| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava
Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Kratkoročno napovedovanje lokalnih vremenskih parametrov s konvolucijsko nevronsko mrežo : magistrsko delo
Avtorji:ID Razpotnik, Aljaž (Avtor)
ID Strnad, Damjan (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Kohek, Štefan (Komentor)
Datoteke:.pdf 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 Novo okno
UDK:[519.2:004.8]:551.509(043.2)
COBISS.SI-ID:22877718 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:AQWEPULN
Datum objave v DKUM:10.12.2019
Število ogledov:1685
Število prenosov:220
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
RAZPOTNIK, Aljaž, 2019, Kratkoročno napovedovanje lokalnih vremenskih parametrov s konvolucijsko nevronsko mrežo : magistrsko delo [na spletu]. Magistrsko delo. Maribor : A. Razpotnik. [Dostopano 4 april 2025]. Pridobljeno s: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=75421
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
(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: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
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici