Napovedovanje intervencij z uporabo umetne inteligence : magistrsko delo

Rutnik, Rok

| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva

Naslov:	Napovedovanje intervencij z uporabo umetne inteligence : magistrsko delo
Avtorji:	ID Rutnik, Rok (Avtor) ID Klančnik, Simon (Mentor) Več o mentorju... ID Berus, Lucijano (Komentor)
Datoteke:	MAG_Rutnik_Rok_2020.pdf (7,00 MB) MD5: 889CD3FBC9023BA4EB2D9559971E5B0D PID: 20.500.12556/dkum/f73edd20-09e3-4e3e-866d-cca016a653de
Jezik:	Slovenski jezik
Vrsta gradiva:	Magistrsko delo/naloga
Tipologija:	2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:	FS - Fakulteta za strojništvo
Opis:	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.
Ključne besede:	napovedovanje, umetna inteligenca, nevronske mreže, strojno učenje, regresija
Kraj izida:	Maribor
Kraj izvedbe:	Maribor
Založnik:	[R. Rutnik]
Leto izida:	2020
Št. strani:	XII, 80 str.
PID:	20.500.12556/DKUM-77888
UDK:	004.8(043.2)
COBISS.SI-ID:	38183427
NUK URN:	URN:SI:UM:DK:IFU9PRAV
Datum objave v DKUM:	11.11.2020
Število ogledov:	2421
Število prenosov:	115
Metapodatki:
Področja:	KTFMB - FS
:	RUTNIK, Rok, 2020, Napovedovanje intervencij z uporabo umetne inteligence : magistrsko delo [na spletu]. Magistrsko delo. Maribor : R. Rutnik. [Dostopano 9 april 2025]. Pridobljeno s: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=77888 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:

Podobna dela iz repozitorija:

Podobna dela iz ostalih repozitorijev:

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:	19.09.2020

Sekundarni jezik

Jezik:	Angleški jezik
Naslov:	Interventions prediction using artificial intelligence
Opis:	The purpose of the thesis is to create mathematical forecasting models for management decisions based on intelligent, quantitative analyzes. The master's thesis deals with the field of predicting the number of intervention events of the Maribor Fire Brigade with the help of artificial intelligence and regression models. Learning data sets were obtained from SPIN and ARSO databases, processed in the Python programming language, and prediction models were programmed in the MATLAB software package. The aim of the task was to develop four regression algorithms, an artificial neural network LSTM and NARX for predicting events, and to compare their results with each other through metrics for estimating accuracy. The prediction results of some learning sets were poor due to small correlations, so we could not predict these events. Fire interventions and natural disasters gave good enough results of correlation analyzes, so they were used in the construction of neural networks. Based on the results of the collected models, we believe that neural networks are more suitable for predicting intervention events than regression models.
Ključne besede:	forecast, artificial intelligence, neural networks, machine learning, regression

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)

0 - 0 / 0

Ni komentarjev!

Nazaj