<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=42757"><dc:title>INFORMACIJSKA PODPORA NAPOVEDOVANJU ZNAČILNOSTI PROMETA NA PODLAGI ČASOVNIH SERIJ PODATKOV</dc:title><dc:creator>Sevčnikar,	Andrej	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Welzer-Družovec,	Tatjana	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>podatkovno skladišče</dc:subject><dc:subject>integracija podatkov</dc:subject><dc:subject>časovne vrste</dc:subject><dc:subject>podatkovno rudarjenje</dc:subject><dc:subject>gručenje</dc:subject><dc:subject>promet</dc:subject><dc:subject>napovedovanje</dc:subject><dc:description>V magistrskem delu smo se osredotočili na napovedovanje značilnosti prometa na osnovi podatkov časovnih vrst. Za dosego cilja smo v magistrski nalogi proučili področje integracije podatkov in podatkovnih skladišč, z uporabo katerega smo izdelali celovit pogled na podatke, ki je nujno potreben za nadaljnjo manipulacijo s podatki. Osrednja tematika magistrske naloge so modeli za napovedovanje podatkov časovnih vrst, s katerimi smo napovedovali gostoto prometa, pri tem pa preverjali napovedno napako. Določili smo najbolj optimalne modele za napovedovanje gostote prometa. Pokazali smo, da je pravilna predpriprava podatkov oziroma učenje modelov na podlagi dobro zasnovanih časovnih okvirjev izredno pomembno za pravilno napoved prometa, hkrati pa določili optimalno število časovnih okvirjev, pri katerih je napovedna napaka še sprejemljiva.            </dc:description><dc:publisher>[A. Sevčnikar]</dc:publisher><dc:date>2013</dc:date><dc:date>2013-10-14 13:52:58</dc:date><dc:type>Magistrsko delo</dc:type><dc:identifier>42757</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>