Human activities have increased the concentration of CO2 into the atmosphere, thus it has caused global warming. Construction equipment are semi-stationary machines and spend at least 30% of its life time during idling. The majority of the construction equipment is diesel powered and emits toxic emission into the environment. In this work, the idling will be investigated through adopting several statistical regressions models to quantify the fuel consumption of construction equipment during idling. The regression models which are studied in this work: Multivariate Linear Regression (ML-R), Support Vector Machine Regression (SVM-R), Gaussian Process regression (GP-R), Artificial Neural Network (ANN), Partial Least Square Regression (PLS-R) and Principal Components Regression (PC-R). Findings show that pre-processing has a significant impact on the goodness of the prediction of the explanatory data analysis in this field. Moreover, through mean centering and application of the max-min scaling feature, the accuracy of models increased remarkably. ANN and GP-R had the highest accuracy (99%), PLS-R was the third accurate model (98% accuracy), ML-R was the fourth-best model (97% accuracy), SVM-R was the fifth-best (73% accuracy) and the lowest accuracy was recorded for PC-R (83% accuracy). The second part of this project estimated the CO2 emission based on the fuel used and by adopting the NONROAD2008 model.  Keywords:

No description available.

Tato doktorská práce je zaměřena na vývoj algoritmu ke zpracování dat naměřených zařízením pro spektrometrii laserem indukovaného plazmatu (angl. LIBS). Zařízení LIBS s tímto algoritmem by mělo být následně schopno provést třídění vzorků a kvantitativní analýzu analytu in-situ a v reálném čase. Celá experimentální část této práce byla provedena ve Spolkovém institutu pro materiálový výzku a testování (něm. BAM) v Berlíně, SRN, kde byl sestaven elementární LIBS systém. Souběžně s experimentílní prací byl vytvořen přehled literárních zdrojů s cílem podat ucelený pohled na problematiku chemometrických metod používaných k analýze LIBS měření. Použití chemometrických metod pro analýzu dat získaných pomocí LIBS měření je obecně doporučováno především tehdy, jsou-li analyzovány vzorky s komplexní matricí. Vývoj algoritmu byl zaměřen na kvantitativní analýzu a třídění vyvřelých hornin na základě měření pomocí LIBS aparatury. Sada vzorků naměřených použitím metody LIBS sestávala z certifikovaných referenčních materiálů a vzorků hornin shromážděných přímo na nalezištích mědi v Íránu. Vzorky z Íránu byly následně na místě roztříděny zkušeným geologem a množství mědi v daných vzorcích bylo změřeno na Univerzitě v Clausthalu, SRN. Výsledné kalibrační křivky byly silně nelineární, přestože byly sestaveny i z měření referenčních vzorků. Kalibrační křivku bylo možné rozložit na několik dílčích tak, že závislost intenzity měděné čáry na množství mědi se nacházela v jiném trendu pro jednotlivé druhy hornin. Rozdělení kalibrační křivky je zpravidla přisuzováno tzv. matričnímu jevu, který silně ovlivňuje měření metodou LIBS. Jinými slovy, pokud určujeme množství analytu ve vzorcích s různou matricí, je výsledná kalibrační křivka sestavená pouze z jedné proměnné (intenzity zvolené spektrální čáry analytu) nepřesná. Navíc, normalizace takto vytvořených kalibračních křivek k intenzitě spektrální čáry matrčního prvku nevedla k výraznému zlepšení linearity. Je obecně nemožné vybrat spektrální čáru jednoho matričního prvku pokud jsou analyzovány prvky s komplexním složením matric. Chemometrické metody, jmenovitě regrese hlavních komponent (angl. PCR) a regrese metodou nejmenších čtverců (angl. PLSR), byly použity v multivariační kvantitatvní analýze, tj. za použití více proměnných/spektrálních čar analytu a matričních prvků. Je potřeba brát v potaz, že PCR a PLSR mohou vyvážit matriční jev pouze do určité míry. Dále byly vzorky úspěšně roztříděny pomocí analýzy hlavních komponent (angl. PCA) a Kohonenových map na základě složení matričních prvků (v anglické literatuře se objevuje termín ‚spectral fingerprint‘) Na základě teorie a experimentálních měření byl navržen algoritmus pro spolehlivé třídění a kvantifikaci neznámých vzorků. Tato studie by měla přispět ke zpracování dat naměřených in-situ přístrojem pro dálkovou LIBS analýzu. Tento přístroj je v současnosti vyvíjen v Brně na Vysokém učení technickém. Toto zařízení bude nenahraditelné při kvantifikaci a klasifikaci vzorků pouze tehdy, pokud bude použito zároveň s chemometrickými metodami a knihovnami dat. Pro tyto účely byla již naměřena a testována část knihoven dat v zaměření na aplikaci metody LIBS do těžebního průmyslu.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:30:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Evelyn Seligmann Feitosa.pdf: 4150862 bytes, checksum: c2fb95c13060f06c44c6788bbbfd1fc6 (MD5) Previous issue date: 2011-11-10 / Fundo Mackenzie de Pesquisa / The allocation of resources and the constant search for competitive advantages differentiators to reach best results are always business challenges. In the contemporary context, in order to achieve superior performance, it reinforces the company's need to have, and make good use, of scarce, valuable, non-substitutable and inimitable resources. These resources include brands, customer base, knowledge, ability and competence of the work teams, corporate culture, partnerships and operational processes established, among other intangible assets, usually arising from a long and risky development process. Mergers and