| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva

Naslov:INFORMACIJSKA PODPORA NAPOVEDOVANJU ZNAČILNOSTI PROMETA NA PODLAGI ČASOVNIH SERIJ PODATKOV
Avtorji:Sevčnikar, Andrej (Avtor)
Welzer-Družovec, Tatjana (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Sevcnikar_Andrej_2013.pdf (3,55 MB)
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo (m2)
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
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
Leto izida:2013
Založnik:[A. Sevčnikar]
Izvor:Maribor
UDK:004.62(043)
COBISS_ID:17414678 Povezava se odpre v novem oknu
NUK URN:URN:SI:UM:DK:IAGSA40U
Število ogledov:1083
Število prenosov:118
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:INOFMRATION SUPPORT FOR TRAFFIC CHARACTERISTIC PREDICTION BASED ON TIME SERIES DATA
Opis:In the master thesis we focus on the prediction of traffic characteristics based on time series data. To achieve this goal we investigate areas of data integration and data warehousing in order to attain a comprehensive view of data which is vital for further data manipulation. The main area of this thesis are models for the prediction of time series data which make it possible to predict traffic whilst checking the predictive error. We determine the optimal model for predicting the density of traffic. We show that the learning models based on well-designed time frames are very important for precise traffic prediction. Additionally, we define the optimal number of time frames in which the prediction error is acceptable.
Ključne besede:data warehouse, data integration, time series, data mining, clustering, traffic, forecasting


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici