Search the digital library catalog

Abstract: Uspešne odločitve podjetij med drugim temeljijo tudi na napovedih. Le-te morajo biti dobre in natančne, da lahko podjetja ohranjajo svojo konkurenčno prednost. Napovedi se danes izvajajo z naprednejšimi metodami, med katere spadajo tudi nevronske mreže. V magistrskem delu smo želeli ugotoviti, ali so umetne nevronske mreže primerne za napovedovanje pretovora v Luki Koper, d. d. Podatki pretovora so bili sestavljeni iz generalnega in tekočega tovora, zaradi česar smo razvili dva modela umetne nevronske mreže, in sicer model mreže časovne vrste generalnega tovora in model mreže časovne vrste tekočega tovora. Modela vsebujeta t. i. NARX (ang. nonlinear autoregressive network with exogenous inputs) arhitekturo nevronske mreže. Izdelavo modela smo razdelili v dva koraka. V prvem koraku smo naredili redukcijo makroekonomskih kazalnikov, ki so nam predstavljali eksogene vhode modela. Izvedli smo jo z metodo analize glavnih komponent v kombinaciji z Monte Carlo simulacijo ter multiplo linearno regresijo. Modelu umetne nevronske mreže generalnega tovora smo namenili deset spremenljivk, modelu za tekoči tovor pa smo namenili štiri spremenljivke. V drugem koraku smo razvili umetno nevronsko mrežo generalnega in tekočega tovora. Rezultati obeh modelov so bili zadovoljivi. Poleg solidnega prileganja ocenjenih in dejanskih podatkov pretovora sta modela izpolnila tudi vse kriterije za kakovost modela. Glede na dobljene rezultate obeh modelov menimo, da so umetne nevronske mreže primerne za napovedovanje pretovora v Luki Koper, d. d.
Keywords: umetna nevronska mreža, analiza glavnih komponent, Monte Carlo simulacija, makroekonomski kazalniki, pretovor, napovedovanje, analiza časovnih vrst
Published in DKUM: 05.06.2017; Views: 1935; Downloads: 163
Full text (4,14 MB)

Abstract: Magistrsko delo obravnava primerjavo pristopov k napovedovanju porabe električne energije. Delo je razdeljeno na štiri dele. V prvem poglavju so predstavljeni osnovni statistični koncepti, ki so potrebni za razumevanje opravljenih analiz in primerjav, to so: slučajna spremenljivka, statistična populacija in vzorec, statistični test, srednje vrednosti, mere variabilnosti in časovne vrste. Pregledu matematičnega področja sledi poglavje, kjer so predstavljene tehnike modeliranja porabe električne energije. Predstavljene so mere kakovosti modelov ter pet metod modeliranja: večstopenjska linearna regresija, umetne nevronske mreže, metoda podpornih vektorjev, eksponentno glajenje in metoda glavnih komponent. V tretjem poglavju je povzet pregled uporabe taksonomij, izdelana je taksonomija napovedovanja v elektrogospodarstvu, predstavljen je pregled domenske literature in prikazana je uvrstitev pristopov iz člankov v izdelano taksonomijo. Glavni rezultat poglavja je graf primerjav tehnik modeliranja, ki smo jih zasledili v literaturi. V zadnjem poglavju so predstavljeni primeri modeliranja porabe električne energije. Najprej je predstavljena korelacijska analiza osnovnih in izpeljanih atributov s časovno vrsto porabe električne energije, nato so prikazani rezultati implementiranih modelov napovedovanja, njihove natančnosti in finančne učinkovitosti.
Keywords: napovedovanje, korelacijska analiza, linearna regresija, podporni vektorji, umetne nevronske mreže, eksponentno izravnavanje, analiza glavnih komponent, taksonomija.
Published in DKUM: 29.03.2016; Views: 2897; Downloads: 347
Full text (1,38 MB)

Abstract: Pristanišča severnega Jadrana so bila zaradi geoprometne lege pogosto raziskovana, vendar raziskav povezanih z vplivom gospodarstva na njihovo razvitost ni mogoče zaslediti. Povezano s tem je bil glavni namen raziskave ugotoviti vpliv eksogenih spremenljivk štirih določenih področij, ki so jih predstavljali makroekonomski kazalniki na kontejnerski pretovor koprskega, tržaškega in beneškega pristanišča. Multivariatna statistična analiza je bila narejena z uporabo dveh analiz – z analizo glavnih komponent in faktorsko analizo, pri čemer rezultati kažejo na močno povezanosti vseh eksogenih spremenljivk. Z analizo glavnih komponent smo pridobili šest glavnih komponent, z izvedbo faktorske analize pa sedem faktorjev, pri čemer so nove spremenljivke med seboj neodvisne. Te spremenljivke so bile nato uporabljene v multipli linearni regresiji kot neodvisne spremenljivke, z namenom ugotavljanja njihovega vpliva na kontejnerski pretovor pristanišč. Kazalniki regresijske analize so pokazali močan vpliv neodvisnih spremenljivk na kontejnerski pretovor pristanišč, pri čemer lahko v primeru koprskega in tržaškega pristanišča govorimo o bistveno močnejši medsebojni odvisnosti kot v primeru pristanišča Benetke. Pridobljeni rezultati so pokazatelj močne povezanosti pretovora severnojadranskih pristanišč z gospodarstvom področij, v katerih se le-ta nahajajo, in zalednih področij. Menimo, da pridobljeni rezultati predstavljajo referenčno točko nadaljnjih statističnih analiz, povezanih z napovedovanjem pretovora.
Keywords: analiza glavnih komponent, faktorska analiza, linearna regresija, makroekonomski kazalniki, pretovor kontejnerjev, severnojadranska pristanišča
Published in DKUM: 17.11.2014; Views: 2538; Downloads: 307
Full text (6,67 MB)

Abstract: Diplomsko delo zajema aktualno tematiko naprednejšega načina interakcije človek-mobilni telefon. V diplomskem delu je predstavljen postopek, ki s pomočjo signalov, zajetih iz pospeškometra, vgrajenega v mobilno napravo, razpozna specifične premike mobilne naprave. Opisani so postopki zajemanja, segmentacije, prevzorčenja in časovnega poravnavanja signalov. Predlagan postopek razpoznavanja med različnimi premiki mobilne naprave temelji na analizi glavnih komponent. Predstavili smo rezultate testiranj zgrajenega postopka in prišli do ugotovitev, da postopek z 99% natančnostjo razpozna med tremi različnimi premiki. Pri razpoznavanju med 10 različnimi premiki je natančnost 75%. Postopek se je dobro izkazal tudi na področju biometrije, saj v 73% pravilno razpozna osebo, ki je izvedla določen premik naprave.
Keywords: razpoznavanje premikov, pospeškometer, mobilna naprava, analiza glavnih komponent, interakcija človek-mobilni telefon
Published in DKUM: 26.11.2012; Views: 1866; Downloads: 115
Full text (2,59 MB)

Keywords: obdelava signalov, prepoznava govora, analiza glavnih komponent, inverzna korelacija, dinamično časovno sledenje, nevronske mreže
Published in DKUM: 26.07.2007; Views: 3286; Downloads: 0