet mez oblatm a lze vyádřt obecným vztahem:, A = k f,, kde, e počet cet mez oblatm a, k e vhodná kontanta, Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 79
80 Gravtační modely e přepravní produktvta oblat (počet cet začínaících v oblat ), A e přepravní atraktvta cílové oblat (počet cet končících v oblat ), f, e odporová funkce. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 80
81 Gravtační modely Odporová funkce zohledňue vlv faktorů ako např. vzdálenot, ceny přepravy č doby přepravy na celkový počet cet mez dvěma oblatm a. Odporovou funkc můžeme například vyádřt ve tvaru: f = D, kde α,, α e vhodná kontanta, D, e vzdálenot mez oblatm,. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 81
82 Gravtační modely Je zřemé, že muíme zatt plnění těchto okraových podmínek: A = =,,,. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 82
83 Gravtační modely Abychom mohl použít gravtační model, muíme zíkat hodnoty kontant k a α. Tyto kontanty zíkáme na základě znalotí počtu cet v relacích, u který me realzoval dopravní průzkum. Tomuto potupu e říká kalbrace gravtačního modelu. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 83
84 Gravtační modely Kalbrac modelu lze realzovat např. využtím doplňku Řeštel v Excelu. Pro potřeby kalbrace potřebueme znát: Přepravní produktvty a atraktvty A ednotlvých oblatí. Vzdálenot (příp. ceny za přepravu, dobu přepravy) D, mez ednotlvým oblatm. kut Počty cet, mez oblatm, které me ztl dopravním průzkumem. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 84
85 Gravtační modely Uvažume, že dopravním průzkumem me ztl počty cet pro n relací. Potup př kalbrac e náleduící: 1) Zvolíme počáteční hodnoty parametrů k a α. 2) Stanovíme odchylky ε, počtu cet mez oblatm a zštěné průzkumem od teoretckých hodnot zíkaných gravtačním modelem podle vztahu: ε = k A kut,, α D,. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 85
86 Gravtační modely 3) Nyní muíme naít takové hodnoty parametrů modelu, které budou plňovat podmínku: 2 ε, mn pro všechna a odpovídaící relacím, na kterých máme proveden dopravní průzkum. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 86
87 Gravtační modely Př.: Je dáno 5 oblatí, pro které známe přepravní produktvty a atraktvty. Dále známe vzdálenot mez těmto oblatm. Oblat Přepravní produktvta Přepravní atraktvta A Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 87
88 Gravtační modely 200/ / / / /200 Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 88
89 Gravtační modely Na relacích 1-2 a 1-5 byl proveden dopravní průzkum za účelem zštění počtu cet mez těmto oblatm. Bylo zštěno, že kutečný počet cet pro relac 1-2 ční 150 cet/den a relac cet/den. Úkolem e odhadnout počty cet pro zbývaící relace využtím gravtačního modelu. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 89
90 Gravtační modely 200/ / / / /200 Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 90
91 Gravtační modely V tabulce dole e uvedena celková chyba pro počáteční hodnoty parametrů modelu. Relace Přepravní produktvta Přepravní atraktvta A Vzdálenot D, Skutečný tok Teoretcký tok k 1 α 1 hyba 2,057E09 Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 91
92 Gravtační modely Nyní použeme doplněk Řeštel. ε 2, k a α Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 92
93 Gravtační modely Relace Přepravní produktvta Přepravní atraktvta A Vzdálenot D, Skutečný tok Teoretcký tok , , k 0, α 0, hyba 4,772E-05, =& A 0, , D,. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 93
94 Gravtační modely Zíkal me hodnoty parametrů modelu, nyní můžeme tanovt zbývaící počty cet pro otatní relace. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 94
95 Gravtační modely Relace Přepravní produktvta Přepravní atraktvta A Vzdálenot D, Skutečný tok Teoretcký tok Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 95
96 Gravtační modely 200/ / / / / / / / / /194 Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 96
97 Gravtační modely Z doažených výledků vdíme, že odchylky dopravních produktvt a atraktvt zíkaných aplkací gravtačního modelu poměrně dobře aproxmue hodnoty vtupuící do výpočtu (odchylky ou maxmálně rovny 10%). Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 97
98 Dělba přepravní práce Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 98
99 Dělba přepravní práce Dělbou přepravní práce rozumíme způob rozdělování přepravních obemů mez ednotlvým druhy doprav IAD, MHD, Tento problém patří do teore volby. Uvažume, že máme n varant a každá z nch přnáší určtý užtek (nebo ztrátu) u. Užtek potom ovlvňue pravděpodobnot volby dané varanty. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 99
100 Dělba přepravní práce Čím vyšší užtek u, tím vyšší e pravděpodobnot p zvolení přílušné alternatvy. Jednou z možnotí e model LOGIT, který tanovue pravděpodobnot volby varanty dle vztahu: p e = n = 1 au e au, kde a e vhodně zvolený parametr. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 100
101 Přdělování na íť Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 101
102 Přdělování na íť Volba tray záví na dvou ubektech dopravc a přepravc. Např. v nákladní železnční dopravě o volbě tray rozhodue dopravce. V MHD e přepravce (cetuící) hlavním faktorem (volí trau ám), dopravce ovlvňue volbu tray lnkovou ítí. V IAD o trae rozhodue výhradně přepravce. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 102
103 Přdělování na íť Grafckým výtupem ou zátěžové dagramy ntenzt (pentlogramy) a kartogramy ntenzt na křžovatkách. Používaí e např.: 1) Metoda nekratší tray. 2) Metoda přdělení na více tra. 3) Metoda omezené kapacty. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 103
104 Přdělování na íť ad 1) Metoda nekratší tray předpokládá, že př výběru tray e ednoznačně preferována traa nekratší, otatní tray neou vůbec uvažovány. ad 2) Metoda přdělení na více tra vychází z předpokladu, že v 30% případů e vybírána ná traa než nekratší. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 104
105 Přdělování na íť ad 3) Metoda omezené kapacty bere v úvahu kapacty komunkací. Nekratší traa v oblat dopravního edla nemuí být nekratší traou v případě dopravní špčky. Ing. Mchal Dorda, Ph.D. 105
8. STATISTICKÝ SOUBOR SE DVĚMA ARGUMENTY
8. STATISTICKÝ SOUBOR SE DVĚMA ARGUMETY Stattcký oubor e dvěma argument Průvodce tudem Vužeme znalotí z předchozí kaptol, která poednávala o tattckém ouboru edním argumentem a rozšíříme e. Předpokládané
Dopravní plánování a modelování (11 DOPM )
Department of Appled Mathematcs Faculty of ransportaton Scences Czech echncal Unversty n Prague Dopravní plánování a modelování (11 DOPM ) Lekce 5: FSM: rp dstrbuton Prof. Ing. Ondře Přbyl, Ph.D. Ing.
