| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Razvoj modela za napovedovanje odjema toplote v sistemu daljinskega ogrevanja z uporabo umetne inteligence : magistrsko delo
Avtorji:ID Jakopiček, Patrik (Avtor)
ID Klančnik, Simon (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Crnogaj, Katja (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Kokalj, Filip (Komentor)
ID Kolman, Alen (Komentor)
Datoteke:.pdf MAG_Jakopicek_Patrik_2025.pdf (8,05 MB)
MD5: 00815AB8267BBC2C54E3C01A35B59367
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FS - Fakulteta za strojništvo
Opis:Magistrsko delo obravnava razvoj različnih modelov globokih nevronskih mrež za napovedovanje odjema toplote v sistemu daljinskega ogrevanja. Razviti so bili trije napovedni modeli, pri čemer ima vsak svoje prednosti in slabosti. Predstavljen je celoten postopek razvoja – od zbiranja in urejanja podatkov, izbire ustreznih slojev in arhitekture nevronskih mrež, do določitve hiperparametrov učenja. Za vsako kombinacijo modelov so prikazane tudi metrične napake. Poleg tega so ocenjeni prihranki oziroma dodatni stroški ob uporabi posameznih napovedi. Rezultati so pokazali, da razviti modeli v nekaterih primerih podajo boljšo napoved od trenutno uporabljenega sistema napovedovanja in z njimi lahko prispevamo k optimizaciji stroškov. V primerih, kjer zaostajajo, pa nam razviti modeli ponujajo dobro izhodišče za nadaljnji razvoj in izboljšave.
Ključne besede:daljinski sistem ogrevanja, globoko učenje, LSTM, programsko napovedovanje
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[P. Jakopiček]
Leto izida:2025
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (XIV, 94 f.))
PID:20.500.12556/DKUM-92762 Novo okno
UDK:[004.8.032.26:519.216]:697.34(043.2)
COBISS.SI-ID:239581443 Novo okno
Datum objave v DKUM:27.05.2025
Število ogledov:153
Število prenosov:84
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FS
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



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:12.05.2025

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Development of a Model for Heat Demand Prediction in a District Heating System Using Artificial Intelligence
Opis:The master's thesis addresses the development of various deep neural network models for predicting heat demand in a district heating system. Three predictive models were developed, each with their own advantages and disadvantages. The entire development process is presented – from data collection and preprocessing, selection of appropriate layers and neural network architectures, to the determination of learning hyperparameters. For each model combination, metric errors are also presented. In addition, estimated savings or additional costs associated with using each prediction are evaluated. The results showed that in some cases, the developed models provide better predictions than the currently used forecasting system and can contribute to cost optimization. In cases where they underperform, the developed models offer a solid foundation for further development and improvement.
Ključne besede:District heating system, deep learning, LSTM, software prediction


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici