Spelling suggestions: "subject:"estiaan""
1 |
Data warehouse-system i drift : u+D943ppföljningsstudie av levererad nytta och värdeKnutsson, Fredrik, Lindholm, Henric January 2003 (has links)
No description available.
|
2 |
Data warehouse-system i drift : u+D943ppföljningsstudie av levererad nytta och värdeKnutsson, Fredrik, Lindholm, Henric January 2003 (has links)
No description available.
|
3 |
Training a Multilayer Perceptron to predict the final selling price of an apartment in co-operative housing society sold in Stockholm city with features stemming from open data / Träning av en “Multilayer Perceptron” att förutsäga försäljningspriset för en bostadsrättslägenhet till försäljning i Stockholm city med egenskaper från öppna datakällorTibell, Rasmus January 2014 (has links)
The need for a robust model for predicting the value of condominiums and houses are becoming more apparent as further evidence of systematic errors in existing models are presented. Traditional valuation methods fail to produce good predictions of condominium sales prices and systematic patterns in the errors linked to for example the repeat sales methodology and the hedonic pricing model have been pointed out by papers referenced in this thesis. This inability can lead to monetary problems for individuals and in worst-case economic crises for whole societies. In this master thesis paper we present how a predictive model constructed from a multilayer perceptron can predict the price of a condominium in the centre of Stockholm using objective data from sources publicly available. The value produced by the model is enriched with a predictive interval using the Inductive Conformal Prediction algorithm to give a clear view of the quality of the prediction. In addition, the Multilayer Perceptron is compared with the commonly used Support Vector Regression algorithm to underline the hallmark of neural networks handling of a broad spectrum of features. The features used to construct the Multilayer Perceptron model are gathered from multiple “Open Data” sources and includes data as: 5,990 apartment sales prices from 2011- 2013, interest rates for condominium loans from two major banks, national election results from 2010, geographic information and nineteen local features. Several well-known techniques of improving performance of Multilayer Perceptrons are applied and evaluated. A Genetic Algorithm is deployed to facilitate the process of determine appropriate parameters used by the backpropagation algorithm. Finally, we conclude that the model created as a Multilayer Perceptron using backpropagation can produce good predictions and outperforms the results from the Support Vector Regression models and the studies in the referenced papers. / Behovet av en robust modell för att förutsäga värdet på bostadsrättslägenheter och hus blir allt mer uppenbart alt eftersom ytterligare bevis på systematiska fel i befintliga modeller läggs fram. I artiklar refererade i denna avhandling påvisas systematiska fel i de estimat som görs av metoder som bygger på priser från repetitiv försäljning och hedoniska prismodeller. Detta tillkortakommandet kan leda till monetära problem för individer och i värsta fall ekonomisk kris för hela samhällen. I detta examensarbete påvisar vi att en prediktiv modell konstruerad utifrån en “Multilayer Perceptron” kan estimera priset på en bostadsrättslägenhet i centrala Stockholm baserad på allmänt tillgängligt data (“Öppen Data”). Modellens resultat har utökats med ett prediktivt intervall beräknat utifrån “Inductive Conformal Prediction”- algoritmen som ger en klar bild över estimatets tillförlitlighet. Utöver detta jämförs “Multilayer Perceptron”-algoritmen med en annan vanlig algoritm för maskinlärande, den så kallade “Support Vector Regression” för att påvisa neurala nätverks kvalité och förmåga att hantera dataset med många variabler. De variabler som används för att konstruera “Multilayer Perceptron”-modellen är sammanställda utifrån allmänt tillgängliga öppna datakällor och innehåller information så som: priser från 5990 sålda lägenheter under perioden 2011- 2013, ränteläget för bostadsrättslån från två av de stora bankerna, valresultat från riksdagsvalet 2010, geografisk information och nitton lokala särdrag. Ett flertal välkända förbättringar för “Multilayer Perceptron”-algoritmen har applicerats och evaluerats. En genetisk algoritm har använts för att stödja processen att hitta lämpliga parametrar till “Backpropagation”-algoritmen. I detta arbete drar vi slutsatsen att modellen kan producera goda förutsägelser med en modell konstruerad utifrån ett neuralt nätverk av typen “Multilayer Perceptron” beräknad med “backpropagation”, och därmed utklassar de resultat som levereras av Support Vector Regression modellen och de studier som refererats i denna avhandling
|
4 |
Att skydda BLDC motorer mot oaktsam användning : Övervakning av temperatur i statorlindningar för handhållna produkter / To protect BLDC motors from inadvertent use : Temperature monitoring in stator windings for handheld productsAnders, Angrén, Jonathan, Pettersson January 2020 (has links)
