| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 10 / 18
Na začetekNa prejšnjo stran12Na naslednjo stranNa konec
1.
Napovedovanje časovnih vrst z uporabo povratnih nevronskih mrež
Niko Uremovič, 2020, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu predstavimo napovedovanje multivariatnih časovnih vrst z uporabo povratnih nevronskih mrež, ter primernost pristopa k napovedovanju preizkusimo na področju energetike. Za pametno krmiljenje električnih naprav je namreč nujno potrebno poznavanje posledic, ki jih imajo naše akcije na stanje naprav in njihove okolice. Stanje naprav definira več spremenljivk, zato spreminjanje stanja skozi čas opisuje multivariatna časovna vrsta. Za električno napravo grelnik vode pripravimo napovedni model, ki temelji na povratni nevronski mreži arhitekture LSTM. Ker pa se lastnosti naprave in s tem opisujoče časovne vrste lahko s časom spreminjajo, moramo za ohranjanje natančnostosti napovednega modela le-tega sproti prilagajati. V diplomskem delu predstavimo različne strategije sprotnega učenja modela in primerjamo njihovo učinkovitost na napovednem modelu za grelnik vode.
Ključne besede: Multivariatne časovne vrste, napovedovanje časovnih vrst, povratne nevronske mreže, katastrofalno pozabljanje
Objavljeno: 03.11.2020; Ogledov: 170; Prenosov: 17
.pdf Celotno besedilo (1,50 MB)

2.
Klasifikacija časovnih vrst s konvolucijskimi nevronskimi mrežami
Domen Kavran, 2020, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu predstavimo klasifikacijo časovnih vrst z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež. Klasifikacija je izvedena nad časovno-frekvenčnimi predstavitvami časovnih vrst, ki so pridobljene z različnimi metodami časovno-frekvenčne analize. Zasnovali smo več arhitektur konvolucijskih nevronskih mrež za klasifikacijo časovnih vrst. Optimizacijski algoritmi za učenje konvolucijskih nevronskih mrež so uporabljali napredno izgubno funkcijo, imenovano žariščna izguba. Za najuspešnejšo metodo izračuna časovno-frekvenčnih predstavitev časovnih vrst se je izkazala zvezna valčna transformacija, s katero smo dosegli povprečno natančnost klasifikacije 90,07 %. Združitev različnih časovno-frekvenčnih predstavitev je izboljšala povprečno natančnost klasifikacije na 92,01 %.
Ključne besede: klasifikacija, globoko učenje, konvolucijske nevronske mreže, časovne vrste, časovno-frekvenčna analiza
Objavljeno: 03.07.2020; Ogledov: 221; Prenosov: 110
.pdf Celotno besedilo (10,95 MB)

3.
Avtomatiziran sistem za borzno trgovanje
Matevž Celcer, 2019, diplomsko delo

Opis: Namen diplomskega dela je bila raziskava in implementacija sodobnih načinov predvidevanja prihodnjih vrednosti delnic. Razloženi so koncepti borznega in avtomatiziranega trgovanja in japonske svečke. Uporabljeni so bili algoritmi RNN, AR, MA in ARIMA. Izdelek je napisan v celoti v programskem jeziku Python, ključni moduli za razvoj so bili Numpy, Pandas, Statsmodels in Keras. Uporabljena je bila verzija Python 3.7.1.
Ključne besede: časovne vrste, avtoregresivna časovna vrsta, AR, tekoče povprečje MA, ARIMA, ponavljajoče se nevronske mreže, RNN, avtomatizirano borzno trgovanje, japonske svečke
Objavljeno: 21.11.2019; Ogledov: 239; Prenosov: 36
.pdf Celotno besedilo (1,38 MB)

4.
Bayesovi pristopi ocenjevanja dinamičnih sistemov za potrebe napovedovanja dinamike pretovora pristanišč
Marko Intihar, 2018, doktorska disertacija

