Avancerad sökning

Visar resultat 1 - 5 av 35 uppsatser som matchar ovanstående sökkriterier.

  1. 1. Demand Forecasting of Automobile Spare Parts after the End-of-Production - A review of demand forecasting models

    Master-uppsats, Göteborgs universitet/Graduate School

    Författare :Abid Ali; Arosha Ratnayake; [2023-07-03]
    Nyckelord :Demand forecasting; Spare parts; Automobile; End-of-Production EOP ; PRISMA; AHP; MCDM;

    Sammanfattning : Demand forecasting of spare parts plays a crucial role in automobile industry where it generally requires a significant attention in controlling inventory. It is possible to maintain an optimal stock level when there is a continues supply at the Original Equipment Manufacturers (OEMs). LÄS MER

  2. 2. Perceptually meaningful time and frequency resolution in applying dialogue enhancement in noisy environments : Dialogue Enhancement research

    Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :SUSHANTH PATIL; [2023]
    Nyckelord :Dialogue enhancement; audio signal processing; Fourier transform; time constants; environmental noise analysis; noise compensation; subjective listening test; speech intelligibility; quality of experience; listening effort.; Dialogförbättring; ljudsignalbehandling; Fouriertransform; tid konstanter; miljöbrusanalys; bruskompensation; subjektivt lyssnande test; taluppfattbarhet; upplevelsekvalitet; lyssnaransträngning;

    Sammanfattning : Dialogue Enhancement (DE) is a process used in audio delivery systems to improve the clarity, intelligibility, and overall quality of the spoken dialogue in audio content. It is primarily used when dialogue is masked by music, surrounding noise, or other audio sources. LÄS MER

  3. 3. Forecasting Monthly Swedish Air Traveler Volumes

    Kandidat-uppsats, Uppsala universitet/Statistiska institutionen

    Författare :Mark Becker; Peter Jarvis; [2023]
    Nyckelord :Forecasting; SARIMA; Neural network autoregression; Exponential smoothing; the Prophet model; Random Walk; MAE; MAPE; RMSE;

    Sammanfattning : In this paper we conduct an out-of-sample forecasting exercise for monthly Swedish air traveler volumes. The models considered are multiplicative seasonal ARIMA, Neural network autoregression, Exponential smoothing, the Prophet model and a Random Walk as a benchmark model. LÄS MER

  4. 4. Passenger flow prediction : Finding and developing a sustainable machine learning model for airport passenger flow prediction

    Uppsats för yrkesexamina på avancerad nivå, Uppsala universitet/Matematiska institutionen

    Författare :Tomas Haglund; Oskar Jonsson; [2023]
    Nyckelord :Maskininlärning flyplats flyg flygindustrin passanger flow AI;

    Sammanfattning : There are many outdated routines and processes in today's aviation industry that major airlines lack the motivation to update. While this may not hold any direct security concerns, it creates bottlenecks at checks and high salary costs for otiose airport personnel. LÄS MER

  5. 5. Predicting Workforce in Healthcare : Using Machine Learning Algorithms, Statistical Methods and Swedish Healthcare Data

    Kandidat-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :Gabriel Diskay; Carl Joelsson; [2023]
    Nyckelord :Machine Learning ML ; Linear Regression Model LRM ; Gradient Boosting Regressor GBR ; Exponential Smoothing Model ESM ; Workforce Prediction WP ; Healthcare Sector HS ; Labor Policy LP ; Beveridge Curve BC ; Economic Forecasting EF ; Recursive Feature Elimination RFE ; Human Resource Management HRM ;

    Sammanfattning : Denna studie undersöker användningen av maskininlärningsmodeller för att predicera arbetskraftstrender inom hälso- och sjukvården i Sverige. Med hjälp av en linjär regressionmodell, en Gradient Boosting Regressor-modell och en Exponential Smoothing-modell syftar forskningen för detta arbete till att ge viktiga insikter för underlaget till makroekonomiska överväganden och att ge en djupare förståelse av Beveridge-kurvan i ett sammanhang relaterat till hälso- och sjukvårdssektorn. LÄS MER