| Title: | Napovedovanje intervencij z uporabo umetne inteligence : magistrsko delo |
|---|
| Authors: | ID Rutnik, Rok (Author)
ID Klančnik, Simon (Mentor) More about this mentor... 
ID Berus, Lucijano (Comentor) |
|---|
| Files: |  MAG_Rutnik_Rok_2020.pdf (7,00 MB)
MD5: 889CD3FBC9023BA4EB2D9559971E5B0D
PID: 20.500.12556/dkum/f73edd20-09e3-4e3e-866d-cca016a653de
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Master's thesis/paper |
|---|
| Typology: | 2.09 - Master's Thesis |
|---|
| Organization: | FS - Faculty of Mechanical Engineering
|
|---|
| Abstract: | Namen naloge je izdelava matematičnih modelov napovedovanja za odločitve upravljanja, osnovane na inteligentnih, kvantitativnih analizah. Magistrsko delo obravnava področje napovedovanja števila interventnih dogodkov Gasilske brigade Maribor s pomočjo umetne inteligence in regresijskih modelov. Učne množice podatkov so bile pridobljene iz baz podatkov SPIN in ARSO, obdelane v programskem jeziku Python, modeli napovedovanja pa programirani v programskem paketu MATLAB. Cilj naloge je bil izdelava štirih regresijskih algoritmov, umetne nevronske mreže LSTM in NARX za napovedovanja dogodkov, njihove rezultate pa preko metrik ocenjevanja natančnosti medsebojno primerjati. Rezultati napovedovanja nekaterih učnih množic so bili zaradi majhnih korelacijskih povezav slabi, zato teh dogodkov nismo mogli napovedovati. Požarne intervencije in naravne nesreče so dale dovolj dobre rezultate korelacijskih analiz, zato so bile uporabljene v izgradnji nevronskih mrež. Glede na rezultate zbranih modelov menimo, da so nevronske mreže primernejše za napovedovanje interventnih dogodkov kot regresijski modeli. |
|---|
| Keywords: | napovedovanje, umetna inteligenca, nevronske mreže, strojno učenje, regresija |
|---|
| Place of publishing: | Maribor |
|---|
| Place of performance: | Maribor |
|---|
| Publisher: | [R. Rutnik] |
|---|
| Year of publishing: | 2020 |
|---|
| Number of pages: | XII, 80 str. |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-77888 |
|---|
| UDC: | 004.8(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 38183427 |
|---|
| NUK URN: | URN:SI:UM:DK:IFU9PRAV |
|---|
| Publication date in DKUM: | 11.11.2020 |
|---|
| Views: | 3450 |
|---|
| Downloads: | 130 |
|---|
| Metadata: |    |
|---|
| Categories: | KTFMB - FS
|
|---|
|
:
|
Copy citation |
|---|
| | | | Average score: | (0 votes) |
|---|
| Your score: | Voting is allowed only for logged in users. |
|---|
| Share: |  |
|---|
Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click
on the title to get all document metadata. |
