People
doc. Ing. Ivan Nagy, CSc.

doc. Ing. Ivan Nagy, CSc.

Cílem projektu je připravit intenzivní kurz statistiky pro školitele a případně doktorandy, kteří už mají zkušenost s vedením svých prací a potřebují jen poradit, co všechno se dá s daty dělat a naopak, co se dělat nemá. Cílem kurzu tedy bude školitele/doktorandy seznámit s datovou analýzou se směřováním na publikace v časopisech a při psaní závěrečných prací. Tento kurz nebude kopírovat základní kurz statistiky probíhající v bakalářském studiu, ale bude nadstavbou s jedním základním opěrným bodem: návodem, jak vybrat vhodný postup - rozhodovací stromy pro identifikaci správného testu či postupu k řešení daného problému. Kurz bude veden formou přednášek a diskuzí, kdy se budou získané znalosti aplikovat na konkrétní problematice. Každý kurz bude zakončen self-testem ověřujícím si získané znalosti a pochopení problematiky.

2023 - 2023

The "PPSR" internal calls

Ing. Petr Had; doc. Ing. Ivan Nagy, CSc.; Ing. Pavel Smíšovský; doc. Ing. Luboš Socha, Ph.D. et Ph.D.; Ing. Slobodan Stojić, Ph.D.

Aircraft ground handling is a complex process involving a large number of entities whose synergy ensures safe and smooth operations. It is a process that is highly sensitive to operational changes that may occur. These changes can cause delays during the ground handling process. The generated delays are then transmitted to the entire network, which is now at the limits of its capacity and needs to be optimised. In order to optimise airspace flows, Network Manager Operations Centre (NMOC) has been created and Collaborative Decision Making (CDM) procedures have been developed. The CDM concept is based on the establishment of a system of information sharing between all stakeholders involved in the operation and functioning of air transport. One of the most important elements defined by the CDM concept, which is also used by NMOC to optimise flows, is the TOBT (Target of block time). This is the time of the end of ground handling. In the first phase, this time is automatically generated based on the scheduled departure of the aircraft and is manually updated by the handling ramp agent during the ground handling process. However, there are no strict procedures for setting the TOBT. Therefore, especially when unexpected operational changes occur, an inaccurate TOBT time can be set. In order to achieve the project objective, a prediction model based on machine learning algorithms will be developed. This model will be able to quantify the influence of factors and their combinations on the TOBT time and then subsequently predict this time. Subsequently, the accuracy of these predictions at various times during the turnaround of the aircraft be verified by comparing the calculated predictions with the actual TOBT time.

2023 - 2024

Studentská grantová soutěž ČVUT - SGS23/142/OHK2/2T/16

doc. Ing. Ivan Nagy, CSc.; Ing. Miroslav Vaniš, Ph.D.

This project aims to extend the method of independent mixtures, which was solved within the SGS in 2020. During the development of the method, some other possible procedures for achieving better prediction results were identified. The aim of this project is to explore these procedures and show the benefits of these procedures on real discrete data.

2021 - 2021

Studentská grantová soutěž ČVUT - SGS21/077/OHK2/1T/16

doc. Ing. Ivan Nagy, CSc.; Ing. Miroslav Vaniš, Ph.D.

The grant aims at a prediction of an output variable based on input (explanatory) variables and a comparison with the current used prediction methods. All variables will be modelled by mixtures and an analysis of clustering will be also carried out. It will be possible to set up independences between variables in the clusters. This will certainly reduce dimensionality and the number of parameters necessary for prediction. The prediction obtained based on this approach will be then compared to the current discrete prediction methods.

2020 - 2020

Studentská grantová soutěž ČVUT - SGS20/080/OHK2/1T/16

doc. Ing. Ivan Nagy, CSc.; Ing. Miroslav Vaniš, Ph.D.

The main objective of this grant is to find an appropriate probability distribution for a real variable mainly from traffic data. The most accurate probability distribution will be categorical, in which relative frequencies determine the probability of a variable's value. However, this distribution has also some disadvantages: curse of dimensionality, the number of parameters of the distribution. The goal of this grant is to find some distribution which replace the categorical one. The presumed further research is to apply mixtures on the real variable.

2019 - 2019

Studentská grantová soutěž ČVUT - SGS19/078/OHK3/1T/16

doc. Ing. Ivan Nagy, CSc.; Ing. Krzysztof Paweł Urbaniec, Ph.D.