Syfte – Syftet för denna studie var att utveckla en sensorlös modell som beräknar en estimeradtemperatur i en BLDC-motors statorlindningar, detta för att undersöka hur väl det går attskydda handhållna produkter mot oaktsam användning och för att kunna motverka körningunder höga temperaturer, vilket skulle kunna förlänga livslängden för handhållna produkter. Metod – Denna studie har använt forskningsmetoden Design Science Research för att utvecklaen artefakt som sensorlöst estimerar temperatur i en BLDC-motors statorlindningar.Artefaktens prestanda för den estimerade temperaturen var noggrannhet, precision ochkonvergeringstid, vilket utvärderats genom analys av kvantitativa data som samlats in underolika experiment. Resultat – Den utvecklade artefakten i studien baserades på en kombination av CurrentInjection och Lumped Parameter Thermal Network samt ett Kalman Filter, artefaktensprestanda uppfyllde inte Husqvarna AB:s krav. Artefaktens precision och noggrannhet för att estimera temperatur i en BLDCmotorsstatorlindningar blev 7,2 °C ± 23,8 °C och dess konvergeringstid blev 7,3 sför dess medelvärde och 18,4 s för dess precision. Implikationer – Denna studie och dess resultat kan användas som en hänvisning på hur välen kombination av Current Injection, Lumped Parameter Thermal Network och Kalman Filterkan estimera temperaturen i statorlindningar för BLDC-motorer med en resistans på 20 mΩ,induktans på 10 uH, nominell hastighet på ~20 000 RPM med terminering av typen Delta ochsom är icke salient. Begränsningar – Studiens begränsningar listas nedan. Utvecklingstiden för artefakten utfördes under begränsad tid. Vilket bidragit till mindre optimering av artefakterna. Vilket bidragit till färre iterationer av artefakter. Artefakten utvärderas endast på VESC hårdvara och dess mjukvara som grund.Artefaktens prestanda påverkas av noggrannheten samt precisionen vidmätning av ström och spänning. Experimenten som utfördes var begränsade. Hade intervallen som experimenten utfördes gällande temperatur, hastighetoch dynamisk last varit större skulle artefaktens prestanda kunna bli undersökti mer verkliga förhållanden. En bättre bromsbänk och en klimatkammareskulle använts. Endast en BLDC motor utvärderades. Utvärdering av fler motorer skulle kunna visa på skillnader i prestanda förartefakten mellan olika mindre motorer, det vill säga visa på dess generellatillämpbarhet. Analys av artefaktens prestanda vid enbart konvergerande tillstånd utfördes inte. Vilket skulle kunna visa på om artefaktens prestanda vid enbart konvergeradetillstånd hade uppfyllt Husqvarna AB:s krav. Nyckelord – Estimera Temperatur, BLDC-motor, Statorlindningar, Current Injection,Lumped Parameter Thermal Network, Kalman Filter, VESC / Purpose – The purpose of this study was to develop a sensorless model that calculates anestimated temperature in a stator winding of a BLDC motor, to investigate how well it is possibleto protect handheld products from inadvertent use and to be able to counteract operation underhigh temperatures, which could prolong service life of the handheld products. Method – This study has used the research method Design Science Research to develop anartifact that sensorlessly estimates temperature in a BLDC motor's stator windings. Theperformance of the artifact for the estimated temperature is accuracy, precision, andconvergence time, which was evaluated by analysing quantitative data collected during differentexperiments. Findings – The artifact developed in the study is based on a combination of Current Injectionand Lumped Parameter Thermal Network and a Kalman Filter, the performance of the artifactdid not meet Husqvarna AB's requirements. The precision and accuracy of the artifact for estimating temperature in a statorwinding of a BLDC motor was 7,2 °C ± 23,8 °C and its convergence time was 7,3 sfor its mean and 18,4 s for its precision. Implications – This study and its results can be used as a reference regarding how well acombination of Current Injection, Lumped Parameter Thermal Network and Kalman Filter canestimate the temperature in stator windings for non-salient BLDC motors with a resistance of20 mΩ, inductance of 10 uH, nominal speed of ~20 000 RPM with termination of the Deltatype. Limitations – The limitations of the study are listed below. The development time for the artifact was performed for a limited time. Which has contributed to less optimization of the artifacts. Which has contributed to fewer iterations of artifacts. The artifact is evaluated only on VESC hardware and its software as a basis.The performance of the artifact is affected by the accuracy and precision inmeasuring current and voltage. The experiments performed were limited. Had the intervals at which the experiments were performed regardingtemperature, speed and dynamic load been greater, the performance of theartifact could have been examined in more real conditions. A better brakebench and a climate chamber would be used. Only one BLDC motor was evaluated. Evaluation of more motors could show differences in the performance of theartifact between different smaller motors, that is, show its general applicability. Analysis of the performance of the artifact in convergent states alone was notperformed. Which could show if the performance of the artifact could fulfill HusqvarnaAB's requirements if the analysis were only performed in convergingconditions. Keywords – Estimate Temperature, BLDC Motor, Stator Windings, Current Injection,Lumped Parameter Thermal Network, Kalman Filter, VESC
|
Page generated in 0.2333 seconds