Wyszukiwarka
ISSN:
0219-6220
eISSN:
1793-6845
Dyscypliny:
- automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
- informatyka techniczna i telekomunikacja (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
- inżynieria biomedyczna (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
- inżynieria środowiska, górnictwo i energetyka (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
- nauki o rodzinie (Dziedzina nauk o rodzinie)
- ekonomia i finanse (Dziedzina nauk społecznych)
- nauki o zarządzaniu i jakości (Dziedzina nauk społecznych)
- stosunki międzynarodowe (Dziedzina nauk społecznych)
- informatyka (Dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych)
Punkty Ministerialne: Pomoc
| Rok | Punkty | Lista |
|---|---|---|
| Rok 2024 | 70 | Ministerialna lista czasopism punktowanych 2024 |
| Rok | Punkty | Lista |
|---|---|---|
| 2024 | 70 | Ministerialna lista czasopism punktowanych 2024 |
| 2023 | 70 | Lista ministerialna czasopism punktowanych 2023 |
| 2022 | 70 | Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022) |
| 2021 | 70 | Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022) |
| 2020 | 70 | Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022) |
| 2019 | 70 | Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022) |
| 2018 | 30 | A |
| 2017 | 30 | A |
| 2016 | 25 | A |
| 2015 | 30 | A |
| 2014 | 30 | A |
| 2012 | 35 | A |
| 2011 | 35 | A |
| 2010 | 27 | A |
Model czasopisma:
Hybrydowe
Punkty CiteScore:
| Rok | Punkty |
|---|---|
| Rok 2023 | 7.4 |
| Rok | Punkty |
|---|---|
| 2023 | 7.4 |
| 2022 | 6.5 |
| 2021 | 4.8 |
| 2020 | 4 |
| 2019 | 4.5 |
| 2018 | 3.5 |
| 2017 | 2.7 |
| 2016 | 2.2 |
| 2015 | 2.3 |
| 2014 | 3.3 |
| 2013 | 3.4 |
| 2012 | 4.5 |
| 2011 | 4.1 |
Impact Factor:
Zaloguj się aby zobaczyć Współczynnik Impact Factor dla tego czasopisma
Sherpa Romeo:
Prace opublikowane w tym czasopiśmie
Filtry
wszystkich: 1
Katalog Czasopism
Rok 2016
-
Applying Fuzzy Logic of Expert Knowledge for Accurate Predictive Algorithms of Customer Traffic Flows in Theme Parks
PublikacjaThis study analyzes two forecasting models based on the application of fuzzy logic and evaluates their effectiveness in predicting visitor expenditure and length of stay at a popular theme park. The forecasting models are based on a set of more than 600 decision rules constructed in the form of a complex series of IF-THEN statements. These algorithms store expert knowledge. A descriptive instrument that records the individual visitor's...
wyświetlono 570 razy