| Title: | Optimizacija podatkov vremenskega modela z uporabo naprednih metod strojnega učenja |
|---|
| Authors: | ID Rajzman, Rene (Author)
ID Zorman, Milan (Mentor) More about this mentor... 
ID Meolic, Robert (Comentor) |
|---|
| Files: |  VS_Rajzman_Rene_2024.pdf (3,32 MB)
MD5: EA870D02B1373277155AE22CF42226B5
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Bachelor thesis/paper |
|---|
| Typology: | 2.11 - Undergraduate Thesis |
|---|
| Organization: | FERI - Faculty of Electrical Engineering and Computer Science
|
|---|
| Abstract: | Diplomsko delo prikazuje uporabo različnih kombinacij metod strojnega učenja, kot sta naključni gozd in gradientno povečevanje, ki jih ponuja Python knjižnica Sklearn, pri optimizaciji rezultatov vremenskih napovednih modelov. Obravnavani vremenski napovedni modeli se uporabljajo na področju elektroenergetskih sistemov za izračun dinamične termične meje daljnovodov. Končni sistem, ki za optimizacijo podatkov vremenskih napovednih modelov uporablja metode strojnega učenja, lahko izboljša natančnost izračunane termične meje, ki je ključnega pomena za dobro elektroenergetsko logistiko. |
|---|
| Keywords: | strojno učenje, Python, DTR, vremenski modeli, optimizacija podatkov |
|---|
| Place of publishing: | Maribor |
|---|
| Publisher: | [R. Rajzman] |
|---|
| Year of publishing: | 2024 |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-90005 |
|---|
| UDC: | 004.85:004.6(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 220105475 |
|---|
| Publication date in DKUM: | 19.09.2024 |
|---|
| Views: | 238 |
|---|
| Downloads: | 116 |
|---|
| Metadata: |    |
|---|
| Categories: | KTFMB - FERI
|
|---|
|
:
|
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. |