acquisitions (M & A) arise, then, as an important strategic action, being an alternative means to obtain and accelerate the accumulation of these resources within the companies. That is the subject of this work, which discusses the importance of existing and intangible assets disclosed, previous to the M & A transactions, their classification into various types, measurement, and impact on the resulting firm's financial performance in long term. The overall objective of this thesis was to analyze how this performance, after a minimum period of 36 months of the event, is related to the existence, level of disclosure and the nature of intangible assets in the organizations involved. One hundred-eighteen (118) companies were investigated in fifty-nine (59) cases of M & A occurred in France between 1997 and 2007; the study reflects a multi-method research, pluralistic, on qualitative and quantitative aspects. Intangible assets disclosure indicators were built by applying the content analysis technique to financial and accounting reports provided by the companies prior to the events, as well as financial indicators (proxies) for the existence of intangibles were calculated. These indicators were initially confronted with each other and later their explanatory power in relation to financial ratios of growth and profitability (for the corporation and its shareholders), which are the analyzed dimensions of financial performance. Many methods for statistical analysis were used in the multivariate data analysis (correlations and factor analysis, multiple regressions) and in the structural equation modeling (SEM), via Partial Least Squares (PLS). A total of twelve models, with statistics significance, were established to express the relationship among the constructs examined. Best results were achieved in the models developed with variables of semantic origin, in detriment of those with financial indicators only. The results obtained in this thesis leads to deduce that, in this study, there are positive relationships between the existence and the disclosure of intangible assets by firms involved in the operations of M & A and subsequent financial performance, measured by the corporate profitability and the growth of the resulting organization. This suggests that the strategic choice for business growth via M & A operations is favorable to the accumulation of intangible assets in the firms, in search for better results. / A alocação de recursos e a constante busca por diferenciais competitivos, visando melhores resultados, são grandes desafios empresariais. No contexto contemporâneo, para obter desempenho superior, reforça-se a necessidade de a empresa dispor, e fazer bom uso, de recursos raros, valiosos, não-substituíveis e de difícil imitação. Dentre estes recursos, destacam-se aspectos como as marcas, a base de clientes, o conhecimento, a capacidade e competência das equipes de trabalho, a cultura corporativa, as parcerias e os processos operacionais estabelecidos, dentre outros ativos intangíveis, geralmente decorrentes de longos e arriscados processos de desenvolvimento. As fusões e aquisições (F&A) surgem, então, como movimentos estratégicos importantes, sendo meio alternativo para obter e acelerar a acumulação destes recursos nas empresas. É essa a temática deste trabalho, que discorre sobre a importância dos ativos intangíveis existentes e divulgados previamente às operações de F&A de empresas, sobre a classificação dos seus diversos tipos, a sua mensuração e o seu impacto sobre o desempenho financeiro da firma resultante, no longo prazo. O objetivo geral desta tese foi analisar como este desempenho, após prazo mínimo de 36 meses do evento, está relacionado à existência, ao nível de divulgação e à natureza dos ativos intangíveis das organizações envolvidas. Foram investigadas 118 empresas, em 59 casos de F&A ocorridos na França entre 1997 e 2007, em uma pesquisa multi-métodos, pluralística, nas vertentes qualitativa e quantitativa. Foram construídos indicadores de divulgação (disclosure) de ativos intangíveis, mediante aplicação da técnica de análise de conteúdos aos relatórios contábil-financeiros disponibilizados pelas empresas antes do evento, e calculados indicadores financeiros (proxies) para a existência de intangíveis. Estes indicadores foram inicialmente confrontados entre si e posteriormente quanto ao seu poder explicativo em relação aos índices financeiros de crescimento e de lucratividade (empresarial e para os acionistas), que são as dimensões analisadas do desempenho financeiro. Utilizaram-se métodos de análise estatística de dados multivariados (análises de correlações, fatoriais, regressões múltiplas) e modelagem em equações estruturais, via Partial Least Squares (SEM- PLS). Foram estabelecidos, no total, doze modelos com significância estatística para expressar o relacionamento entre os construtos examinados. Alcançaram-se melhores resultados nos modelos desenvolvidos com variáveis de origem semântica, em detrimento daqueles que utilizaram indicadores exclusivamente financeiros. Os resultados obtidos nesta tese permitiram deduzir que há relações positivas entre a existência e a divulgação de ativos intangíveis pelas firmas envolvidas nas operações de F&A estudadas e o posterior desempenho financeiro, mensurado pela lucratividade empresarial e pelo crescimento, da organização resultante. Isto sugere que a opção estratégica por crescimento empresarial via operações de F&A é favorável ao acúmulo de recursos intangíveis nas firmas, na busca por melhores resultados.