Numer: 01/2014 Str. 50
Autorzy: Tamara Savchuk , Andriy Kozachuk , Konrad Gromaszek , Laura Sugurova :
Tytuł: Prognozowanie technogennych sytuacji awaryjnych w transporcie kolejowym z wykorzystaniem technik data mining
Streszczenie: W pracy przedstawiono wyniki badań odnośnie zapobiegania sytuacjom awaryjnym w transporcie kolejowym. Autorzy wykorzystali model matematyczny do prognozowania stanu składu kolejowego ze zbiornikiem cieczy przegrzanej oraz użyli wybranych technik data mining.
Słowa kluczowe: transport kolejowy, zbiorniki przegrzanej cieczy, prognozowanie sytuacji wyjątkowych, techniki data mining.
Numer DOI: 10.12915/pe.2014.01.12