1. Napovedovanje temperature zraka na mikrolokaciji s pomočjo globokega učenjaAmadej Krepek, 2024, master's thesis Abstract: Živimo v času nenehnega tehnološkega napredka, ko se umetna inteligenca vztrajno vključuje v naš vsakdan. Zaradi vse pogostejših ekstremnih vremenskih pojavov se je pojavila potreba po ažurnih in kvalitetnih kratkoročnih vremenskih napovedih. Z uporabo umetne inteligence pa vse to poteka veliko hitreje kot z računanjem fizikalnih modelov. S pomočjo globokega učenja je bil ustvarjen model napoveditemperature zraka za naslednjih 12 ur. Najboljši rezultat je pri izbranemu napovednemu modelu za določeno obdobje spomočjo izbrane metrike MAE1
znašal 0,4 stopinje Celzija, medtem ko je imel referenčni model vrednost te metrike kar 2,4 stopinje Celzija. Keywords: nevronska mreža, temperatura zraka, mikrolokacija, napoved, vreme Published in DKUM: 23.12.2024; Views: 0; Downloads: 62
Full text (4,94 MB) |
2. How to predict a difficult airwayDušan Mekiš, 2013, review article Abstract: According to The American Society of Anaesthesiologists Task Force, a difficult airway is defined as a clinical situation in which a conventionallytrained anaesthesiologist experiences difficulty with face mask ventilation and/or difficulty with tracheal intubation. Failing at efficient airway management is a source of major apprehension for physicians. Predicting difficult airway management is a mandatory part of clinical practice for paediatric and adult patients so as to avoid unexpected difficult airway management and adverse outcomes. Predicting a difficult airway is based on a focused medical history, review of prior medical records, physical examination, and specific tests for airway assessment. Each feature or airway test has its own sensitivity and specificity for the prediction of a difficult airway. All airway assessment tests are characterised by low sensitivity, reasonable specificity, and a low positive predictive value. Several scoring system models have been developed by multivariate analysis with multiple different integrated tests or risk factors to improve the prediction of a difficult airway, but with considerably different effectiveness to predict a difficult airway. According to the European Society of Anaesthesiology, systematic multimodal screening before airway management should include the Mallampati classification and thyromental distance, mouth opening or interincisor distance, range of motion of head and neck, compliance of the mandibular space, and the upper lip bite test. Keywords: napoved, težka oskrba dihalne poti, predihavanje z masko, vstavitev dihalne cevke, ocena dihalne poti Published in DKUM: 12.04.2024; Views: 172; Downloads: 9
Full text (427,89 KB) This document has many files! More... This document is also a collection of 1 document! |
3. Določitev potenciala prožnosti pri uporabnikih distribucijskega omrežja : magistrsko deloJaka Rober, 2023, master's thesis Abstract: V magistrskem delu je opisan postopek določitve potenciala prožnosti gospodinjskih odjemalcev z namenom upravljanja prezasedenosti distribucijskega omrežja. Opisani so izziv sodobnega distribucijskega omrežja s poudarkom na vključevanju obnovljivih virov energije v omrežje. Predstavljen je koncept izvajanja prožnosti v elektroenergetskem sistemu in pomen aktivnega odjemalca v distribucijskem omrežju. Na osnovi realnih podatkov preobremenjene transformatorske postaje in povezanih odjemalcev je izvedena določitev prožnosti z ovrednotenjem napovedanih vzorcev porabe. Pri napovedi porabe so uporabljene različne metode, vključno s povprečenjem, tehnikami strojnega učenja in polinomsko interpolacijo. Za odjemalce z največjim potencialom prožnosti so razviti scenariji za obvladovanje preobremenitev transformatorske postaje. Keywords: aktivni odjemalec, prožnost, odpravljanje prezasedenosti, napoved porabe, strojno učenje Published in DKUM: 18.09.2023; Views: 589; Downloads: 200
Full text (17,63 MB) |
4. Napoved in dejavniki revizorjevega dvomaDaniel Zdolšek, 2022, doctoral dissertation Abstract: V doktorski disertaciji so predstavljene tri raziskave, ki se vse razvrščajo na področje revizije računovodskih izkazov, in sicer je osredinjenost v vseh raziskavah na revizorjev dvom o zmožnosti podjetja, da bi to nadaljevalo poslovanje (angl. auditor's going-concern opinion). Vsem trem raziskavam je skupno, da je obravnavana enaka tematika revizorjevega dvoma. V prvi raziskavi od treh je proučevano področje napovedovanja revizorjevega dvoma, in sicer z napovednim modelom, ki temelji na podatkih za revidirana podjetja. Uspešnost napovednega modela je proučena glede na različna merila, ki jih lahko ima uporabnik modela, prav tako pa je proučena tudi možna prilagoditev (kalibracija) modela. Z zamikom glede na trenutek izdaje revizorjevega poročila pa revizorjevo poročanje ali odsotnost poročanja revizorjevega dvoma za revizijska podjetja in revizorje (kot posameznike) lahko predstavlja tudi tveganje (na primer tveganji, da bi revizor napravil napako prve oblike ali napako druge oblike). Uresničitev oziroma možna uresničitev tega tveganja ima vpliv na ravnanje revizijskih podjetij in revizorjev. V drugi in tretji raziskavi so zato proučevane možne lastnosti revizijskih podjetij in revizorjev na njihovo ravnanje, ko gre za poročanje revizorjevega dvoma. V drugi raziskavi od treh je proučevan vpliv lastnosti revizijskih podjetij (kot revizorjev), pri čemer sta proučevana izbrana potencialna dejavnika finančnega položaja revizijskega podjetja in nagnjenosti revizijskega podjetja k agresivnosti pri poročanju. V tretji raziskavi od treh je proučevan vpliv lastnosti revizorjev kot posameznikov (to je lastnosti, pripisanih fizičnim osebam), pri čemer sta proučevana izbrana potencialna dejavnika izkušenosti revizorja in revizorjeve nagnjenosti k agresivnosti pri poročanju. Raziskave temeljijo na podatkih revidiranih podjetij, ki delujejo v Sloveniji, dodatno druga raziskava na podatkih za revizijska podjetja, ki delujejo v Sloveniji, in dodatno tretja raziskava na podatkih za revizorje, ki opravljajo revidiranje v Sloveniji. V prvi raziskavi rezultati analize razkrivajo, da imajo podjetja z revizorjevim dvomom v primerjavi s podjetji brez revizorjevega dvoma manj ugoden premoženjsko-finančni položaj ter poslovno in denarno uspešnost (to je slabšo likvidnost, dobičkonosnost, gospodarnost in tako naprej). Glede na razvit napovedni model velja, da je bolj verjetno, da prejme revidirano podjetje revizorjev dvom, ko ima podjetje izgubo, nižjo donosnost sredstev, manj lastniškega financiranja, nižjo stopnjo kratkoročnosti sredstev, je starejše, je revidirano v revizijski sezoni in ko traja dlje časa, da revizor izda revizorjevo poročilo. Slednja kombinacija neugodnih lastnosti revidiranega podjetja zanj pomeni večjo verjetnost, da prejme revizorjev dvom, kot da ne prejme revizorjevega dvoma. Namen v prvi raziskavi je bil razviti čim bolj verodostojen oziroma vsesplošno uporabljiv model za napoved revizorjevega dvoma, da ga lahko uporabi katerakoli tretja oseba (kot uporabnik modela), pri čemer ga lahko le-ta prilagodi glede na svoje želene preference (na primer preferenco, da se z modelom dosega najmanjše število nepravilnih razvrstitev modela; preferenco, da se z modelom doseže njegovo optimalno gospodarno delovanje; preferenco, da se z modelom doseže minimalne stroške nepravilnih razvrstitev). Zato sta v raziskavi podana metodologija in podatkovna podlaga, ki omogočata relativno enostavno vsesplošno uporabo napovednega modela za uporabnika modela, tudi ko gre za njegovo prilagoditev (kalibracijo) glede na želene preference uporabnika modela. Uporabnik modela lahko uporabi napovedni model na način, ki je zanj najprimernejši (po njegovi presoji). V drugi raziskavi je bilo na ravni revizijskih podjetij proučevano, ali je kakovost revidiranja, merjena s kazalcem revizorjevega dvoma, različna, če so revizijska podjetja po izbranih lastnostih različna. Rezultati razkrijejo, da ni pomembne povezave med finančnim položajem revizijskih podjetij ... Keywords: revizija, revizija računovodskih izkazov, revizorjev dvom, napoved, lastnosti revizijskega podjetja, lastnosti revizorja Published in DKUM: 28.11.2022; Views: 976; Downloads: 225
Full text (11,35 MB) |
5. |
6. Pametna vremenska postaja za napoved temperature s pomočjo strojnega učenja : diplomsko deloNejc Jeušnik, 2021, undergraduate thesis 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: 108
Full text (1,67 MB) |