Dopravní plánování a modelování (11 DOPM )
Department of Appled Mathematcs Faculty of Transportaton cences Czech Techncal Unversty n Prague Dopravní plánování a modelování (11 DOPM ) Lekce 4: FM: Trp generaton Doc. Ing. Ondře Přbyl, Ph.D. Ing.
SÍŤOVÁ ANALÝZA. Základní pojmy síťové analýzy. u,. Sjednocením množin { u, u,..., 2. nazýváme grafem G.
SÍŤOVÁ ANALÝZA Využívá grafcko-analytcké metody pro plánování, řízení a kontrolu složtých návazných procesů. yto procesy se daí rozložt na dílčí a organzačně spolu souvseící čnnost. yto procesy se nazývaí
EKONOMICKO-MATEMATICKÉ METODY
. přednáška EKONOMICKO-MATEMATICKÉ METODY Ekonomcko matematcké metody (též se užívá název operační analýza) sou metody s matematckým základem, využívané především v ekonomcké oblast, v oblast řízení a
Pracovní list č. 3 Charakteristiky variability
Pracovní lt č. 3 Charaktertky varablty 1. Př zjšťování počtu nezletlých dětí ve třcet vybraných rodnách byly zíkány tyto výledky: 1, 1, 0,, 3, 4,,, 3, 0, 1,,, 4, 3, 3, 0, 1, 1, 1,,, 0,, 1, 1,, 3, 3,. Upořádejte
Vícekriteriální rozhodování. Typy kritérií
Vícekrterální rozhodování Zabývá se hodnocením varant podle několka krtérí, přčemž varanta hodnocená podle ednoho krtéra zpravdla nebývá nelépe hodnocená podle krtéra ného. Metody vícekrterálního rozhodování
APLIKACE MATEMATICKÉHO PROGRAMOVÁNÍ PŘI NÁVRHU STRUKTURY DISTRIBUČNÍHO SYSTÉMU
APLIKACE MATEMATICKÉHO PROGRAMOVÁNÍ PŘI NÁVRHU STRUKTURY DISTRIBUČNÍHO SYSTÉMU APPLICATION OF MATHEMATICAL PROGRAMMING IN DESIGNING THE STRUCTURE OF THE DISTRIBUTION SYSTEM Martn Ivan 1 Anotace: Prezentovaný
ŘEŠENÍ PROBLÉMU LOKALIZACE A ALOKACE LOGISTICKÝCH OBJEKTŮ POMOCÍ PROGRAMOVÉHO SYSTÉMU MATLAB. Vladimír Hanta 1, Ivan Gros 2
ŘEŠENÍ PROBLÉMU LOKALIZACE A ALOKACE LOGISTICKÝCH OBJEKTŮ POMOCÍ PROGRAMOVÉHO SYSTÉMU MATLAB Vladmír Hanta 1 Ivan Gros 2 Vysoká škola chemcko-technologcká Praha 1 Ústav počítačové a řídcí technky 2 Ústav
Metody vícekriteriálního hodnocení variant a jejich využití při výběru produktu finanční instituce
. meznárodní konference Řízení a modelování fnančních rzk Ostrava VŠB-TU Ostrava, Ekonomcká fakulta, katedra Fnancí 8. - 9. září 200 Metody vícekrterálního hodnocení varant a ech využtí př výběru produktu
ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ
VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ týden doc Ing Renata WAGNEROVÁ, PhD Otrava 013 doc Ing Renata WAGNEROVÁ, PhD Vyoká škola báňká Technická univerzita
MANAŽERSKÉ ROZHODOVÁNÍ
MANAŽERSKÉ ROZHODOVÁNÍ Téma 14 POSUZOVÁNÍ A HODNOCENÍ VARIANT doc. Ing. Monka MOTYČKOVÁ (Grasseová), Ph.D. Unverzta obrany Fakulta ekonomka a managementu Katedra voenského managementu a taktky Kouncova
Použití potenciální dostupnosti pro hodnocení dopravních projektů
