Wykaz publikacji wybranego autora

Adam Piasecki, dr

doktorant

Wydział Zarządzania
WZ-kefz, *Katedra Ekonomii, Finansów i Zarządzania Środowiskiem

Identyfikatory Autora

ORCID: 0000-0002-8787-7520 połącz konto z ORCID

ResearcherID: I-7048-2016

Scopus: 57190377312

Liczba pozycji spełniających powyższe kryteria selekcji: 18, z ogólnej liczby 46 publikacji Autora

1
  • Application of artificial neural networks (ANN) in Lake Drwęckie water level modelling
2
  • Application of artificial neural networks in discharged wastewater volume forecasting – case study Toruń
3
  • Application of artificial neural networks in discharged wastewater volume forecasting – case study Toruń
4
  • Assessment of complementarity between solar and wind resources in selected locations in Poland
5
  • Character of wastewater treatment process in city – based on case study - Toruń
6
  • Character of wastewater treatment process in city – based on case study – Toruń
7
  • Development of water and sewage infrastructure on rural areas in Poland
8
  • Development of water and sewage management in Włocławek in quantitative and qualitative terms
9
  • Development of water and sewage management system in Włocławek in quantitative and qualitative terms
10
  • Forecasting surface water level fluctuations of lake Serwy (Northeastern Poland) by artificial neural networks and multiple linear regression
11
  • Forecasting surface water-level fluctuations of a small glacial lake in Poland using a wavelet-based artificial intelligence method
12
  • Identification of essential input variables in water consumption based on artificial neural networks
13
  • Measurements and reanalysis data on wind speed and solar irradiation from energy generation perspectives at several locations in Poland
14
  • Sewage volume forecasting on a day-ahead basis – analysis of input variables uncertainty
15
  • Urbanizacja a stan gospodarki wodno-ściekowej na przykładzie obszaru podmiejskiego Torunia
16
  • Wykorzystanie prostych modeli matematycznych i sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu dziennego zużycia wody
17
  • Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w modelowaniu wahań stanów wody Jeziorze Hańcza
18
  • Wykorzystanie wielowarstwowych sztucznych sieci neuronowych do średnioterminowego prognozowania poboru wody – studium przypadku