Napovedovanje porabe pitne vode z metodami časovnih vrst in strojnega učenjaDodič, Sara (Avtor) Strnad, Damjan (Mentor) časovne vrstenapovedovanjeARIMALSTMV diplomski nalogi se ukvarjamo z napovedovanjem porabe pitne vode. Naš glavni cilj je primerjava napovednih modelov SARIMA in nevronske mreže LSTM. Pri napovedovanju se osredotočimo na časovne vrste posameznih gospodinjstev ter časovne vrste vodovodnega omrežja, ki so vzorčene mesečno. Primerjavo napovednih modelov izvedemo na podlagi njihove srednje kvadratne napake pri prileganju na časovno vrsto in napovedovanju porabe pitne vode na testni množici. Rezultati pokažejo, da se najbolje obnese model ARIMA.[S. Dodič]20232023-01-30 09:04:31Diplomsko delo/naloga83743UDK: 519.2+004.85(043.2)COBISS_ID: 149147651sl