Browsing by Author "Павлюк, О."

Now showing 1 - 8 of 8

Influence of local seismotectonic and engineering-geological conditions on seismic danger of territories (exemplified by a construction site in Uzhgorod city)
(Видавництво Львівської політехніки, 2020-02-25) Купльовський, Б. Є.; Бубняк, І. М.; Волошин, П. К.; Павлюк, О.; Крук, О.; Тревого, І. С.; Kuplovskyi, B. Ye.; Bubniak, I. M.; Voloshyn, P. K.; Pavlyuk, O.; Kruk, O.; Trevoho, I.; Національний університет “Львівська політехніка”; Інститут геофізики ім. С. І. Субботіна НАН України; Львівськмй національний університет ім. І.Франка; Національна академія сухопутних військ ім. гетьмана П. Сагайдачного; Lviv Polytechnic National University; Institute of Geophysics of the NAS of Ukraine; Ivan Franko National University of Lviv; Hetman Petro Sahaidachnyi National Army Academy
Мета. Виявити положення потенційних сейсмоактивних зон, в яких можуть виникати місцеві землетруси. Дати кількісну оцінку розрахункової інтенсивності сейсмічних струшувань (у балах шкали MSK-64) з урахуванням ефектів, пов’язаних із локальними тектонічними та інженерно-геологічними умовами досліджуваного майданчика. Методика. Сейсмотектонічний потенціал активізованих, чи потенційно сейсмоактивних, сегментів розломів (лінеаментів), які відсікаються поперечними до їх простягання розломами такого або нижчого порядку, розташованих максимально близько від досліджуваної ділянки, встановлюють на основі усієї сукупності даних про зв’язок між довжиною та магнітудою приурочених до нього максимальних за енергетикою землетрусів. Кількісну оцінку розрахункової інтенсивності сейсмічних струшувань методом сейсмогеологічних аналогій для цієї території виконано згідно із нормами, регламентованими ДБН В.1.1-12-2014. Результати. На підставі аналізу інформації про геодинамічну і сейсмотектонічну ситуацію у районі майданчика розташування проєктованих споруд встановлено положення потенційних сейсмоактивних зон, у яких можуть виникати місцеві землетруси. Визначено сейсмотектонічний потенціал найближчих до майданчика сегментів розломів у термінах максимальних магнітуд, які з імовірністю 99 % не будуть перевищені за найближчі 50 років. Безпосередньо поблизу майданчика розташовані сегменти розломів (1–5), позначені на тектонічній карті. Найбільші сейсмотектонічні потенціали Mmax = 4,32, Mmax = 4,03 у розломів 1 і 4 з довжинами лінеаментів L = ~18,91 км, L = ~13,23 км. У розломів 2, 3, 5 менші значення сейсмотектонічного потенціалу Mmax = 3,42; 3,60; 3,48. Відомо, що землетруси у Закарпатському прогині неглибокі, тобто відбуваються на глибинах 2–5 км. За таких умов IRM = 7,27, IRM = 7,34 для розломів 1 і 4 є найбільшим, у решти розломів 2, 3 і 5 менші значення IRM = 4,38; 5,49; 3,48 бала, за макросейсмічною шкалою MSK-64 і ДСТУ-Б-В.1.1-28 2010 відповідно. Оцінку взято для ґрунтів ІІ категорії за сейсмічними властивостями. Максимальний розрахунковий вплив від місцевих потенційних землетрусів на територію майданчика оцінюється як IRM = 7,34 бала за макросейсмічною шкалою MSK-64 і ДСТУ-Б-В.1.1-28:2010. За даними інженерно геологічних досліджень, у межах десятиметрового шару, нижче від позначки планування, ґрунти виділеного на майданчику інженерно-геологічного району зараховано до ІІ категорії за сейсмічними властивостями. Об’єкт реконструкції належить до класу наслідків (відповідальності) СС3. Згідно із картою ЗСР-2004–С нормативна (фонова або вхідна) інтенсивність сейсмічних струшувань майданчика становить IN = 8 балів за шкалою MSK-64. Наукова новизна. Визначено сейсмоактивні розломи в околі м. Ужгород, розраховано сейсмотектонічний потенціал та максимально можливий вплив від місцевих землетрусів на територію ділянки забудови та стійкість проєктованих споруд. Практична значущість. СМР майданчиків будівництва дає уточнені значення сейсмічних впливів щодо загального сейсмічного районування країни, що дає змогу на етапі проєктування сейсмостійкого будівництва враховувати можливий приріст сейсмічної бальності. Врахування результатів СМР під час будівництва інженерних конструкцій дає змогу уникнути людських жертв і зменшити економічні втрати за сейсмічних проявів.
Верифікація даних для прогнозування курсу долара за допомогою штучних нейронних мереж
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Павлюк, О.; Тремба, Н.
Використано метод ковзного середнього з шириною вікна у 4-ри точки для підвищення точності прогнозу курсу долара на тиждень. Для прогнозу вибрано неітераційну нейромережу з радіальними базовими функціями. Точність прогнозу курсу долара на тиждень з максимальною по виходах нейромережі середньоквадратичною приведеною до діапазону значень похибкою менша за 1%. The moving average method with the 4 samples window width is used to raise the weekly forecast of the US dollar exchange rate accuracy. The non-iterative artificial neural network with the radial basis functions is used for. In the end we got the forecast error less than 1%.
Верифікація даних у задачах прогнозування в електроенергетиці
(Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2005-03-01) Павлюк, О.; Національний університет "Львівська політехніка"
Розглядаються підходи до розв'язання задачі прогнозування в електроенергетиці за допомогою штучних нейронних мереж. Наведено особливості верифікації даних в умовах реального часу.
Прогнозування ймовірності роботи та відмови за заданої умови готовності симетричних ієрархічних систем, галужених до 4-го рівня, за допомогою штучних нейронних мереж
(Видавництво Львівської політехніки, 2014) Павлюк, О.
Запропоновано програмний модуль для розрахунку ймовірності роботи та відмови за заданої умови готовності ізотропних симетричних ієрархічних розгалужених систем (ІРС) з галуженням до n-го рівня, елементи якої підпорядковуються експоненційному закону. Здійснено прогнозування цих характеристик надійності за допомогою неітераційної штучної нейронної мережі (ШНМ). Розраховано середньоквадратичну приведену до діапазону значень похибку навчання і прогнозу, а також оцінено час навчання та прогнозуванняШНМ. The software module is developed. By the specified readiness parameters it calculates probabilities of the proper operation and failure-ability for the isotropic symmetric and hierarchical branched systems (HBS).The module is tested/restricted against the systems of the n-level branching whose elements obey the exponential rules. The non-iterative artificial neural network (ANN) has been deployed to the prediction of those characteristics. The reduced to the mean value range errors of the ANN learning and forecasting are calculated as well as the time estimations for the ANN learning and forecasting.
Прогнозування споживання електричної енергії у Львівській області за допомогою штучних нейронних мереж
(Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2002-03-26) Ткаченко, Р.; Павлюк, О.; Національний університет "Львівська політехніка"
Розглядається задача прогнозування споживання електричної енергії у Львівській області за допомогою штучних нейронних мереж. Наведені переваги нейронних мереж з неітераційним навчанням та комбінований режим їх використання для здійснення прогнозів.
Програмний комплекс для прогнозування основних характеристик надійності симетричних ієрархічних систем за допомогою штучних нейронних мереж
(Видавництво Львівської політехніки, 2017-03-28) Павлюк, О.; Національний університет “Львівська політехніка”
Запропоновано програмний модуль для розрахунку основних характеристик надійності симетричних ієрархічних розгалужених систем зі старіючими вихідними елементами з галуженням до 1-го рівня. Здійснено прогнозування характеристик надійності за допомогою неітераційної штучної нейронної мережі радіального типу. Розраховано середньоквадратичну приведену до діапазону значень похибку навчання і прогнозу, а також оцінено час навчання та прогнозуванняШНМ.
Підходи до прогнозу споживання електричної енергії в енергопостачальних компаніях
(Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2002-03-26) Ткаченко, Р.; Павлюк, О.; Національний університет "Львівська політехніка"
Порівнюються альтернативні підходи до прогнозування споживання і втрат електричної енергії за допомогою статистичних методів та за допомогою апарата штучних нейронних мереж. Показані переваги та недоліки кожного з методів. Наведені результати коротко- та середньотермінового прогнозування за допомогою неітераційної нейромережі.
Інтегрована автоматизована система для прогнозування споживання електричної енергії у Львівській області
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Павлюк, О.
Розроблено ІАС “Прогноз” для прогнозування споживання електричної енергії в реальних виробничих умовах ПАТ “Львівобленерго”. Для цього застосовано статистичні та нейромережні методи верифікації вхідних даних; вдосконалено методи розширення розмірності простору вхідних даних для застосування їх в ШНМ з неітераційним навчанням. The IAS "Forecast" is developed for forecasting the electricity consumption in the original production conditions at PJSC "Lvivoblenergo." The statistical and neural network methods are used for the input data verification; is enhanced the space dimensions extending methods for the incoming data to use them with the ANN with non-iterative training. Key words: ANN, prediction, forecasting, electricity consumption.