ISSN 1507-2711
JOURNAL DOI: dx.doi.org/10.17531/ein

JCR Journal Profile


Członek(Member of): Europejskiej Federacji Narodowych Towarzystw Eksploatacyjnych  - European Federation of National Maintenance Societies  Wydawca(Publisher):Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne (Warszawa) - Polish Maintenance Society (Warsaw)   Patronat Naukowy(Scientific supervision): Polska Akademia Nauk o/Lublin  - Polish Akademy of Sciences Branch in Lublin  Członek(Member of): Europejskiej Federacji Narodowych Towarzystw Eksploatacyjnych  - European Federation of National Maintenance Societies


 We verify submissions originality with the use of iThenticate plagiarism checker


 All accepted articles are published Open Access under the Creative Commons Licence: CC-BY 4.0

Publisher:
Polish Maintenance Society
(Warsaw)

Scientific supervision:
Polish Academy of Sciences Branch in Lublin

Member of:
European Federation
of National Maintenance Societies


Attention!

In accordance with the requirements of citation databases, proper citation of publications appearing in our Quarterly should include the full name of the journal in Polish and English without Polish diacritical marks, i.e. "Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability".


 

Submission On-Line


The average number of weeks from article submission to the final decision: 4 weeks




http://scientific.thomsonreuters.com/cgi-bin/jrnlst/jloptions.cgi?PC=D

http://www.thomsonreuters.com/products_services/scientific/Journal_Citation_Reports

http://doaj.org

http://infobaseindex.com

http://www.info.scopus.com/why-scopus/publishers/?url=detail/what/publishers/

http://www.ebsco.com


MOST CITED

Update: 2021-07-01

1. COMPUTER-AIDED MAINTENANCE AND RELIABILITY MANAGEMENT SYSTEMS FOR CONVEYOR BELTS
By: Mazurkiewicz, Dariusz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 16   Issue: 3   Pages: 377-382   Published: 2014

Times Cited: 59
2. ON APPROACHES FOR NON-DIRECT DETERMINATION OF SYSTEM DETERIORATION
By: Valis, David; Koucky, Miroslav; Zak, Libor

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume 14, Issue: 1   Pages: 33-41   Published: 2012

Times Cited: 53
3. A NEW FAULT TREE ANALYSIS METHOD: FUZZY DYNAMIC FAULT TREE ANALYSIS
By: Li, Yan-Feng; Huang, Hong-Zhong; Liu, Yu; et al.

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume 14, Issue: 3 Pages: 208-214 Published: 2012

Times Cited: 51
4. INNOVATIVE METHODS OF NEURAL RECONSTRUCTION FOR TOMOGRAPHIC IMAGES IN MAINTENANCE OF TANK INDUSTRIAL REACTORS
By: Rymarczyk, Tomasz; Klosowski, Grzegorz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 21 Issue: 2 Pages: 261-267 Published: 2019

Times Cited: 50
5. APPLICATION OF NEURAL RECONSTRUCTION OF TOMOGRAPHIC IMAGES IN THE PROBLEM OF RELIABILITY OF FLOOD PROTECTION FACILITIES
By: Rymarczyk, Tomasz; Klosowski, Grzegorz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 20 Issue: 3 Pages: 425-434 Published: 2018

Times Cited: 45
6. ASSESSMENT MODEL OF CUTTING TOOL CONDITION FOR REAL-TIME SUPERVISION SYSTEM
By: Kozlowski, Edward; Mazurkiewicz, Dariusz; Zabinski, Tomasz; Prucnal, Slawomir; Sep, Jaroslaw

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 21 Issue: 4 Pages: 679-685 Published: 2019

Times Cited: 40
7. PREDICTING THE TOOL LIFE IN THE DRY MACHINING OF DUPLEX STAINLESS STEEL
By: Krolczyk, Grzegorz; Gajek, Maksymilian; Legutko, Stanislaw