České vysoké učení techncké v Praze 6. řína 2016 Praha, Česká republka Použtí potencální dostupnost pro hodnocení dopravních proektů Mlan Kříž, Vít Janoš Abstract: Contemporary transport proect assessments
1. Úvod. Cílem teorie her je popsat situaci, která nás zajímá, jako hru. Klasickým případem
Kvaternon 2/204, 79 98 79 MATICOVÉ HRY V INŽENÝRSTVÍ JAROSLAV HRDINA a PETR VAŠÍK Abstrakt. Následuící text pokrývá eden z cyklů přednášek předmětu Aplkovaná algebra pro nženýry (0AA) na FSI VUT. Text
Využití logistické regrese pro hodnocení omaku
Využtí logstcké regrese pro hodnocení omaku Vladmír Bazík Úvod Jedním z prmárních proevů textlí e omak. Jedná se o poct který vyvolá textle př kontaktu s pokožkou. Je to ntegrální psychofyzkální vlastnost
ANALÝZA VZTAHU DVOU SPOJITÝCH VELIČIN
ANALÝZA VZTAHU DVOU SPOJITÝCH VELIČIN V dokumentu 7a_korelacn_a_regresn_analyza jsme řešl rozdíl mez korelační a regresní analýzou. Budeme se teď věnovat pouze lneárnímu vztahu dvou velčn, protože je nejjednodušší
ČASOVÁ KOORDINACE SPOJŮ VEŘEJNÉ HROMADNÉ DOPRAVY NA ÚSECÍCH DOPRAVNÍ SÍTĚ
ČASOVÁ KOORDINACE SPOJŮ VEŘEJNÉ HROMADNÉ DOPRAVY NA ÚSECÍCH DOPRAVNÍ SÍTĚ THE TIME COORDINATION OF PUBLIC MASS TRANSPORT ON SECTIONS OF THE TRANSPORT NETWORK Petr Kozel 1 Anotace: Předložený příspěvek
ANALÝZA ROZPTYLU (Analysis of Variance ANOVA)
NLÝZ OZPYLU (nalyss of Varance NOV) Používá se buď ako samostatná technka, nebo ako postup, umožňuící analýzu zdroů varablty v lneární regres. Př. použtí: k porovnání středních hodnot (průměrů) více než
Řešené příklady ze stavební fyziky
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta stavební Řešené příklady ze stavební fyzky Šíření tepla konstrukcí, tepelná blance prostoru a vlhkostní blance vzduchu v ustáleném stavu doc. Dr. Ing. Zbyněk
Obsah. Příloha (celkový počet stran přílohy 8) Závěrečná zpráva o výsledcích experimentu shodnosti ZZP 2015/1
Závěrečná zpráva o výledcích expermentu hodnot ZZP 015/1 Obah Úvod a důležté kontakty... Potupy tattcké analýzy expermentu hodnot... 5.1 Numercký potup zjšťování odlehlých hodnot... 5.1.1 Cochranův tet...
Příklad 1 Ověření šířky trhlin železobetonového nosníku
Příklad 1 Ověření šířky trhlin železobetonového noníku Uvažujte železobetonový protě podepřený noník (Obr. 1) o průřezu b = 00 mm h = 600 mm o rozpětí l = 60 m. Noník je oučátí kontrukce objektu pro kladování
Matematické modelování ve stavební fyzice
P6 - Numercké řešení vedení tepla ve stěně Obsa: Stěna z omogennío materálu Stěna z různýc materálů Okraové podmínky Dvorozměrné vedení tepla Rovnce vedení tepla Rovnce kontnuty (v 1D) dq qcd, x qcd, x
( LEVEL 3 Laplaceova transformace jako nástroj řešení lineárních diferenciálních rovnic. )
( LEVEL 3 Laplaceova tranformace jako nátroj řešení lineárních diferenciálních rovnic. ) Podívejme e tentokrát na dynamiku pracovní edačky řidiče prizmatem matematiky aneb trocha teorie jitě nikomu neuškodí...
