1. Napovedovanje športnih rezultatov v nogometu s pomočjo strojnega učenja : diplomsko deloJakob Simičak, 2024, undergraduate thesis Abstract: V zaključnem delu smo se osredotočili na statistiko pričakovanih zadetkov v nogometu. S programom Figma smo ustvarili izgled programa, ki smo ga poimenovali Footstat. Program Footstat uporablja podatke podjetja Statsbomb, ki je med vodilnimi podjetji v zbiranju in obdelovanju nogometnih podatkov. Z uporabo njihovega API-ja smo lahko dostopali do podatkov preko Python knjižnice. Omejili smo se na brezplačne podatke, ki jih je podjetje namenilo za raziskovalne in študijske namene. Nato smo ustvarili metriko s pomočjo logistične regresije, ki smo jo implementirali s pomočjo knjižnice za obdelavo podatkov v Pythonu Scikit-learn. Končni rezultat je postal program Footstat, ki je s pomočjo metrike izračunal pričakovane zadetke za izbrane tekme glede na omejene podatke podjetja Statsbomb . Izračunane pričakovane zadetke smo na koncu primerjali z dejanskimi zadetki na tekmah in analizirali morebitna odstopanja.
Keywords: pričakovani zadetki, nogomet, logistična regresija, Statsbomb, Footstat
Published in DKUM: 08.10.2024; Views: 0; Downloads: 32
 Full text (3,58 MB) |
2. Dejavniki delovne aktivnosti po upokojitvi v SlovenijiTjaša Turk, 2023, master's thesis Abstract: V luči staranja prebivalstva in pojavu temu pripadajočih sprememb ter izzivov, pomembno vprašanje postaja tudi vprašanje (ne)vzdržnosti pokojninskih sistemov. Nepriljubljenost ukrepa zviševanja zakonsko določene upokojitvene starosti, je v namen doseganja vzdržnosti pokojninskih sistemov povečala relevantnost spodbujanja delovne aktivnosti po upokojitvi, na področju katere, ima Slovenija, glede na relativno nizko stopnjo zaposlenosti starejših, veliko možnosti za razvoj. Medtem ko, ekonomske teorije ponudbe dela upokojenih posameznikov, (ne)naklonjenost delovni aktivnosti po upokojitvi pripisujejo finančnim dejavnikom, natančneje predvsem višini pokojninskih prejemkov, druge teorije poudarjajo pomen socioloških ter psiholoških dejavnikov. Konsistentno empirične raziskave na področju dejavnikov delovne aktivnosti po upokojitvi v večini primerov sicer vključujejo finančne dejavnike ter hipoteze oblikujejo v skladu z ekonomsko teorijo, ki implicira nižjo verjetnost delovne aktivnosti po upokojitvi za premožnejše posameznike, vendar dodatno vključujejo tudi druge dejavnike, kot so karakteristike dela, makroekonomske dejavnike ter demografske značilnosti posameznikov, v sklopu katerih se izpostavlja predvsem pomen starosti, zdravja, zakonskega stanu, spola ter izobrazbe. V empiričnem sklopu magistrskega dela smo tako s pomočjo logistične regresije na podlagi sekundarnih, presečnih podatkov za 2.025 upokojenih posameznikov iz Slovenije, želeli identificirati demografske in socialno-ekonomske dejavnike, ki imajo statistično značilen vpliv na verjetnost opravljanja plačanega dela po upokojitvi, pri čemer je diferenciacija posameznikov na podlagi spola ter izobrazbe, omogočala tudi identifikacijo specifik pri odločitvah o delovni aktivnosti po upokojitvi. Ugotavljamo, da delovna aktivnosti po upokojitvi v Sloveniji ni rezultat finančnih potreb upokojencev, kot je to pogosto sugerirano s strani empiričnih raziskav, pri čemer lahko višjo verjetnost delovne aktivnosti premožnejših upokojencev povežemo predvsem s pozitivnim vplivom izobrazbe, kar izpostavlja relevantnost socioloških in psiholoških teorij ponudbe dela. V kontekstu razlik med spoloma medtem velja izpostaviti statistično značilen vpliv izobrazbe na verjetnost delovne aktivnosti upokojenih žensk, medtem ko je diferenciacija na podlagi izobraženosti posameznikov izpostavila razlike v pomenu demografskih dejavnikov pri odločitvah o opravljanju plačanega dela po upokojitvi.
