| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva

Naslov:Napovedovanje geoprostorskih rastrskih podatkov s konvolucijskimi nevronskimi mrežami : diplomsko delo
Avtorji:Žalik, Mitja (Avtor)
Lukač, Niko (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Kohek, Štefan (Komentor)
Datoteke:.pdf UN_Zalik_Mitja_2020.pdf (3,14 MB)
MD5: F08F852244161909E9AD4FAF970782F4
 
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 uporabo konvolucijskih nevronskih mrež za napoved geoprostorskih rastrskih podatkov. V prvem delu opišemo geoprostorske podatke in zgradbo ter značilnosti konvolucijskih nevronskih mrež. V drugem delu predlagamo model nevronske mreže, ki ga uporabimo za dolgoročno napoved sončnega potenciala in kratkoročno napoved vegetacijskega indeksa NDVI. Povprečna napaka po metriki NRMSE znaša 0,22% pri napovedi sončnega potenciala in 15% pri napovedi indeksa NDVI. Diplomsko delo zaključimo s predlogi možnih razširitev.
Ključne besede:umetna inteligenca, globoko učenje, konvolucijske nevronske mreže, geoprostorski podatki, rastrski podatki
Leto izida:2020
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[M. Žalik]
Št. strani:XIII, 37 f.
Izvor:Maribor
UDK:004.85:004.925(043.2)
COBISS_ID:40918019 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:MTHSG2XO
Število ogledov:120
Število prenosov:38
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:24.08.2020

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Prediction of geospatial raster data using convolutional neural networks
Opis:In this thesis, the use of convolutional neural networks for predicting geospatial raster data is presented. In the first part, geospatial data are described. Then, the structure and characteristics of convolutional neural networks are explained. In the second part, we propose neural network model. It is used for long-term prediction of a solar potential and short-term prediction of normalized difference vegetation index (NDVI). The results are then evaluated. The Solar potential and NDVI index are predicted with average error 0.22% and 15% respectively, according to the NRMSE metric. The thesis is concluded with some suggestions for further enhancements.
Ključne besede:artificial intelligence, deep learning, convolutional neural network, geospatial data, raster data


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