| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva

Naslov:Napovedovanje časovnih vrst z uporabo povratnih nevronskih mrež : diplomsko delo
Avtorji:Uremovič, Niko (Avtor)
Lukač, Niko (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Bizjak, Marko (Komentor)
Datoteke:.pdf UN_Uremovic_Niko_2020.pdf (1,50 MB)
MD5: 6CD97BDD26002FB7EFFCF6946AD03A91
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga (mb11)
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
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
Leto izida:2020
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[N. Uremović]
Št. strani:IV, 28 f.
Izvor:Maribor
UDK:004.032.26:004.8(043.2)
COBISS_ID:42183427 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:DDCO9VFU
Število ogledov:266
Število prenosov:33
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.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:14.08.2020

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Time series forecasting by using recurrent neural networks
Opis:In this thesis we present the forecast of multivariate time series, by using recurrent neural networks, and test the adequacy of such approach to forecast on the field of energetics. For smart management of electric devices, it is crucial to understand the impact of our actions on the machine and its surroundings. The state of the machine is defined by multiple variables, which means the change of the state through time is defined by a multivariate time series. We prepare a forecast model for a machine water heater, basing on a recurrent neural network of the LSTM architecture. Because the characteristics of the machine, and thus the time series describing it, can change over time, it is necessary to simultaneously adapt the forecast model, to assure the accuracy of the model is preserved. In this thesis, we present different strategies for model adaptation and compare their effectiveness on the forecast model for a water heater.
Ključne besede:Multivariate time series, time series forecasting, recurrent neural networks, catastrophic forgetting


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