Bayesian networks are known as a tool for data analysis in many areas: chemistry, decision making, medicine etc. The main benefit of using Bayesian networks is to connect expert knowledge with data. The network structure can be determined by an algorithm (based on data) or by an expert. The main goal of this grant is to propose an algorithm based on Bayesian networks created from different sources (algorithm, expert) which can merge these networks into one with the best evaluation.

2018 - 2018

Studentská grantová soutěž ČVUT - SGS18/091/OHK3/1T/16

doc. Ing. Pavel Hrubeš, Ph.D.; Ing. Martin Jacura, Ph.D.; doc. Ing. Josef Kocourek, Ph.D.; doc. Ing. Michal Micka, CSc.; doc. Ing. Ivan Nagy, CSc.; Ing. Luboš Nouzovský, Ph.D.; doc. Ing. Stanislav Novotný, Ph.D.; doc. Ing. Zuzana Radová, Ph.D.; prof. Ing. Václav Skurovec, CSc.; prof. Dr. Ing. Miroslav Svítek, dr. h. c.; Ing. Jan Vyčichl, Ph.D.

Jedním z hlavních cílů konference je získání zkušeností mladých vědeckých pracovníků na půdě jejich domovské univerzity. Po studentech doktorského studijního programu je vyžadována publikační činnost, mezi níž jsou zařazeny i příspěvky na konferencích. Studenti tak často musí vystoupit před širším a odborně vzdělaným plénem než do té doby měli možnost. V rámci výuky sice probíhají prezentace semestrálních a jiných prací, ale i tyto možnosti jsou značně omezené a prezentace probíhá před takřka uzavřeným publikem. Úkolem konference je připravit studenty pro jejich další vystupování na konferencích, seminářích apod. Zvládnutí techniky vystupování před větším auditoriem samozřejmě přispívá k budování osobnosti studentů, ale zároveň i dobrého jména ČVUT jako instituce, která učí své studenty i měkkým dovednostem. Dalším cílem konference je přispět k informovanosti o probíhajících či připravovaných výzkumných záměrech v rámci Fakulty dopravní. FD svým zaměřením pokrývá široké spektrum problémů a úkolů, což vyplývá i z jejího poslání. Doprava je vědní obor interdisciplinární a při řešení jakékoli výzkumné otázky by mělo dojít k součinnosti odborníků z více oblastí. Doktorandi tak dostanou na navrhované konferenci možnost a prostor navázat spolupráci na vědeckých úkolech svých kolegů. To by ve výsledku mělo vést k dalšímu růstu vzdělanosti a otevřenosti mladých vědeckých pracovníků, což by mimo jiné mělo patřit k náplni terciálního vzdělávání. Konference je koncipována jako jednodenní, termínem konání je září 2015, jednacími jazyky konference jsou čeština a angličtina. Konference bude probíhat v prostorách Fakulty dopravní, konkrétně v komplexu Horská. Po registraci a slavnostním zahájení je v dopoledních hodinách na programu blok přednášek hostů a členů vědeckého výboru, v odpoledních hodinách navážou tematické bloky přihlášených studentů. Tyto budou probíhat ve dvou paralelních sekcích rozdělených dle výzkumných směrů (dopravní infrastruktura a bezpečnost; logistika, ek

2015 - 2015

Studentská vědecká konference ČVUT - SVK 43/15/F6

The project deals with the innovation of the subject Mathematical Models in Economics that is taught in FTS CTU since the year 2009/2010 in English language. The subject aims mainly at the Double Degree and Erasmus forms of study having the partner universities in Vienna, Linkoping, Atlantis Žilina and El Paso. The goal of the subject is to provide the students with the basics of mathematical modeling in Economics and the related mathematical areas. The project will help to improve the background of the project, mainly the textbook and program support.

2012 - 2012

MŠMT - projekty Fondu rozvoje vysokých škol (FRVŠ) - 411/2012

Ing. Jana Kaliková, Ph.D.; doc. Ing. Ivan Nagy, CSc.