Opis: Napovedovanje še nerealiziranih dogodkov kot je na primer prediktivna analitika povpraševanja po količini blaga oz. storitev, je današnja vsakdanja praksa za večino subjektov industrije. Pristaniška dejavnost tukaj ni izjema, saj je potrebno zagotavljati kvalitetne napovedi bodočega pretovora pristanišč, ki so osnova za uspešno planiranje pristaniških dejavnosti. V doktorski disertaciji je prikazan algoritem, ki združuje izbrano paleto paradigm iz področja statistike in ekonometrije, z namenom zagotavljanja natančnih napovedi bodoče dinamike pristaniškega tovora. Ideja algoritma temelji na modeliranju časovne vrste izhoda ob upoštevanju izbranih vhodov, ki jih sestavljajo ustrezni ekonomski kazalniki. Le ti so predhodnje izbrani s selekcijsko proceduro in predimenzionirani z namenom zmanjševanja računske kompleksnosti in ohranjanja koristnih informacij osnovnih časovnih vrst. Algoritem kombinira MC simulacijo za selekcijo osnovnega nabora kazalnikov, ter izračun dinamičnih faktorskih modelov z uporabo EM algoritma in Kalmanovega filtra. Ti modeli se uporabljajo kot vhodi v ARIMAX modele časovne vrste opazovanega procesa. Celotni mehanizem pa povezuje pet-fazna procedura, ki preigrava različne strukture kandidatov ARIMAX modelov, in na koncu izbere enega kandidata za izbrani pretovor pristanišča. Končni kandidat je robusten in izpolnjuje temeljne statistično-ekonometrične teste, ter je predvsem zmožen zagotavljati zadovoljivo natančne napovedi. Dani algoritem je bil apliciran na realne podatke izbranega pristanišča. Nato smo izvedli komparativno analizo, v kateri dobljene rezultate primerjamo z napovedmi nekaterih standardnih modelov časovnih vrst. Analiza razkriva uporabnost apliciranega algoritma in nakazuje na koristno uporabo v praksi.
Ključne besede: Pretovor pristanišč, časovne vrste, prediktivna analitika, MC simulacija, Dinamična faktorska analiza, EM algoritem, Box-Jenkins modeli, makroekonomski indikatorji
Objavljeno: 11.04.2019; Ogledov: 733; Prenosov: 115
.pdf Celotno besedilo (3,26 MB)

5.
Model robustnega proizvodnega procesa oftalmoloških terapevtskih laserskih sistemov
Franc Koplan, 2016, doktorsko delo/naloga