7. Stohastično modeliranje obrestnih merInes Štampar, 2020, master's thesis Abstract: Magistrsko delo obravnava napoved obrestnih mer in vpliv gibanja obrestnih mer na anuiteto dolgoročnega kredita. V prvem delu je na kratko povzeta teorija stohastičnih procesov, Brownovega gibanja in Itôvega procesa. Za napoved obrestnih mer so bili uporabljeni Vasickov, CIR in Hull-Whiteov model. V drugem delu so opisane lastnosti modelov ter izpeljava pričakovane vrednosti in variance. V tretjem delu sledi modeliranje 3-mesečnega Euribor-ja. Uporabljena je metoda največje verjetnosti za Vasickov in CIR model, za Hull-Whiteov model pa metoda najmanjšega verjetja. Vključene so napovedi posameznega modela in pregled gibanja naslednjih 20 let. V četrtem delu so analizirani možni načini najema dolgoročnega kredita, predvsem odločitev o fiksni ali spremenljivi obrestni meri. Glede na dobljene rezultate napovedi obrestnih mer je sestavljen amortizacijski načrt in potek dolgoročnega kredita. Delo je zaključeno s poglavjem, kjer so podani odgovori na vprašanje, ali se splača najeti nov kredit in poplačati starega (glede na nizke vrednosti trenutnih obrestnih mer). Keywords: Stohastični model, obrestne mere, Vasicek, CIR, Hull-White, napoved, kredit, amortizacija Published in DKUM: 20.01.2021; Views: 1143; Downloads: 117
Full text (736,59 KB) |
8. Ovrednotenje metod za določitev odjema zemeljskega plina pri končnih odjemalcihNejc Grapulin, 2018, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu smo izvedli primerjavo med novim modelom za določitev odjema zemeljskega plina, ki ga narekuje Metodologija za prognoziranje ne dnevno merjenih prevzemov uporabnikov omrežja zemeljskega plina, izdana s strani pripravljavca prognoz, in obstoječim modelom, ki ga uporabljamo trenutno. Vsakega končnega odjemalca smo razvrstili v določen standardni obremenitveni profil, ki združuje uporabnike distribucijskega omrežja zemeljskega plina na osnovi karakteristike odjema. Za parametriranje profilov smo na določenih lokacijah postavili dnevno merjena referenčna odjemna mesta. Z analizo prognoz in dodelitev novega modela ter dodeljenih količin obstoječega modela smo oba ovrednotili in podali kritično oceno obeh. Predvidevali smo, da bo nov model natančneje določil prevzete količine, kar smo po izvedeni analizi tudi potrdili. Keywords: zemeljski plin, obremenitveni profil, napoved odjema Published in DKUM: 19.10.2018; Views: 1324; Downloads: 95
Full text (2,04 MB) |
9. Zasnova in razvoj aplikacije za napovedovanje vremena z uporabo strojnega učenjaKlemen Bec, 2018, undergraduate thesis Abstract: Zaradi sodobne tehnologije, kot so npr. računalniki in internet imamo, v današnjem času, na voljo zelo veliko podatkov. To je tudi eden izmed glavnih razlogov, zakaj je postalo strojno učenje tako popularno. Med podatki so tudi podatki o vremenu, ki jih pridobivamo s satelitov, zračnih balonov in vremenskih postaj na Zemlji. Zato sem se odločil, da bom izdelal aplikacijo, ki bo s pomočjo teh podatkov in strojnega učenja napovedala vreme.
V diplomskem delu je približno četrtina vsebine namenjena teoriji. Na kratko je predstavljeno napovedovanje vremena in strojno učenje. Opisano je, kako sta ta dva področja med sabo povezana v praksi. V zadnjem delu teorije so opisane uporabljene metode strojnega učenja in merila kakovosti. Predstavljeni so tudi uporabljeni programi in tehnologije. Predvsem pa je diplomsko delo osredotočeno na izdelavo aplikacije za napovedovanje vremena. Na koncu je predstavljena uporaba aplikacije. Podani so končni rezultati in zapisane so ugotovitve. Keywords: strojno učenje, nevronske mreže, priprava podatkov, vremenska napoved, linearna regresija, LSTM, scikit-learn, keras Published in DKUM: 08.10.2018; Views: 1943; Downloads: 195
Full text (1,90 MB) |
10. Napovedovanje izdelovalnega časa ročajev filtrnih plošč v podjetju Isokon d.o.o. : magistrsko deloAljaž Golub, 2018, master's thesis Abstract: Magistrsko delo vsebuje izdelavo napovedi izdelovalnega časa rezkanja ročajev za filter plošče v podjetju Isokon d. o. o. na osnovi predhodno izvedenih naročil. Napoved smo pripravili s statistično metodo večkratne regresije in metodo nevronske mreže. Izbrali smo vplivne veličine, ki vplivajo na čas izvedbe že izvedenih primerov ročajev filtrnih plošč, in pridobili njihove dejanske izdelovalne čase. Pridobljeni izdelovalni časi so skupaj z vplivnimi veličinami služili za izdelavo napovedi z nevronskimi mrežami in večkratno regresijo. Ugotovili smo, da je napoved primerna predvsem za določen razred izdelkov s podobno izdelovalno tehnologijo. Keywords: rezkanje, napoved izdelovalnega časa, večkratna regresija, nevronska mreža Published in DKUM: 27.09.2018; Views: 1238; Downloads: 156
Full text (2,68 MB) |