Departure of vehicles from a light controlled intersection is one of the characteristics whereby we can describe behavior of a traffic flow. In order to manage traffic on such intersections or in the entire transportation networks, it is imperative to have a highly accurate mathematical apparatus, which would allow us to describe this behavior. Computation of traffic management is dependent upon a model, which determines the headway of vehicles in the intersection upon signal "green" - it is called a departure model. Currently used models are based solely on individual observations and search for an appropriate artificial function, which would respect these observations. Such models turn out to be inaccurate and their usage in transportation management is problematic - they are only relevant in those intersections, which are observed at a given time without a relationship to other variables impacting departure of vehicles (such as geometrical order, departure direction, road angle et

2010 - 2010

Studentská grantová soutěž ČVUT - SGS10/103/OHK3/1T/16

Ing. Radek Hofman, Ph.D.; doc. Ing. Ivan Nagy, CSc.

However the regressive models are suitable for modelling of stochastic processes, they often fail in transportation applications. The reason of this issue lies in the invariability of model parameters, which prevents the model from smooth reacting on the typical traffic events like peaks etc. The issue of slowly varying parameters was given a thorough attention in the past, but most methods (e.g. the exponential forgetting) work with all model parameters at once, without regard to their individual behaviour. The aim of the project is to propose a new method, suitable for individual parameters tracking, which would significantly improve the models quality.

2010 - 2010

Studentská grantová soutěž ČVUT - SGS10/099/OHK3/1T/16

doc. Ing. Ivan Nagy, CSc.

Článek, přijatý k prezentaci na mezinárodní konferenci, představuje koncept optimalizace na konečném časovém horizontu pomocí lineárního programování (LP). Cílem úlohy řízení je stanovit délky signálů na světelně řízených křižovatkách vzhledem k aktuální dopravní situaci.Tento problém byl řešen jako úloha klasického sekvenčního LP, využívající lineární model dopravní mikrooblasti pro výpočet délek kolon. Kritériem řízení je minimalizace váženého součtu délek kolon. Všechna omezení úlohy plynou z obecných vztahů mezi dopravními charakteristikami, z modelu délek kolon a dopravního charakteru úlohy. Statické LP nemusí vzhledem k dennímu průběhu dopravních charakteristik nalézt nejlepší řešení. Z tohoto důvodu bylo navrženo LP na horizontu, které je vlastně syntézou sekvenčního modelování na konečném horizontu, využívajícího bodové odhady intenzit dopravního toku a délek kolon na ramenech. Podle očekávání se ukázalo, že nově navržené řízení vede ke zlepšení situace v dané oblasti.

2006 - 2006

IGS ČVUT - CTU0622216

doc. Ing. Ivan Nagy, CSc.

Článek popisuje použití metod nelineárního odhadu pro odhad délek kolon na ramenech řízených křižovatek. Odhad délky kolony, kdy kolona je neměřitelný parametr, je důležitý pro použití dopravního řízení v oblasti, které je založeno na minimalizaci délky kolon, a je jednou z významných možností, jak posoudit skutečný stav dopravy v daném okamžiku. Pro odhad délky kolon byl vytvořen lineární stavový dopravní model, ale z důvodu výskytu neznámých koeficientů je odhad nelineární. Pro dopravní problematiku je potřeba odhad dostatečně přesný, stabilní a rychlý. Jako vhodná možnost se ukázali lokální filtry, přesněji lokální filtry bez derivací - DD1, DD2 a UKF. Tyto filtry byly testovány a ukázalo se, že odhad pomocí těchto metod se dokázal uskutečnit odhad i v případech, kde to dříve nebylo možné, např. se dá již pracovat i s neměřenými vjezdy.

2006 - 2006

IGS ČVUT - CTU0622316

The grant aims at systematic theoretical, algorithmic and software research of learning and predicting based on dynamic probabilistic clustering of high-dimensional data. The expected results relates to and are extension of the succesfull project ofEuropean Commission IST-99-12058 ProDaCTool -- Decision Support Tool for Complex Industrial Processes Based on Probabilistic Data Clustering" (1999 -- 2002) that opened a wide range of applications in the field (the proposers worked in the projectteam). Expected results of the current project proposal are: 1) Progress in theory related to dynamic mixtures with different types of factors (continuous, Markov type), to dimensionality reduction, to sequential stopping rules, to defaults etc. A seriesof papers is expected. 2) Progress in algorithmic solutions of the topics listed above documented as case studies. A series of case studies and papers is expected. 3) Progress in software solution - object-oriented design, thorough software verificat

2003 - 2005

Standard projects