dr hab. inż. Małgorzata Kutyłowska
Email: malgorzata.kutylowska@pwr.edu.pl
Jednostka: Wydział Inżynierii Środowiska » Katedra Gospodarki Wodno-Ściekowej i Technologii Odpadów
KONSULTACJE
Konsultacje - semestr zimowy 2024/2025
wtorek (tydz. nieparz.) 7:00-9:00
czwartek (tydz. parz.) 13:00-15:00
sobota (dni zjazdów) 11:15-13:15
pl. Grunwaldzki 9, Wrocław
bud. D-2, pok. 223
tel. 71 320 4084
Zainteresowania naukowe
- Wodociągi; kanalizacja; modelowanie matematyczne.
Najważniejsze publikacje z ostatnich lat
2017
- Kutyłowska M.D., Comparison of two types of artificial neural networks for predicting failure frequency of water conduits. Periodica Polytechnica. Civil Engineering. 2017, vol. 61, nr 1, s. 1-6.
- Kutyłowska M.D., Neural network approach for availability indicator prediction. Periodica Polytechnica. Civil Engineering. 2017, vol. 61, nr 4, s. 873-881.
2016
- Kutyłowska M.D., Prediction of water conduits failure rate - comparison of support vector machine and neural network. Ecological Chemistry and Engineering. A. 2016, vol. 23, nr 2, s. 147-160.
2015
- Kutyłowska M.D., Neural network approach for failure rate prediction. Engineering Failure Analysis. 2015, vol. 47, s. 41-48.
Publikacje w bazie DONA
| Wybrane publikacje |
|---|
| 1 | Artykuł 2024
| The impact of temperature anomalies on sudden increase in water production and consumption. Environment Protection Engineering. 2024, vol. 50, nr 4, s. 115-126. ISSN: 0324-8828; 2450-260X | | Zasoby:URLSFX |     |
|
| 2 | Artykuł 2024
| Dwie metody sztucznej inteligencji do klasyfikacji rodzajów uszkodzeń przewodów wodociągowych = Two AI methods for classification of water pipes damage. Instal. 2024, nr 2, s. 44-48. ISSN: 1640-8160 | | Zasoby:DOI | |
|
| 3 | Artykuł 2023
| Application of exponential smoothing method to forecasting daily water consumption in rural areas. Archives of Civil Engineering. 2023, vol. 69, nr 3, s. 445-456. ISSN: 1230-2945; 2300-3103 | | Zasoby:DOIURLSFX | |
|
| 4 | Artykuł 2023
| Sztuczna sieć neuronowa jako narzędzie wspomagające w analizie awaryjności przewodów wodociągowych = Artificial neural network as a support tool in failure analysis of water pipes. Instal. 2023, nr 3, s. 41-45. ISSN: 1640-8160 | | Zasoby:DOIURL | |
|
| 5 | Artykuł 2021
| Application of regression methods for classification of sewers’ damages. Applied Water Science. 2021, vol. 11, art. 156, s. 1-8. ISSN: 2190-5487; 2190-5495 | | Zasoby:DOISFX | |
|
| 6 | Artykuł 2020
| Ocena poziomu awaryjności przewodów wodociągowych z wykorzystaniem nowoczesnych metod uczenia maszyn = Assessment of failure frequency of water pipes using novel machine learning methods. Technologia Wody. 2020, nr 1, s. 20-26. ISSN: 2080-1467 |
|
| 7 | Redakcja materiałów konferencyjnych 2019
International Conference on Advances in Energy Systems and Environmental Engineering (ASEE19) : Wrocław, Poland, June 9-12, 2019. [Les Ulis]: EDP Sciences, 2019. 864 s.
(E3S Web of Conferences, ISSN 2267-1242; vol. 116) | | Zasoby:URL | |
|
| 8 | Redakcja materiałów konferencyjnych 2019
11th Conference on Interdisciplinary Problems in Environmental Protection and Engineering EKO-DOK 2019 : Polanica-Zdrój, Poland, April 8-10, 2019. [Les Ulis]: EDP Sciences, 2019. 751 s.
(E3S Web of Conferences, ISSN 2267-1242; vol. 100) | | Zasoby:URL | |
|
| 9 | Monografia 2019
Metody regresyjne i klasyfikacyjne w analizie i ocenie poziomu awaryjności przewodów wodociągowych = Regression and classification methods in the analysis and assessment of the failure level of water conduits. Wrocław: Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, 2019. 187, [5] s. ISBN: 978-83-7493-064-2
(Prace Naukowe Wydziału Inżynierii Środowiska Politechniki Wrocławskiej. Monografie, ISSN 2657-5035; 3) | | Zasoby:URL | |
|
| 10 | Artykuł 2019
| Application of MARSplines method for failure rate prediction. Periodica Polytechnica. Civil Engineering. 2019, vol. 63, nr 1, s. 87–92. ISSN: 0553-6626 | | Zasoby:DOISFX | |
|
Wszystkie publikacje pracownika