Search the digital library catalog

Abstract: Namen diplomskega dela je bil razviti pametno vremensko postajo s spletno aplikacijo, ki bi omogočala napoved temperature do pet dni vnaprej. Želeli smo tudi preizkusiti kako natančne so napovedi z različnimi modeli in metodami. V diplomskem delu predstavimo zasnovo in implementacijo rešitve. Na koncu podamo rezultate napovedi. Celoten sistem je sestavljen iz razvojne plošče platforme Arduino, senzorja temperature in vlage, oblačne podatkovne baze in računalniškega strežnika z integracijo napovednih metod, ki omogoča uporabniku dostop do spletne aplikacije z vsemi rezultati v domačem omrežju.
Keywords: napoved temperature, Arduino, LSTM, SARIMA
Published in DKUM: 18.10.2021; Views: 1002; Downloads: 105
Full text (1,67 MB)

Abstract: Za uspešnost poslovanja podjetij je pomembno, da se poslovne odločitve na operativnem, taktičnem in strateškem nivoju sprejemajo na podlagi napovedi poslovanja. Napovedi so lahko kvantitativne ali kvalitativne. Za katero vrsto napovedi se bomo odločili, je odvisno od vrste in obsega podatkov, ki jih imamo na voljo. Prav tako pa na odločitev vpliva dolžina napovedi, ki jo potrebujemo. V gospodarstvu, se na operativnem nivoju najpogosteje uporabljajo kratkoročne napovedi, na taktičnem nivoju srednjeročne napovedi ter dolgoročne napovedi na strateškem nivoju. Za sprejemanje odločitev na strateškem nivoju potrebujemo dolgoročne napovedi, za kar so primernejše kvalitativne metode. Za sprejemanje kratkoročnih odločitev so primernejše kvantitativne metode, s katerimi načeloma lahko predvidimo zelo natančno povpraševanje v naslednjih nekaj obdobjih. V magistrskem delu smo analizirali podatke o pretovoru na primeru Luke Koper, d. d. Podatki, ki smo jih uporabili za analizo, so javno dostopni na spletu. Za analizo smo izbrali mesečne podatke o skupnem pretovoru, pretovoru kontejnerjev in pretovoru RO-RO (roll-on roll-off). Za tehnike napovedovanja smo izbrali multiplo regresijsko analizo, eksponentno glajenje in SARIMA model (model sezonskih avtoregresijskih integriranih drsečih sredin). Za vsako od treh izbranih skupin pretovora smo izbrali najboljši model glede na RMSE (koren povprečne kvadratne napake) in MAPE (odstotek povprečne absolutne napake) ter na koncu primerjali rezultate vseh treh tehnik, ki smo jih uporabili za napovedovanje. Med izbranimi modeli ne prihaja do večjih razlik pri napovedih. Ugotavljamo, da lahko z vsemi tremi modeli izdelamo približno enako dobre kratkoročne napovedi. V letu 2014 pričakujemo povečanje pretovora za vse tri blagovne skupine, ki smo jih vključili v analizo. Največjo rast, 13,5 %, pričakujemo pri pretovoru kontejnerjev. Za skupen pretovor analize kažejo na 4,5 % povečanje pretovora, kar je 0,5 % manj, kot so napovedali strokovnjaki Luke Koper.
Keywords: napovedovanje pretovora, multipla regresijska analiza, eksponentno glajenje, SARIMA, pomorski transport
Published in DKUM: 22.07.2014; Views: 2181; Downloads: 271
Full text (5,28 MB)