9. cvičení 4ST201. Obsah: Jednoduchá lineární regrese Vícenásobná lineární regrese Korelační analýza. Jednoduchá lineární regrese
cvčící 9. cvčení 4ST01 Obsah: Jednoduchá lneární regrese Vícenásobná lneární regrese Korelační analýza Vysoká škola ekonomcká 1 Jednoduchá lneární regrese Regresní analýza je statstcká metoda pro modelování
Softwarová podpora matematických metod v ekonomice a řízení
Softwarová podpora matematckých metod v ekonomce a řízení Petr Sed a Opava 2013 Hrazeno z prostředků proektu OPVK CZ.1.07/2.2.00/15.0174 Inovace bakalářských studních oborů se zaměřením na spoluprác s
Rovnice rovnoměrně zrychleného pohybu
..8 Rovnice rovnoměrně zrychleného pohybu Předpoklady: 7 Pedagogická poznámka: Stejně jako u předchozí hodiny je i v této hodině potřeba potupovat tak, aby tudenti měli minimálně píše minut na řešení příkladů
vektor a vrátili jiný vektor. Měli-li jsme jistou pozorovatelnou A, dostali jsme jejím změřením
Operátor hustoty Popsueme-l vývo uzavřeného kvantového systému, vystačíme s většnou s pomem čstého stavu. Jedná se o vektor v Hlbertově prostoru H, který e danému kvantovému systému přdružen. Na daném
C Charakteristiky silničních motorových vozidel
C Chaaktetky lnčních otoových vozel Toto téa e zabývá záklaní etoa tanovení někteých povozních chaaktetk lnčních otoových vozel, kteé pak náleně louží k pouzování užtných vlatnotí těchto vozel. Stanovení
Regresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Závslost příčnná (kauzální). Závslostí pevnou se označuje případ, kdy výskytu jednoho jevu nutně odpovídá výskyt druhé jevu (a často naopak). Z pravděpodobnostního hledska
Lokace odbavovacího centra nákladní pokladny pro víkendový provoz
Markéta Brázdová 1 Lokace odbavovacího centra nákladní pokladny pro víkendový provoz Klíčová slova: odbavování záslek, centrum grafu, vážená excentrcta vrcholů sítě, časová náročnost odbavení záslky, vážená
REGRESNÍ ANALÝZA. 13. cvičení
REGRESNÍ ANALÝZA 13. cvčení Závslost náhodných velčn Závslost mez kvanttatvním proměnným X a Y: Funkční závslost hodnotam nezávsle proměnných je jednoznačně dána hodnota závslé proměnné. Y=f(X) Stochastcká
1.1.14 Rovnice rovnoměrně zrychleného pohybu
..4 Rovnice rovnoměrně zrychleného pohybu Předpoklady: 3 Pedagogická poznámka: Stejně jako u předchozí hodiny je i v této hodině potřeba potupovat tak, aby tudenti měli minimálně minut na řešení příkladů
Propočty přechodu Venuše 8. června 2004
Propočty přechodu Venuše 8. června 2004 V tomto dokumentu předkládáme podmínky přechodu Venuše pře luneční kotouč 8. června roku 2004. Naše výpočty jme založili na planetárních teoriích VSOP87 vytvořených
SIMULACE. Numerické řešení obyčejných diferenciálních rovnic. Měřicí a řídicí technika magisterské studium FTOP - přednášky ZS 2009/10
SIMULACE numercké řešení dferencálních rovnc smulační program dentfkace modelu Numercké řešení obyčejných dferencálních rovnc krokové metody pro řešení lneárních dferencálních rovnc 1.řádu s počátečním
Analýza nahraditelnosti aktivního systému úsekového měření rychlosti pasivním systémem P. Chmelař 1, L. Rejfek 1,2, M.
Ročník 03 Číslo II Analýza nahradtelnost aktvního systému úsekového měření rychlost pasvním systémem P. Chmelař, L. Refek,, M. Dobrovolný Katedra elektrotechnky, Fakulta elektrotechnky a nformatky, Unverzta
Teorie her a ekonomické rozhodování. 10. Rozhodování při jistotě, riziku a neurčitosti
Teore her a ekonomcké rozhodování 10. Rozhodování př stotě, rzku a neurčtost 10.1 Jednokrterální dskrétní model Jednokrterální model rozhodování: f a ) max a Aa, a,..., a ( 1 2 f krterální funkce (zsk,
Pružnost a plasticita II
Pružnost a plastcta II 3 ročník bakalářského studa doc Ing Martn Kresa PhD Katedra stavební mechank Řešení pravoúhlých nosných stěn metodou sítí Statcké schéma nosné stěn q G υ (μ) h l d 3 wwwfastvsbcz
} kvantitativní znaky
Měřeí tattcké závlot, korelace, regree Obecé prcpy závlot vzájemá ouvlot měřeých zaků Prof. RNDr. Jaa Zvárov rová,, DrSc. fukčí závlot x tattcká závlot átroje pro měřeí závlot leár rí regree korelace }
Teorie plasticity PLASTICITA
Teore platcty PLASTICITA TEORIE PLASTICKÉHO TEČENÍ IDEÁLNĚ PRUŽNĚ-PLASTICKÝ MATERIÁL BEZ ZPEVNĚNÍ V platcém tavu nelze jednoznačně přřadt danému napětí jedné přetvoření a naopa, ja tomu bylo ve tavu elatcém.
