Kratkoročno napovedovanje lokalnih vremenskih parametrov s konvolucijsko nevronsko mrežo : magistrsko delo

Razpotnik, Aljaž

| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva

Naslov:	Kratkoročno napovedovanje lokalnih vremenskih parametrov s konvolucijsko nevronsko mrežo : magistrsko delo
Avtorji:	ID Razpotnik, Aljaž (Avtor) ID Strnad, Damjan (Mentor) Več o mentorju... ID Kohek, Štefan (Komentor)
Datoteke:	MAG_Razpotnik_Aljaz_2019.pdf (9,60 MB) MD5: 801343E956580DC2BD4793CF73C3043C PID: 20.500.12556/dkum/0da64d3f-e1fb-4939-b288-455b1bc96d8a
Jezik:	Slovenski jezik
Vrsta gradiva:	Magistrsko delo/naloga
Tipologija:	2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:	FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:	V magistrskem delu se ukvarjamo z napovedovanjem časovnih vrst. Časovno vrsto predstavljajo podatki vremenskih parametrov večjega števila krajev, ki smo jih pridobili iz spletnega arhiva Agencije Republike Slovenije za okolje. Za napovedovanje vremenskih parametrov izbranega kraja uporabimo pretekle podatke samega kraja in njegove okolice ter z njimi učimo napovedne modele ARIMAX, CART, GRU in kombinirani model CNN-LSTM. Pri kombiniranem modelu upoštevamo geografske soodvisnosti uporabljenih krajev, ki jih preslikamo v matriko. Iz predstavljenih rezultatov je razvidno, da sta najboljša modela za napovedovanje vremenskih parametrov GRU in CNN-LSTM.
Ključne besede:	vremenski parametri, časovna vrsta, napovedovanje, nevronska mreža, regresijsko drevo
Kraj izida:	Maribor
Kraj izvedbe:	Maribor
Založnik:	[A. Razpotnik]
Leto izida:	2019
Št. strani:	X, 53 str.
PID:	20.500.12556/DKUM-75421
UDK:	[519.2:004.8]:551.509(043.2)
COBISS.SI-ID:	22877718
NUK URN:	URN:SI:UM:DK:AQWEPULN
Datum objave v DKUM:	10.12.2019
Število ogledov:	1884
Število prenosov:	370
Metapodatki:
Področja:	KTFMB - FERI
:	Kopiraj citat

Skupna ocena:	(0 glasov)
Vaša ocena:	Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:	CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna

Povezava:	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:	Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:	10.11.2019

Sekundarni jezik

Jezik:	Angleški jezik
Naslov:	Short-Term prediction of local weather parameters with convolutional neural network
Opis:	The master thesis deals with time series forecasting. The time series is presented by the data of weather parameters of a large number of places, which are obtained from the web archive of the Slovenian Environment Agency. In order to forecast the weather parameters of a specific place, past data of that place and its environment are used for teaching the forecast models ARIMAX, CART, GRU and the combined CNN-LSTM model. The combined model requires the consideration of geographic interdependencies between places, which are mapped into the matrix. The results demonstrate that the most effective models for forecasting the weather parameters are GRU and CNN-LSTM.
Ključne besede:	weather parameters, time series, forecasting, neural network regression tree

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)

0 - 0 / 0

Ni komentarjev!

Nazaj