Keywords: upokojitev, delovna aktivnost po upokojitvi, izobrazba, starost, logistična regresija
Published in DKUM: 18.01.2024; Views: 433; Downloads: 64
Full text (2,05 MB) |
3. Razvoj surogatnih algebrskih modelov kinetičnih reaktorjev : diplomsko delo univerzitetnega študijskega programa I. stopnjePetra Munđar, 2023, undergraduate thesis Abstract: Modeliranje kemijskih kinetičnih reaktorjev na osnovi reakcijske kinetike je zahteven proces in običajno vsebuje vsaj dve diferencialni enačbi (snovna in energijska bilanca). Kadar poteka več reakcij modeli postanejo kompleksni in s tem numerično zahtevni. Take modele najpogosteje rešujemo z uporabo procesnih simulatorjev. Reševanje teh enačb v enačbno orientiranem algebrskem sistemu je težavno, saj moramo sisteme diferencialnih enačb pretvoriti v algebrske. Pretvarjanje le teh pa lahko naredimo na več načinov.
V diplomski nalogi smo uporabili tehniko modeliranja, ki temelji na strojnem učenju ti. surogatni modeli, kjer smo iz kompleksnih modelov dobili enostavnejše, ki so primerni za enačbno orinetiran algebraični (EOA) sistem. Za razvoj surogatnih modelov smo uporabili programa ALAMO in Matlab. Cilj diplomske naloge je bil ustvariti matematične modele, ki opisujejo vhodno izhodne podatke in ustvariti zvezne odsekoma linearne modele, ki glede na različne vrednosti statističnega merila najbolje opišejo pridobljene podatke. Za vir podatkov smo uporabili simulacijo kinetičnega reaktorja za sintezo metanola. Simulacijo smo izvedli v programu Aspen Plus; kot podatke smo dobili množinske pretoke sinteznih plinov vzdolž cevnega reaktorja. Ugotovili smo, da lahko kompleksne nelinearne modele snovnega profila komponent v katalitskem cevnem reaktorju zadovoljivo opišemo s sistemom odsekoma zveznih linearnih funkcij in da so ob visokih vrednostih koeficienta determinacije modeli dober približek originalnega nelinearnega modela, ampak ne bodo zadostili masni bilanci.
Raziskave razvoja surogatnih modelov so pomembne za področje procesne sistemske tehnike. Optimizacija in sinteza procesov, ki temeljijo na osnovi matematičnega programiranja, z večanjem računske moči in razvojem novih, hitrejših in učinkovitejših algoritmov, ne bodo več temeljila le na sposobnosti reševanja problemov, ampak bo poudarek tudi na napovedovanju natančnosti modelov, zato so raziskave na področju surogatnih modelov tehtne.
Keywords: Kinetične reakcije, surogatni modeli, odsekoma zvezna linearna regresija, kinetični reaktor, algebrski modeli
Published in DKUM: 10.10.2023; Views: 426; Downloads: 47
Full text (2,02 MB) |
4. Metoda za izboljšanje prostorsko-časovne ločljivosti okoljskih geoprostorskih podatkov z uporabo lokalnih meritev in satelitskih slik : doktorska disertacijaJernej Cukjati, 2023, doctoral dissertation Abstract: V doktorski disertaciji predstavimo novo metodo za izboljšavo prostorsko-časovne ločljivosti okoljskih geoprostorskih podatkov. Geoprostorske podatke pogosto dobimo tudi iz meritev, ki jih zajamemo z lokalnimi ali s satelitskimi senzorji. Pomanjkljivost teh zajemov so redki lokalni senzorji in nizka časovna ločljivost satelitskih slik. Prostorsko in časovno ločljivost izboljšamo s souporabo podatkov iz meritev obeh podatkovnih virov. Najprej opazovano območje razdelimo v mrežo pikslov in nad lokalnimi senzorji sestavimo Voronoijev diagram. Središča Voronoijevih celic ustrezajo lokacijam lokalnih senzorjev, ki v danem časovnem trenutku vračajo veljavne izmerjene vrednosti. Za nabor pikslov znotraj vsake posamezne Voronoijeve celice zgradimo ločene regresijske modele s strojnim učenjem. Razlagalne spremenljivke regresijskih modelov so pretekli podatki iz meritev lokalnih senzorjev trenutno izbrane Voronoijeve celice in njenih sosed, ciljne vrednosti pa so iz izbranega nabora pikslov satelitskih slik. Po izračunu vrednosti okoljske spremenljivke v vseh pikslih na opazovanem območju dobimo geolocirano rastrsko sliko okoljske spremenljivke. Predlagano metodo smo uporabili na podatkih meritev lokalnih senzorjev in satelitskih slik toplogrednega plina NO2. Regresijske modele smo zgradili s tremi metodami: algoritmom najbližjih sosedov, linearno regresijo in večplastno naprej usmerjeno nevronsko mrežo. Najvišjo točnost smo dosegli z nevronsko mrežo. Predlagano metodo smo primerjali s petimi referenčnimi metodami, ki so bile predstavljene v zadnjih treh letih. Te metode so: geografsko-časovno obtežena nevronska mreža, prilagodljiva grafovska konvolucijska povratna nevronska mreža, časovna grafovska konvolucijska nevronska mreža z mehanizmom pozornosti, nevronska mreža za izmenjevanje sporočil, združena z mrežami dolgega kratkoročnega spomina, in globoko ansambelsko strojno učenje. Po točnosti je najboljše rezultate dala naša metoda. Najbolj se nam je približala metoda, sestavljena iz nevronske mreže za izmenjavo sporočil in nevronske mreže z dolgim kratkoročnim spominom. Od te smo bili točnejši za približno 5 %.
Keywords: računalništvo, strojno učenje, k-najbližji sosedje, linearna regresija, naprej usmerjena nevronska mreža, daljinsko zaznavanje
Published in DKUM: 02.10.2023; Views: 539; Downloads: 92
Full text (5,61 MB) |
5. Modeliranje cen nepremičnin - primer stanovanjskih hiš : na študijskem programu 2. stopnje MatematikaAljaž Herman, 2023, master's thesis Abstract: V nalogi bo obravnavan model napovedi oz. ocene cene nepremičnin za primer stanovanjskih hiš, ki temelji na principu multiple regresije. Analiza, ocena parametrov in testiranje ustreznosti modela bo izvedeno na osnovi realnih podatkov, pridobljenih iz Evidence trga nepremičnin. Vzorec zajema podatke za obdobje od 2007 do 2022.
V prvem delu naloge so predstavljena teoretična izhodišča funkcij in metod, ki so uporabljene pri izgradnji modela. Sledi poglavje o postopkih vrednotenja, kjer so opisane spremenljivke, funkcijske oblike modelov in mere primernosti ter ustreznosti. Zadnji sklop
zajema opis postopka izgradnje modela in samo analizo rezultatov.
Keywords: nepremičninski trg, stanovanjske hiše, modeliranje, regresija, cenilka najmanjših kvadratov
Published in DKUM: 07.09.2023; Views: 394; Downloads: 88
Full text (480,04 KB) |
6. Analiza parametrov, ki vplivajo na čas obravnave pacientov v Urgentnem centru Maribor : diplomsko delo univerzitetnega študijskega programaValentina Vavdi, 2023, undergraduate thesis Abstract: Prezasedenost v urgentnih centrih in preobremenjenost osebja je problem, ki se trenutno pojavlja marsikje po svetu. Prezasedenost urgentnih centrov ima posreden negativen vpliv tako na paciente kot na zaposlene. Z ozkimi grli nastajajo zamude pri zdravljenju, poviša se lahko stopnja smrtnosti pacientov, podaljšuje se čas obravnave in pacient je bolj dovzeten za ponovno hospitalizacijo. Da bi zmanjšali preobremenjenost urgentnih centrov, smo v diplomskem delu poskusili napovedati čas trajanja obravnave pacientov glede na izbrane parametre in s tem poskusili predvidevati, kako dolgo traja obravnava pacienta na urgenci glede na značilnosti pacienta in obravnave. V prvem delu smo naredili pregled strokovnih člankov, kjer so avtorji raziskovali podobne primere našemu. Predstavili smo tudi trenutno metodologijo organizacije slovenskih urgentnih centrov. Nadaljevali smo z raziskovalnim delom, kjer smo iskali linearni regresijski model, ki bi najbolje opisal izbrane podatke. Rezultate smo interpretirali in identificirali kritične parametre. V zaključku diplomskega dela smo podali rešitve tako za izboljšavo modela kot rešitve za razbremenitev urgentnih centrov.
Keywords: UKC Maribor, urgentni center, prezasedenost, čas trajanja obravnave pacientov, linearna regresija
Published in DKUM: 04.09.2023; Views: 501; Downloads: 59
Full text (2,51 MB) |
7. Korelacija med hipertenzijo in biološko starostjo in analiza njunega vpliva na smrtnostUrša Deban, 2023, master's thesis Abstract: Uvod: Povišan krvni tlak oziroma hipertenzija je pomemben dejavnik tveganja srčno-žilnih in ledvičnih obolenj. Biološko starost lahko izračunamo na podlagi klinično merljivih parametrov.
Metode: Z namenom analize korelacije med hipertenzijo in biološko starostjo in njuno povezanostjo s smrtnostjo smo analizirali podatke iz podatkovne zbirke NHANES, ki vsebuje podatke o zdravstvenem stanju ameriških prebivalcev. Iz podatkovne zbirke NCHS pa smo pridobili podatke o smrtnosti. Izračunali smo biološko starost in analizirali statistično pomembnost razlik v krvnem tlaku in biološkem staranju med različnimi demografskimi skupinami. Z modelom logistične regresije smo primerjali napovedno moč krvnega tlaka in staranja na smrtnost. Paciente smo razdelili v tri skupine glede na hipertenzivni status ter primerjali statistične parametre med njimi.
Rezultati: Zaznali smo nizko korelacijo med krvnim tlakom in kronološko ter biološko starostjo, statistično pomembne razlike v biološkem staranju, ter krvnim tlakom in spolom. Ugotovili smo statistično pomembne razlike med nekaterimi, ne pa vsemi rasami. V analizi skupine hipertenzivnih pacientov nekatere razlike med demografskimi skupinami zbledijo. Izmed vseh testiranih spremenljivk se je kot najmočneje povezana s smrtnostjo pokazala ocena biološke starosti na podlagi krvnih meritev.
Razprava in zaključek: Rezultati raziskave izpostavljajo pomen biološke starosti pri nastanku hipertenzije, nakazujejo razlike v krvnem tlaku med demografskimi skupinami in pomen biološke starosti pri oceni tveganja smrtnosti.
Keywords: hipertenzija, krvni tlak, biološko staranje, smrtnost, logistična regresija
Published in DKUM: 22.05.2023; Views: 561; Downloads: 97
Full text (1,32 MB) |
8. Napovedovanje dinamike plazu urbas z modeli časovnih vrst in strojnim učenjemŠtefan Horvat, 2022, master's thesis Abstract: Plazovi lahko resno ogrozijo človeška življenja in povzročijo ogromno gmotno škodo. Na dinamiko plazu običajno vpliva večje število zunanjih dejavnikov, zato je napovedovanje premikov težka naloga. V sodobnem času lahko premike plazov podrobno spremljamo z natančnimi merilnimi instrumenti in tako tvorimo množico podatkov, na podlagi katere gradimo razlagalne in napovedne modele. V magistrskem delu preizkušamo različne tehnike modeliranja premikov plazu Urbas, ki spada med bolj aktivne plazove v Sloveniji. Za modeliranje dinamike plazu uporabimo modele časovnih vrst in nevronsko mrežo z dolgim kratkoročnim spominom. Najboljše prileganje je dosegla nevronska mreža z dolgin kratkoročnim spominom, katere srednja kvadratna napaka je znašala 3,37 mm. Pri napovedovanju premikov se je najbolje odrezal linearni regresijski model s srednjo kvadratno napako 0,52 mm.
Keywords: plaz, časovne vrste, linearna regresija, dinamična regresija, nevron-ske mreže LSTM
Published in DKUM: 15.12.2022; Views: 942; Downloads: 160
Full text (4,33 MB) |
9. Statistična poslovna analiza : gradiva za seminarske in laboratorijske vajePolona Tominc, Maja Rožman, 2021 Abstract: Gradivo Statistična poslovna analiza vsebuje naslednje vsebinske sklope: opisna statistika in vzorčni pristop, preizkušanje domnev o statistično značilnih razlikah med povprečnimi vrednostmi spremenljivke v več vzorcih ter regresijska analiza. Študenti v okviru predmeta na katerega se nanaša gradivo, spoznajo uporabnost statističnih metod pri reševanju poslovnih problemov ter utrdijo in nadgradijo teoretično znanje na področju statističnih tehnik in metod, ki omogočajo spremeniti različne podatke v uporabne informacije za poslovno odločanje. Študenti usvojijo analitičen matematično statističen pristop k preučevanju poslovnih problemov, ki se sestoji iz naslednjih korakov: formulacija problema na statističen način, izbira ustrezne statistične metode, reševanje problema in interpretacija rezultatov v smislu možnih rešitev problema. V tej zbirki nalog opisujemo nekatere statistične kvantitativne metode, ki predstavljajo orodje v poslovnih raziskavah, pri čemer uporabljamo programsko orodje IBM SPSS.
Keywords: opisna statistika, vzorčni pristop, preizkušanje domnev, enostavna regresija, multipla regresija
Published in DKUM: 22.11.2021; Views: 1284; Downloads: 258
Full text (6,61 MB)
This document has many files! More... |
10. Napovedovanje intervencij z uporabo umetne inteligence : magistrsko deloRok Rutnik, 2020, master's thesis Abstract: 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.
Keywords: napovedovanje, umetna inteligenca, nevronske mreže, strojno učenje, regresija
Published in DKUM: 11.11.2020; Views: 2421; Downloads: 115
Full text (7,00 MB) |