1.1.7 Rovnoměrný pohyb II
1.1.7 Rovnoměrný pohyb II Předpoklady: 16 Minulou hodinu jme zakončili předpovídáním dalšího pohybu autíčka. Počítali jme jeho dráhy v dalších okamžicích pomocí tabulky a nakonec i přímé úměrnoti: autíčko
DETERMINATION OF THE NUMBER OF PERIODIC AND UNDPLANNED REPAIRS CAUSED BY VIOLENT DAMAGE ON RAILWAY TRACTION VEHICLES FOR NEWLY PROPOSED REPAIR SHOP
STAOVEÍ POČTU PERIODICKÝCH OPRAV A EPÁOVAÝCH OPRAV VZIKÝCH VIVEM ÁSIÉHO POŠKOZEÍ A HACÍCH KOEJOVÝCH VOZIDECH PRO OVĚ AVRHOVAOU OPRAVU DETERMIATIO OF THE UMBER OF PERIODIC AD UDPAED REPAIRS CAUSED BY VIOET
Statistická energetická analýza (SEA)
Hladna akustckého tlaku buzení harmonckou slou [db] Statstcká energetcká analýza (SA) V současné době exstue řada způsobů, ak řešt vbroakustcké problémy. odobně ako v ných odvětvích nženýrství, také ve
11 Tachogram jízdy kolejových vozidel
Tachogram jízdy kolejových vozdel Tachogram představuje znázornění závslost rychlost vozdel na nezávslém parametru. Tímto nezávslým parametrem může být ujetá dráha, pak V = f() dráhový tachogram, nebo
Prvky betonových konstrukcí BL01 9 přednáška
Prvky betonových kontrukcí BL01 9 přednáška Prvky namáhané momentem a normálovou ilou základní předpoklady interakční diagram poouzení, návrh namáhání mimo oy ouměrnoti kontrukční záady Způoby porušení
Cvičení 13 Vícekriteriální hodnocení variant a vícekriteriální programování
Cvčení 3 Vícekrterální hodnocení varant a vícekrterální programování Vícekrterální rozhodování ) vícekrterální hodnocení varant konkrétní výčet, seznam varant ) vícekrterální programování varanty ve formě
Vyhodnocování impulsních m ěř m ení kvalita vysokonap ěťových měř m ení
Vyhodnocování impulních měření a kvalita vyokonapěťových měření 1 Měření impulních napětí Metody pro tanovení 50 konvenční (po hladinách) 3 Pravděpodobnotní papír 4 Výpočet 50 a pomocí metody nejmenších
Pracovní list č. 3: Pracujeme s kategorizovanými daty
Pracovní lt č. 3: Pracujeme kategorzovaným daty Cíl cvčení: Tento pracovní lt je určen pro cvčení ke 3. a. přednášce předmětu Kvanttatvní metody B (.1 Třídění tattckých dat a. Číelné charaktertky tattckých
MODELOVÁNÍ A SIMULACE
MODELOVÁNÍ A SIMULACE základní pojmy a postupy vytváření matematckých modelů na základě blancí prncp numerckého řešení dferencálních rovnc základy práce se smulačním jazykem PSI Základní pojmy matematcký
VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. 2013 Radka Luštincová
VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY BAKALÁŘSKÁ PRÁCE 2013 Radka Luštncová VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Název bakalářské práce: Aplkace řezných
LectureV. April 18, celou historii vývoje škálovacího faktoru a Hubleovy konstanty. Otázkou je, jak určit množství hmoty ve vesmíru.
LectureV Aprl 18, 2016 1 Temná hmota V předchozích lekcích sme ukázal, že pokud známe celkové množství hmoty ve vesmíru a eí složení, známe celou hstor vývoe škálovacího faktoru a Hubleovy konstanty. Otázkou
3 Chyby měření. 3.1 Hrubé chyby
3 Chyby měření Za daných podmínek má každá fyzikální veličina určitou hodnotu, kterou ovšem z principiálních důvodů nemůžeme zjitit úplně přeně. Každé měření je totiž zatíženo chybami, které jou nejrůznějšího
Teorie efektivních trhů (E.Fama (1965))
Teore efektvních trhů (E.Fama (965)) Efektvní efektvní zpracování nových nformací Efektvní trh trh, který rychle a přesně absorbuje nové nf. Ceny II (akcí) náhodná procházka Předpoklady: na trhu partcpuje
Validation of the selected factors impact on the insured accident
6 th Internatonal Scentfc Conference Managng and Modellng of Fnancal Rsks Ostrava VŠB-TU Ostrava, Faculty of Economcs,Fnance Department 0 th th September 202 Valdaton of the selected factors mpact on the
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
PRAVDĚPODOBNOS A SAISIKA Regulární systém hustot Vychází se z: -,, P - pravděpodobnostní prostor -, R neprázdná množna parametrů - X X 1,, náhodný vektor s sdruženou hustotou X n nebo s sdruženou pravděpodobnostní
4. Práce, výkon, energie
4. Práce, výkon, energie Mechanická práce - konání mechanické práce z fyzikálního hledika je podmíněno vzájemným ilovým půobením těle, která e přitom vzhledem ke zvolené vztažné outavě přemíťují. Vztahy
ČVUT FEL. X16FIM Finanční Management. Semestrální projekt. Téma: Optimalizace zásobování teplem. Vypracoval: Marek Handl
ČVUT FEL X16FIM Fnanční Management Semestrální projekt Téma: Optmalzace zásobování teplem Vypracoval: Marek Handl Datum: květen 2008 Formulace úlohy Pro novou výstavbu 100 bytových jednotek je třeba zvolt
Pomocné texty pro přípravu ke státním zkouškám
Pomocné texty pro přípravu ke státním zkouškám Jndřch Klapka, Vítězslav Ševčík 1. března 2014 15 Lneární programování, smplexová metoda, způsoby převádění optmalsačního problému na kanoncký tvar (Zde e
Pružnost a plasticita II
Pružnost a plastcta II 3. ročník bakalářského stua oc. Ing. Martn Kresa Ph.D. Katera stavební mechank Řešení nosných stěn metoou sítí 3 Řešení stěn metoou sítí metoa sítí (metoa konečných ferencí) těnová
Teoretický souhrn k 2. až 4. cvičení
SYSTÉMOVÁ ANALÝZA A MODELOVÁNÍ Teoretcký souhrn k 2. ž 4. cvčení ZS 2009 / 200 . Vyezení zákldních poů.. Systé e Systé e účelově defnovná nožn prvků vze ez n, která spolu se svý vstupy výstupy vykzue ko
Dopravní inženýrství. Přednáška 6 Prognóza dopravy. Doc. Ing. Miloslav Řezáč, Ph.D. Katedra dopravního stavitelství, Fakulta stavební, VŠB-TU Ostrava
Dopravní inženýrství Přednáška 6 Prognóza dopravy Doc. Ing. Miloslav Řezáč, Ph.D. Katedra dopravního stavitelství, Fakulta stavební, VŠB-TU Ostrava Přesuny osob a nákladů Přemísťovací vztah přesun jakýmkoliv
Lineární a adaptivní zpracování dat. 8. Kumulační zvýrazňování signálů v šumu 2
Lneární a adaptvní zpracování dat 8. Kumulační zvýrazňování sgnálů v šumu 2 Danel Schwarz Investce do rozvoe vzdělávání Opakování Kumulační zpracování sgnálů co to e, k čemu to e? Prncp metody? Nutné podmínky
7. cvičení návrh a posouzení smykové výztuže trámu
7. cvičení návrh a poouzení mykové výztuže trámu Výtupem domácího cvičení bude návrh proilů a roztečí třmínků na trámech T1 a T2. Pro návrh budeme jako výchozí hodnotu V Ed uvažovat největší hodnotu mykové
4 Parametry jízdy kolejových vozidel
4 Parametry jízdy kolejových vozdel Př zkoumání jízdy železnčních vozdel zjšťujeme většnou tř základní charakterstcké parametry jejch pohybu. Těmto charakterstkam jsou: a) průběh rychlost vozdel - tachogram,
VLIV VELIKOSTI OBCE NA TRŽNÍ CENY RODINNÝCH DOMŮ
VLIV VELIKOSTI OBCE NA TRŽNÍ CENY RODINNÝCH DOMŮ Abstrakt Martn Cupal 1 Prncp tvorby tržní ceny nemovtost je sce založen na tržní nabídce a poptávce, avšak tento trh je značně nedokonalý. Nejvíce ovlvňuje
3 ČSN EN : Zatížení sněhem
3 Zatížení něhem Zatížení tavebních ontrucí 3 ČSN EN 1991-1-3: Zatížení něhem V normě ČSN EN 1991-1-3 jou uvedeny poyny pro tanovení hodnot zatížení něhem pro navrhování ontrucí pozemních a inženýrých
Agregace v reálných systémech
Agregace v reálných systémech 1 Zednodušuící předpoklady př popsu knetky agregace: o koefcent účnnost srážek (kolzní koefcent) α = 1, o pohyb částc e zapříčněn lamnárním prouděním kapalny, o všechny částce
Teorie elektronických obvodů (MTEO)
Teorie elektronických obvodů (MTEO) Laboratorní úloha čílo teoretická čát Filtry proudovými konvejory Laboratorní úloha je zaměřena na eznámení e principem činnoti proudových konvejorů druhé generace a
Automatizace Úloha č.1. Identifikace regulované soustavy Strejcovou metodou
Automatizace Úloha č. Identifikace regulované outavy Strejcovou metodou Petr Luzar 008/009 Zadání. Zapojte regulační obvod reálnou tepelnou outavou a eznamte e monitorovacím a řídicím programovým ytémem
METODIKA STANOVENÍ DÉLKY A ROZSAHU PRŮZKUMŮ CHOVÁNÍ ÚČASTNÍKŮ SILNIČNÍHO PROVOZU S OHLEDEM NA EFEKTIVNÍ VYNAKLÁDÁNÍ FINANČNÍCH PROSTŘEDKŮ
METODIKA STANOVENÍ DÉLKY A ROZSAHU PRŮZKUMŮ CHOVÁNÍ ÚČASTNÍKŮ SILNIČNÍHO PROVOZU S OHLEDEM NA EFEKTIVNÍ VYNAKLÁDÁNÍ FINANČNÍCH PROSTŘEDKŮ Centrum dopravního výzkumu, v.v.. výzkumná, vývoová a expertní
DIFÚZNÍ VLASTNOSTI MATERIÁLŮ Z POHLEDU NOVÝCH TEPELNĚ TECHNICKÝCH NOREM. Petr Slanina
DIFÚZNÍ VLASTNOSTI MATERIÁLŮ Z POHLEDU NOVÝCH TEPELNĚ TECHNICKÝCH NOREM Petr Slanina DIFÚZNÍ VLASTNOSTI MATERIÁLŮ Z POHLEDU NOVÝCH TEPELNĚ TECHNICKÝCH NOREM Ing. Petr Slanina FSv, ČVUT v Praze, Thákurova
Řešení úloh 1. kola 51. ročníku fyzikální olympiády. Kategorie D = s v 2
Řešení úloh 1. kola 51. ročníku fyzikální olympiády. Kategorie D Autor úloh: J. Jírů 1.a) Dobaprvníjízdynaprvníčtvrtinětratije 1 4 1 4 48 t 1 = = h= 1 v 1 60 60 h=1min anazbývajícíčátitrati t = 4 v = 4
Řešení radiační soustavy rovnic
Řešení radační soustavy rovnc 1996-2016 Josef Pelkán CGG MFF UK Praha pepca@cgg.mff.cun.cz http://cgg.mff.cun.cz/~pepca/ RadSoluton 2016 Josef Pelkán, http://cgg.ms.mff.cun.cz/~pepca 1 / 23 Soustava lneárních
2. Posouzení efektivnosti investice do malé vtrné elektrárny
2. Posouzení efektvnost nvestce do malé vtrné elektrárny Cíle úlohy: Posoudt ekonomckou výhodnost proektu malé vtrné elektrárny pomocí základních metod hodnocení efektvnost nvestních proekt ako sou metoda
obr. 3.1 Pohled na mící tra
3. Mení tecích ztrát na vzduchové trati 3.1. Úvod Problematika urení tecích ztrát je hodná pro vodu nebo vzduch jako proudící médium (viz kap..1). Micí tra e liší použitými hydraulickými prvky a midly.
Plánování projektu. 3. dubna Úvod. 2 Reprezentace projektu. 3 Neomezené zdroje. 4 Variabilní doba trvání. 5 Přidání pracovní síly
Plánování proektu 3. dubna 2018 1 Úvod 2 Reprezentace proektu 3 Neomezené zdroe 4 Variabilní doba trvání 5 Přidání pracovní síly Problémy plánování proektu Zprostředkování, instalace a testování rozsáhlého
VLIV KINETIKY KRYSTALIZACE NA TVORBU SULFIDŮ V OCELÍCH THE INFLUENCE OF CRYSTALLIZATION KINETICS ON THE SULPHIDES FORMATION IN STEELS
METAL 25 24.-26.5.25, Hradec nad Moravcí VLIV KINETIKY KRYSTALIZAE NA TVORBU SULFIDŮ V OELÍH THE INFLUENE OF RYSTALLIZATION KINETIS ON THE SULPHIDES FORMATION IN STEELS Jana Dobrovká a Hana Francová a
teorie elektronických obvodů Jiří Petržela syntéza a návrh elektronických obvodů
Jří Petržela yntéza a návrh eletroncých obvodů vtupní údaje pro yntézu obvodu yntéza a návrh eletroncých obvodů vlatnot obvodu obvodové funce parametry obvodu toleranční pole (mtočtové charaterty fltru)
Obsah přednášky 1. Bayesův teorém 6. Naivní Bayesovský klasifikátor (NBK)
Obsah přednášky 1. Bayesův teorém 2. Brutální Bayesovský klasfkátor (BBK) 3. Mamální aposterorní pravděpodobnost (MA) 4. Optmální Bayesovský klasfkátor (OBK) 5. Gbbsův alortmus (GA) 6. Navní Bayesovský
VŠB - Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra aplikované matematiky. Diplomová práce. 2014 Michal Běloch
VŠB - Techncká unverzta Ostrava Fakulta elektrotechnky a nformatky Katedra aplkované matematky Dplomová práce 204 Mchal Běloch VŠB - Techncká unverzta Ostrava Fakulta elektrotechnky a nformatky Katedra
Porovnání GUM a metody Monte Carlo
Porovnání GUM a metody Monte Carlo Ing. Tomáš Hajduk Nejstota měření Parametr přřazený k výsledku měření Vymezuje nterval, o němž se s určtou úrovní pravděpodobnost předpokládá, že v něm leží skutečná
Automatizační technika. Obsah. Algebra blokových schémat Vývojové diagramy. Algebra blokových schémat
Akademický rok 07/08 Připravil: adim Farana Automatizační technika Algebra blokových chémat, vývojové diagramy Obah Algebra blokových chémat ývojové diagramy Algebra blokových chémat elikou výhodou popiu
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ
VYOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERITY OF TECHNOLOGY FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚTAV MIKROELEKTRONIKY FACULTY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMMUNICATION DEPARTMENT OF MICROELECTRONIC
Odhady parametrů základního souboru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Odhady parametrů základího souboru Ig. Mchal Dorda, Ph.D. Úvodí pozámky Základí soubor můžeme popsat jeho parametry, apř. středí hodota μ, rozptyl σ atd. Př praktckých úlohách ovšem zpravdla elze vyšetřt
NÁVRH MATEMATICKÉHO MODELU PRO OPTIMALIZACI VYTVÁŘENÍ SMĚSÍ SPALITELNÝCH ODPADŮ PRO SPALOVNY. PETR BYCZANSKI a a KAREL OBROUČKA b.
Chem. Lsty 101, 668 67 (007) Laboratorní přístroe a postupy NÁVRH MATEMATICKÉHO MODELU PRO OPTIMALIZACI VYTVÁŘENÍ SMĚSÍ SPALITELNÝCH ODPADŮ PRO SPALOVNY PETR BYCZANSKI a a KAREL OBROUČKA b a Ústav geonky
Sdílení tepla. Úvod - Přehled. Sdílení tepla mezi termodynamickou soustavou a okolím je podmíněno rozdílností teplot soustavy T.
7.4.0 Úvod - Přehled Sdílení tepla Sdílení tepla mez termodynamckou soustavou a okolím je podmíněno rozdílností teplot soustavy T s a okolí T o. Teplo mez soustavou a okolím se sdílí třem základním způsoby:
ŠKOLNÍ PLÁN MOBILITY ZÁKLADNÍ ŠKOLA DĚČÍN II, KAMENICKÁ 1145, P.O.
ŠKOLNÍ PLÁN MOBILITY ZÁKLADNÍ ŠKOLA DĚČÍN II, KAMENICKÁ 1145, P.O. 1. Úvod Školní plán mobility vytvořený ve polupráci rodičů, žáků a učitelů školy má za cíl zvýšit informovanot všech, kteří navštěvují
6. Demonstrační simulační projekt generátory vstupních proudů simulačního modelu
6. Demonstrační smulační projekt generátory vstupních proudů smulačního modelu Studjní cíl Na příkladu smulačního projektu představeného v mnulém bloku je dále lustrována metodka pro stanovování typů a
2. ELEKTRICKÉ OBVODY STEJNOSMĚRNÉHO PROUDU
VŠB T Ostrava Faklta elektrotechnky a nformatky Katedra obecné elektrotechnky. ELEKTCKÉ OBVODY STEJNOSMĚNÉHO POD.. Topologe elektrckých obvodů.. Aktvní prvky elektrckého obvod.3. Pasvní prvky elektrckého
Vysokofrekvenční obvody s aktivními prvky
Vokofrekvenční obvod aktivními prvk Základními aktivními prvk ve vokofrekvenční technice jou bipolární a unipolární tranzitor. Dalšími aktivními prvk jou hbridní nebo monolitické integrované obvod. Tranzitor
Zpráva o stavu a rozvoji modelu pro předvídání vzdělanostních potřeb ROA - CERGE v roce 2004
Zpráva o tavu a rozvoji modelu pro předvídání vzdělanotních potřeb ROA - CERGE v roce 2004 vypracováno pro čát grantového projektu Společnot vědění - nároky na kvalifikaci lidkých zdrojů a na další vzdělávání
1. Nejkratší cesta v grafu
08. Nekratší cesty. Úloha obchodního cestuícího. Heurstky a aproxmační algortmy. Metoda dynamckého programování. Problém batohu. Pseudopolynomální algortmy 1. Nekratší cesta v grafu - sled e lbovolná posloupnost
Rovinný svazek sil. Lze odvodit z obecného prostorového svazku sil vyloučením jedné dimenze. =F i. =F ix. F 2x. e 2. = F 1x. F ix. n Fi sin i.
Rovnný svazek sl Lze odvodt z obecného prostorového svazku sl vloučením edné dmenze = cos cos =sn e 2 = cos = sn = e 1 e 2 e 1 Určení výslednce r n r = =1 r e 1 r e 2 =...e 1...e 2 : r = n = n =1 =1 n
Vzorový protokol pro předmět Zpracování experimentu. Tento protokol by měl sloužit jako vzor pro tvorbu vašich vlastních protokolů.
Vzorový protokol pro předmět Zpracování experimentu. Tento protokol by měl loužit jako vzor pro tvorbu vašich vlatních protokolů. Na příkladech je zde ukázán právný zápi výledků i formát tabulek a grafů.
Zpracování náhodného vektoru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1 Př. 1: Cestující na vybraném spoji linky MHD byli dotazováni za účelem zjištění spokojenosti s kvalitou MHD. Legenda 1 Velmi spokojen Spokojen 3 Nespokojen 4 Velmi nespokojen
Doporučené aplikace stanovení modulu C pro jednotlivé typy technologií výroby elektřiny v KVET Zákon č. 165/2012 Sb., vyhl. č. 453/2012 Sb.
Doporučené aplikace tanovení modulu C pro jednotlivé typy technologií výroby elektřiny v KVET Zákon č. 165/2012 Sb., vyhl. č. 453/2012 Sb. 1 Metodické pokyny pro určení množtví elektřiny z vyokoúčinné
4 HMM a jejich trénov
Pokročilé metody rozpoznávánířeči Přednáška 4 HMM a jejich trénov nování Skryté Markovovy modely (HMM) Metoda HMM (Hidden Markov Model kryté Markovovy modely) reprezentujeřeč (lovo, hláku, celou promluvu)
3 VYBRANÉ MODELY NÁHODNÝCH VELIČIN. 3.1 Náhodná veličina
3 VBRANÉ MODEL NÁHODNÝCH VELIČIN 3. Náhodná velčna Tato kaptola uvádí stručný pops vybraných pravděpodobnostních modelů spojtých náhodných velčn s důrazem na jejch uplatnění př rozboru spolehlvost stavebních
v cenových hladinách. 2
roblematka reálné konvergence Reálná konvergence vmezuje sblžování ekonomcké úrovn dané zem s vbraným ukazatel vsplých zemí, nebo s jejch například ekonomckým uskupením. ato metoda je založena na konvergenc
ZPRACOVÁNÍ VÝBĚRŮ Z ASYMETRICKÝCH ROZDĚLENÍ
ZPRCOVÁÍ VÝBĚRŮ Z SYMERICKÝCH ROZDĚLEÍ JIŘÍ MILIKÝ, Katedra tetilních materiálů, echnická univerita v Liberci, 46 7 Liberec MIL MELOU, Katedra analytické chemie, Univerita Pardubice, Pardubice btrakt Jou
Posouzení stability svahu
Inženýrký manuál č. 8 Aktualizace: 02/2016 Poouzení tability vahu Program: Soubor: Stabilita vahu Demo_manual_08.gt V tomto inženýrkém manuálu je popán výpočet tability vahu, nalezení kritické kruhové