PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2015 | nr 36 Kierunki rozwoju społeczeństwa informacyjnego w warunkach globalizacji | 151--163
Tytuł artykułu

Wykorzystanie algorytmu PAM do grupowania najważniejszych gospodarek światowych ze względu na zużycie energii

Autorzy
Warianty tytułu
Using the PAM algorithm to group the most important global economies in the context of energy consumption
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Efektywność zużycia energii jest ważnym czynnikiem wpływającym na stopień zaspokojenia zapotrzebowania społeczeństw na jej nośniki. Wprawdzie światowe zasoby paliw kopalnych w dalszym ciągu są wysokie, a postęp technologiczny pozwala eksploatować coraz trudniej dostępne złoża, jednak nieuchronnie zbliża się moment ich wyczerpania. W rzeczywistości sytuacja może być nawet poważniejsza, bowiem - zgodnie z krzywą Hubberta1 - wielkość wydobycia nośnika w pewnym momencie osiąga swoje maksimum, którego pomimo zaangażowania coraz lepszych technologii nie udaje się przekroczyć. Przy zwiększającej się liczbie ludności świata oraz dążeniu do rozwoju gospodarczego oznacza to konieczność podejmowania działań zmierzających do znalezienia nowych źródeł energii lub zwiększenia efektywności wykorzystania energii obecnie rozporządzalnej. To drugie działanie wydaje się gwarantować uzyskanie szybszego efektu przy jednoczesnym mniejszym nakładzie środków. (fragment tekstu)
EN
The purpose of the paper is to draft a typology of countries in the context of meeting their energy demand as well as to define the current position of Poland. In order to pursue that purpose, the clustering method was applied; the countries were divided into homogeneous groups and Poland was placed in one of them. The obtained results can serve as a starting point for other elaborations on ensuring energy security, fulfilling EU obligations, optimisation of structure of the energy sources in use, as well as energy efficiency improvement. Within the clustering method, the Partitioning Around Medoids algorithm was used. PAM was developed by Leonard Kaufman and Peter J. Rousseeuw in 1987 and it was implemented as the pam() function of the cluster package, which is run in the software environment; R PAM is the most common realisation of non-hierarchical, k-medoids clustering method. For evaluation of clustering, the silhouette() function was applied, which is also included in the cluster package. (original abstract)
Twórcy
autor
Bibliografia
  • Biecek P., Przewodnik po pakiecie R, Oficyna Wydawnicza GiS, Wrocław 2008.
  • Energy Efficiency Indicators: Fundamentals on Statistics, International Energy Agency, Paris 2014.
  • Kauffman L., Rousseeuw P., Finding Groups in Data. An Introduction to Cluster Analysis, John Wiley & Sons Inc., New Jersey 2005.
  • Key World Energy Statistics 2012, International Energy Agency, Paris 2012.
  • Key World Energy Statistics 2013, International Energy Agency, Paris 2013.
  • Larose D. T., Odkrywanie wiedzy w danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2013.
  • Migdał-Najman K., Ocena jakości wyników grupowania - przegląd bibliografii, "Przegląd Statystyczny", t. 58, z. 3-4, Polska Akademia Nauk, Warszawa 2011.
  • http://data.worldbank.org/indicator (data odczytu: 20.07.2014).
  • http://ec.europa.eu/europe2020/europe-2020-in-a-nutshell/priorities/index_pl.htm (data odczytu: 2.08.2014).
  • http://projecteuclid.org/download/pdf_1/euclid.bsmsp/1200512992 (data odczytu: 8.07.2014).
  • http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/cluster/html/pam.html (data odczytu: 15.06.2014).
  • http://www.wolfatthedoor.org.uk/mainpages/hubbert.html (data odczytu: 7.07.2014).
  • https://archive.org/stream/arxiv-1201.6082/1201.6082_djvu.txt (data odczytu: 8.07.2014).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171403735

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.