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 15 Issue: 1 Pages: 62-65 Published: 2013

Times Cited: 39
8. MAINTENANCE DECISION MAKING BASED ON DIFFERENT TYPES OF DATA FUSION
By: Galar, Diego; Gustafson, Anna; Tormos, Bernardo; et al.
EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY 
Volume 14, Issue: 2   Pages: 135-144   Published:2012

Times Cited: 38
9. TESTS OF EXTENDABILITY AND STRENGTH OF ADHESIVE-SEALED JOINTS IN THE CONTEXT OF DEVELOPING A COMPUTER SYSTEM FOR MONITORING THE CONDITION OF BELT JOINTS DURING CONVEYOR OPERATION
By: Mazurkiewicz, Dariusz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Issue: 3 Pages: 34-39 Published: 2010

Times Cited: 37
10. RELIABILITY ANALYSIS OF RECONFIGURABLE MANUFACTURING SYSTEM STRUCTURES USING COMPUTER SIMULATION METHODS
By: Gola, Arkadiusz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume 21, Issue: 1, Pages: 90-102, Published: 2019

Times Cited: 36

 

 



Task „Implementation of procedures ensuring  the originality of scientific papers published in the quarterly „Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability” financed under contract 532/P-DUN/2018 from the funds of the Minister of Science and Higher Education for science dissemination activities.


Jie-Zhong MA

Metoda ważonej predykcji wielokrotnych szeregów czasowych z wykorzystaniem wielojądrowej regresji wektorów wspierających metodą najmniejszych kwadratów (LS-SVR)

Regresja wektorów wspierających metodą najmniejszych kwadratów (LS-SVR) jest szeroko stosowana w predykcji szeregów czasowych. Opierając się na fakcie, że jeden rodzaj niezdatności może być reprezentowany przez wiele relewantnych szeregów czasowych, w niniejszej pracy wykorzystano wielokrotne szeregi czasowe do wzbogacenia informacji predykcyjnych ukrytych w szeregach czasowych oraz posłużono się metodą uczenia wielojądrowego (multi-kernel) w celu mapowania informacji do wysoko wymiarowej przestrzeni cech, a następnie zaproponowano metodę ważonej predykcji wielokrotnych szeregów czasowych z wykorzystaniem wielojądrowej regresji LS-SVR służącą osiągnięciu lepszej wydajności prognozowania.Metoda składa się z trzech głównych części. Po pierwsze, zaproponowano prosty sposób określania łącznej wagi wielu jąder podstawowych. Po drugie, obliczono wewnętrzne poziomy korelacyjne wielokrotnych szeregów czasowych w celu przedstawienia różnego udziału wyników prognozowania. Po trzecie, zaproponowano nową funkcję wagi do opisu różnego wpływu poszczególnych danych na trafność predykcji. Wyniki doświadczenia wskazują na skuteczność proponowanej metody zarówno jeśli chodzi o lepszą trafność predykcji jak i krótszy czas obliczeniowy. Proponowane rozwiązanie ma potencjalnie dużą wartość aplikacyjną.

Weighted prediction method with multiple time series using multi-kernel least squares support vector regression

Least squares support vector regression (LS-SVR) has been widely applied in time series prediction. Based on the case that one fault mode may be represented by multiple relevant time series, we utilize multiple time series to enrich the prediction information hiding in time series data, and use multi-kernel to fully map the information into high dimensional feature space, then a weighted time series prediction method with multi-kernel LS-SVR is proposed to attain better prediction performance in this paper. The main contributions of this method include three parts. Firstly, a simple approach is proposed to determine the combining weights of multiple basis kernels; Secondly, the internal correlative levels of multiple relevant time series are computed to present the different contributions of prediction results; Thirdly, we propose a new weight function to describe each data’s different effect on the prediction accuracy. The experiment results indicate the effectiveness of the proposed method in both better prediction accuracy and less computation time. It maybe has more application value.


SELECT PUBLICATION YEAR