20.500.12556/DKUM-77271 Napovedovanje geoprostorskih rastrskih podatkov s konvolucijskimi nevronskimi mrežami diplomsko delo Prediction of geospatial raster data using convolutional neural networks V diplomskem delu predstavimo uporabo konvolucijskih nevronskih mrež za napoved geoprostorskih rastrskih podatkov. V prvem delu opišemo geoprostorske podatke in zgradbo ter značilnosti konvolucijskih nevronskih mrež. V drugem delu predlagamo model nevronske mreže, ki ga uporabimo za dolgoročno napoved sončnega potenciala in kratkoročno napoved vegetacijskega indeksa NDVI. Povprečna napaka po metriki NRMSE znaša 0,22% pri napovedi sončnega potenciala in 15% pri napovedi indeksa NDVI. Diplomsko delo zaključimo s predlogi možnih razširitev. In this thesis, the use of convolutional neural networks for predicting geospatial raster data is presented. In the first part, geospatial data are described. Then, the structure and characteristics of convolutional neural networks are explained. In the second part, we propose neural network model. It is used for long-term prediction of a solar potential and short-term prediction of normalized difference vegetation index (NDVI). The results are then evaluated. The Solar potential and NDVI index are predicted with average error 0.22% and 15% respectively, according to the NRMSE metric. The thesis is concluded with some suggestions for further enhancements. umetna inteligenca globoko učenje konvolucijske nevronske mreže geoprostorski podatki rastrski podatki artificial intelligence deep learning convolutional neural network geospatial data raster data true true false [M. Žalik] Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2020-08-24 20:29:24 2020-11-04 09:16:56 2022-08-09 14:35:23 2020-12-06 03:11:35 2020 0 Maribor 0 Maribor XIII, 37 f. 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.85:004.925(043.2) 40918019 URN:SI:UM:DK:MTHSG2XO UN_Zalik_Mitja_2020.pdf UN_Zalik_Mitja_2020.pdf 1 F08F852244161909E9AD4FAF970782F4 829c299258652b504faee164330ccb38b10401efac2da0eebe90ad664b858988 bc4924cc-7c11-11eb-bb7a-00155d0001ca 20.500.12556/dkum/c4c05e9b-01df-4a23-b08e-f593af7cb8ac https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=144599 Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko 0 0 0