1. Primerjava SVM, MLR in PCA metod pri napovedovanju fotovoltaične proizvodnje v slovenijiAnja Goričan, 2019, magistrsko delo Opis: Zaradi teženj po trajnostni in obnovljivi energiji se v elektroenergetski sistem priključuje vedno večji delež fotovoltaičnih virov elektrike. Stabilnost elektroenergetskega sistema je ena ključnih nalog, ki jo mora zagotavljati operater prenosnega omrežja. Ob vedno večjem deležu fotovoltaike v sistemu je to vedno težje zagotavljati, saj se vrednosti proizvodnje fotovoltaičnih virov elektrike spreminjajo nepredvidljivo. Deležniki elektroenergetskega sistema pa morajo vnaprej zagotoviti usklajenost porabe in proizvodnje električne energije. V ta namen pregledamo vpliv različnih metod na napovedovanje proizvodnje fotovoltaike na območju Slovenije. Ob vplivu napovedovalnih metod preverjamo tudi vpliv napovedanega in realnega vremena na proces modeliranja in napovedovanja. V prvem delu magistrskega dela pregledamo osnovne matematične pojme, ki jih potrebujemo za nadaljnjo teorijo o napovedovalnih metodah. Nato predstavimo matematične koncepte metod napovedovanja. V drugem delu se osredotočimo na prikaz rezultatov napovedovanja po napovedovalnih metodah in različnih vhodnih podatkih. Po pregledu rezultatov ugotovimo, da se na predstavljenem kontekstu napovedovanja najbolje obnese metoda podpornih vektorjev z radialnim jedrom. Upoštevati moramo tudi predprocesiranje podatkov, saj je pred napovedovanjem potrebno podatke preslikati z metodo glavnih komponent. Pomemben delež k izboljšanju napake pri napovedovanju prinese tudi uporaba dejanskih podatkov o vremenu, ki se uporabijo v procesu modeliranja.
Ključne besede: fotovoltaika, napovedovanje fotovoltaične proizvodnje, metoda podpornih vektorjev, metoda glavnih komponent, multipla linearna regresija
Objavljeno v DKUM: 20.11.2019; Ogledov: 1766; Prenosov: 158
 Celotno besedilo (1,05 MB) |
2. ANALIZA RAZVOJNEGA POTENCIALA ZAVAROVALNIŠTVA V DRŽAVAH BIVŠE JUGOSLAVIJEAndreja Žmavc France, 2012, magistrsko delo Opis: Zavarovalništvo je pomemben del svetovnega finančnega trga, na katerem zaradi liberalizacije in globalizacije na kapitalskih trgih izginjajo ovire in omejitve med različnimi finančnimi storitvami. Prav tako na razvoj zavarovalniških trgov vplivajo prevzemi in združitve, ki predstavljajo priložnosti tudi za slovenske zavarovalnice. V nalogi želimo napovedati razvoj zavarovalniškega trga v državah nekdanje Jugoslavije (Hrvaška, Bosna in Hercegovina, Srbija, Črna gora, Makedonija in Kosovo) ter odgovoriti na vprašanje, koliko za »evropskimi zavarovalniškimi standardi« zaostaja zavarovalništvo v državah nekdanje Jugoslavije. Gre za vprašanje konvergence v zavarovalnem sektorju ter vprašanje, kakšna je lahko vloga slovenskih zavarovalnic na trgih nekdanje Jugoslavije. Magistrsko delo je sestavljeno iz dveh sklopov, in sicer teoretičnega in empiričnega. Prvi del je teoretično-analitični, v katerem so opredeljene teoretične osnove in stanje na zavarovalnih trgih. Drugi del predstavlja model razvojnega potenciala zavarovalništva v državah nekdanje Jugoslavije, s katerim smo poizkusili napovedati predvidena dogajanja v zavarovalništvu na omenjenih trgih.
Ključne besede: zavarovalništvo, zavarovalnice, premija, premoženjska premija, življenjska premija, makroekonomske spremenljivke, ekonometrični model, premija v BDP, premija na prebivalca, regresija, metoda glavnih komponent
Objavljeno v DKUM: 22.02.2013; Ogledov: 1992; Prenosov: 198
Celotno besedilo (3,26 MB) |
3. AVTOMATSKO PREPOZNAVANJE OBRAZOV V IDEO SIGNALU V REALNEM ČASUMihael Dimec, 2012, diplomsko delo Opis: V diplomski nalogi smo opisali digitalno sliko ter uporabljene postopke procesiranja digitalne slike, postopek iskanja objekta/obraza v digitalni sliki s Haarovim kaskadnim klasifikatorjem, uporabljen postopek detekcije gibanja ter nekaj postopkov prepoznavanja obrazov. Najbolj natančno smo opisali metodo glavnih komponent ali PCA, ki smo jo tudi implementirali. Implementacijo PCA smo združili v aplikacijo, ki implementira avtorizacijo vstopa v laboratorij in prilagajanje višine interaktivne platforme BQ-portala višini uporabnika. Izvedbo algoritmov smo tudi opisali. Nadalje smo izvedli preizkus, kako nekateri dejavniki pri postopku in prepoznavanja obrazov vplivajo na uspešnost prepoznavanja. Na koncu smo še našteli nekatere druge možnost uporabe opisanih tehnologij.
Ključne besede: prepoznavanje obrazov v realnem času, detekcija obrazov, Haarov kaskadni klasifikator, detekcija gibanja, procesiranje digitalne slike, PCA, metoda glavnih komponent
Objavljeno v DKUM: 10.05.2012; Ogledov: 2783; Prenosov: 295
Celotno besedilo (2,58 MB) |
4. NELINEARNE MULTIVARIATNE STATISTIČNE METODE ZA SPROTNO ODKRIVANJE NAPAK V INDUSTRIJSKIH PROCESIHBožidar Bratina, 2009, doktorska disertacija Opis: Disertacija obravnava odkrivanje napak v tehničnih sistemih z uporabo multivariatnih statističnih metod, prilagojenih realnim (nelinearnim) industrijskim procesom. Z vidika napak v tehničnih sistemih, ki so neizbežne in s tem povezanih ekonomskih izgub zaradi izpadov proizvodnje, je za povečanje kakovosti in učinkovitosti proizvodnje potrebno proizvodne procese sprotno nadzorovati in nadgrajevati s sistemi za odkrivanje napak. Le-ti temeljijo na primerjavi delovanja procesov z matematičnimi modeli, pri katerih pa je ključnega pomena točnost modela procesa, saj se tako izogne večjemu številu lažnih alarmov. Prispevki disertacije so osredotočeni na razvoj in optimizacijo sistema za odkrivanje napak, ki vsebuje modele procesa pridobljene na osnovi procesnih podatkov, ter razširitve multivariatne statistične metode glavnih komponent na nelinearne procese. Nelinearna metoda glavnih komponent je realizirana z avto-asociativno strukturo umetne nevronske mreže, kjer nevronski model predstavlja nelinearni model procesa. Delovanje takšnih algoritmov je podrejeno specifičnim pogojem industrijskega okolja in zmogljivosti opreme, zato sta optimizacija delovanja algoritmov in izvedba v realnem okolju bistvenega pomena. Predstavljen je razvoj avto-asociativne umetne nevronske mreže in optimizacija njene strukture in delovanja po Taguchi postopku načrtovanja s poskusi, ki se je v svetu industrijske proizvodnje že večkrat dokazala. Na podlagi sprotnega spremljanja oblike in obnašanja izluščenih nelinearnih glavnih komponent sistema je mogoče sklepati na nepravilnosti v delovanju procesov in potencialne napake ter izvajati preventivne ukrepe v proizvodnji. S kvalitetnim modelom procesa, ustreznim znanjem o procesu in vključenimi pod-modeli napak, se izvaja izolacija ter diagnostika sistemov. Predlagane rešitve so preučene in potrjene na simulacijskem modelu in realnem objektu.
Ključne besede: odkrivanje napak, izolacija napak, residuum, multivariatne statistične metode, metoda glavnih komponent, nevronske mreže, načrtovanje s poskusi
Objavljeno v DKUM: 16.10.2009; Ogledov: 3573; Prenosov: 405
Celotno besedilo (11,07 MB) |