Opis: Medicinski pripomočki za selektivno lasersko trabekulopastiko, v katerih so vgrajeni kratki Nd:YAG-sunkovni izvori s spreminjajočim se profilom laserskega žarka in nestabilno izhodno energijo med delovnim ciklom, so nezvezno delujoči kompleksni, dinamični, mnogoodzivni, nelinearni in temperaturno odvisni visokotehnološki sistemi, za katere še nimamo ustreznih modelov. Za izpolnitev visokih zahtev po dolgoročni kakovosti in zanesljivosti je v vseh fazah proizvodnje nujno meriti ključne procesne parametre in karakteristike proizvoda ter zagotavljati hitre in učinkovite povratne krmilne zanke. Pri montaži mehanskih, optičnih in elektronskih komponent ter sklopov in njihovem justiranju v pogojih maloserijske izdelave igra človek v delovnem procesu odločilno vlogo. Za povečanje njegove uspešnosti in učinkovitosti smo razvili ekspertni sistem, primeren za uporabo v specifičnem delovnem okolju laserske svetlobe različnih valovnih dolžin. Na ta način smo delovni proces prilagodili človekovim kognitivnim zmožnostim in omejitvam, ki nastanejo zaradi uporabe zaščitnih očal z omejeno prepustnostjo vidne svetlobe, ter zmanjšali številna tveganja. Osrednji del raziskave je predstavljal razvoj ekspertnega sistema za obdelavo in merjenje različnosti posnetkov profilov laserskega žarka za posamezne preskusne cikle, overjanje ter validacijo algoritmov. Na osnovi računalniškega vida temelječi sistem za podporo odločanju je učinkovito prepoznaval dejanske in tudi potencialne zgodnje odpovedi sunkovnih Nd:YAG-laserskih izvorov in tako povezal rudarjenje podatkov z napovedno analizo. S pomočjo statistične analize smo najprej overili sposobnost merilnega sistema za snemanje profilov laserskega žarka s CCD-kamero ter določili relevantni model in parametre za opazovanje v okviru preskusnih ciklov. Nato smo vzpostavili podatkovno bazo potekov parametrov laserskih profilov in jo dopolnili z ekspertnim znanjem ter informacijami, pridobljenimi v okviru že pretečenega dela življenjske dobe. S pomočjo multivariatnih časovnih vrst in z metodo dinamičnega ukrivljanja časa smo izračunali indeks različnosti med izbranimi elementi v podatkovni bazi. Pri določitvi parametrov algoritma smo upoštevali specifične lastnosti sunkovnih laserskih izvorov. Ugotovili smo, da je zaradi sprememb karakteristik, ki so posledica tehničnih in tehnoloških sprememb, potrebno hkrati opazovati vsaj 8 parametrov profila laserskega žarka. Z uteženim glasovanjem najbližjih sosedov smo laserske izvore razvrstili po podobnosti. S pomočjo izračunanega indikatorja za verjetnost zgodnje odpovedi sistema smo olajšali odločanje o sprejemljivosti proizvoda in razbremenili delavca ter ga osredotočili samo na proizvode s povečanim tveganjem. Optimum smo dosegli pri 10 glasujočih sosedih. S statistično analizo merilnega sistema za atributne karakteristike smo na osnovi 1.700 posnetih merilnih ciklov na več kot 1.500 različnih laserskih izvorih, izdelanih po 5 indeksih tehnološke dokumentacije, potrdili, da je verjetnost pravilne razvrstitve vsaj 80 %, napačne 5 %, ostalo pa so bili lažni alarmi. Z večanjem števila posnetih profilov, podatkov o že pretečeni življenjski dobi in, na osnovi preteklih izkušenj temelječem posodabljanju razvrstitev v podatkovni bazi, se zanesljivost informacij in uspešnost kibernetskega sistema s ključno vlogo človeka v krmiljenju delovnega procesa pomembno povečuje. Spoznanja, dobljena z uporabo predstavljenega sistema, odpirajo možnosti razvoja novih in izboljšanih proizvodov, predvidljivo vzdrževanje in diagnostiko. Pričakujemo, da bo s podobnim pristopom možno razviti sisteme za podporo odločanju tudi v drugih okoljih, kjer imamo opraviti z velikimi množicami podatkov, ki se sočasno spreminjajo in pri katerih so informacije zakrite v šumu.
Ključne besede: profil laserskega žarka, časovne vrste, ekspertni sistem, selektivna laserska trabekuloplastika, zanesljivost
Objavljeno: 17.10.2016; Ogledov: 1866; Prenosov: 81
.pdf Celotno besedilo (7,23 MB)

6.
NAČRTOVANJE ZALOG S POMOČJO ČASOVNIH VRST V FARMACEVTSKEM PODJETJU
Lucija Gleščič Kragelj, 2016, diplomsko delo/naloga

Opis: Diplomska naloga zajema področje predvidevanja in napovedovanja zalog v oskrbovalni verigi podjetja. Podatki, s katerimi smo operirali, so vzeti iz realnega okolja podjetja Gopharm d. o. o. Prevelika zaloga zdravil povzroča nepotrebne stroške podjetju in posledično tudi vezanje denarja vanje. Ravno zato smo želeli optimizirati proces vodenja zalog. Teoretični del naloge zajema analizo časovnih vrst, ekstrapolacijske in korelacijskih metode napovedovanja s fiksnim vzorcem in XYZ analizno metodo za obdelavo podatkov. V praktičnem delu naloge smo na realnih podatkih podjetja preizkusili različne metode napovedovanja, ekstrapolacijske in korelacijske metode časovnih vrst ter računali najmanjšo napako odstopanja. Rezultate metode napovedovanja z najmanjšo napako odstopanja smo primerjali še z razredi XYZ metode in prišli do ugotovitve o povezanosti. Glede na rezultate vzorca desetih zdravil in trenutnega stanja na trgu, bi bilo smiselno za napovedovanje uporabljati kratkoročne ekstrapolacijske metode.
Ključne besede: vodenje zalog, časovne vrste, napovedovanje potreb, ARIMA, korelacijske metode, ekstrapolacijske metode, XYZ analiza
Objavljeno: 22.06.2016; Ogledov: 848; Prenosov: 102
.pdf Celotno besedilo (651,22 KB)

7.
8.
INFORMACIJSKA PODPORA NAPOVEDOVANJU ZNAČILNOSTI PROMETA NA PODLAGI ČASOVNIH SERIJ PODATKOV
Andrej Sevčnikar, 2013, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu smo se osredotočili na napovedovanje značilnosti prometa na osnovi podatkov časovnih vrst. Za dosego cilja smo v magistrski nalogi proučili področje integracije podatkov in podatkovnih skladišč, z uporabo katerega smo izdelali celovit pogled na podatke, ki je nujno potreben za nadaljnjo manipulacijo s podatki. Osrednja tematika magistrske naloge so modeli za napovedovanje podatkov časovnih vrst, s katerimi smo napovedovali gostoto prometa, pri tem pa preverjali napovedno napako. Določili smo najbolj optimalne modele za napovedovanje gostote prometa. Pokazali smo, da je pravilna predpriprava podatkov oziroma učenje modelov na podlagi dobro zasnovanih časovnih okvirjev izredno pomembno za pravilno napoved prometa, hkrati pa določili optimalno število časovnih okvirjev, pri katerih je napovedna napaka še sprejemljiva.
Ključne besede: podatkovno skladišče, integracija podatkov, časovne vrste, podatkovno rudarjenje, gručenje, promet, napovedovanje
Objavljeno: 16.12.2013; Ogledov: 1342; Prenosov: 138
.pdf Celotno besedilo (3,55 MB)

9.
UPRAVLJANJE ČASA IN NJEGOVA POVEZAVA S STRESOM
Maja Lipič, 2012, diplomsko delo

Opis: V diplomskem seminarju smo obravnavali čas povezan s stresom. Najprej smo podali nekaj definicij o upravljanju časa in o času nasploh. Namen in cilj časa je, da ga dobro načrtujemo. V vsakem trenutku ima čas svoj namen, katerega smo načrtovali ali pa se je zgodil spontano. V čas so vključene tudi časovne pasti, katere smo v diplomskem seminarju našteli in jih nekaj podrobneje opisali. Časovne pasti so zelo pomembne v primeru organizacije, kjer bi se jim zaposleni morali izogibati. Za izogibanje oziroma obvladovanje časovnih pasti se naredijo dnevnik načrta oziroma uporabljajo različne vrste metod, izmed katerih si zaposleni izberejo eno in si po njej načrtujejo svoj čas. Pri metodah si zaposleni lahko pomagajo z različnimi pripomočki, katerih cilj je obvladovati čas in delo. Pripomočke delimo na rokovnike in na elektronske pripomočke. Rokovniki so različnih oblik in velikosti ter so v papirnati obliki. Elektronski pripomočki so v tehnologiji že tako napredovali, da jih ima že skoraj vsak zaposleni in tudi posamezniki. Ob pomanjkanju časa pa se v vsakdanjem življenju pogosto pojavlja stres. Stres delimo na več vrst, ki so odvisne od ljudi oziroma zaposlenih. Kot izvor stresa smo opredelili dejavnike v delovnem okolju, zunaj delovnega okolja, in dejavnike v državi. Stres lahko ugotovimo po simptomih, ki jih je veliko. Nekateri simptomi trajajo nekaj minut, lahko pa celo do nekaj ur ali pa dni. Simptome smo razdelili na tri znake, in sicer: telesne, čustvene in vedenjske znake. Zaradi prevelike prisotnosti stresa, lahko tudi zbolimo za različnimi boleznimi. Posledice stresa smo opredelili na ravni posameznika, organizacije in države. Da pa ne bi imeli veliko težav s stresom, lahko izvajamo različne sprostitvene tehnike, tako na individualni ravni kot tudi na ravni organizacije. V zadnjem poglavju smo razmišljali o povezavi upravljanja časa in stresa. Ugotavljali smo neposredno upravljanje časa kot stresor, potem smo pogledali različne ukrepe za časovne pasti. Časovne pasti se lahko odpravljajo, ko upravljamo čas z elektronskimi pripomočki, ki zmanjšujejo stres. Za premagovanje stresa si vzamemo nekaj časa in izvajamo sprostitvene tehnike.
Ključne besede: čas in upravljanje časa, časovne pasti, pristopi za obvladovanje časa, pripomočki za obvladovanje časa, stres, vrste stresa, izvor in simptomi stresa, vzroki stresa, posledice stresa, načini premagovanja stresa, ukrepi za časovne pasti, sprostitvene tehnike.
Objavljeno: 20.11.2012; Ogledov: 1993; Prenosov: 188
.pdf Celotno besedilo (412,14 KB)

10.
Iskanje izvedeno v 0.88 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici