Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali uporabite sodobnejši brskalnik.
|
|
SLO
|
ENG
|
Piškotki in zasebnost
DKUM
EPF - Ekonomsko-poslovna fakulteta
FE - Fakulteta za energetiko
FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
FF - Filozofska fakulteta
FGPA - Fakulteta za gradbeništvo, prometno inženirstvo in arhitekturo
FKBV - Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede
FKKT - Fakulteta za kemijo in kemijsko tehnologijo
FL - Fakulteta za logistiko
FNM - Fakulteta za naravoslovje in matematiko
FOV - Fakulteta za organizacijske vede
FS - Fakulteta za strojništvo
FT - Fakulteta za turizem
FVV - Fakulteta za varnostne vede
FZV - Fakulteta za zdravstvene vede
MF - Medicinska fakulteta
PEF - Pedagoška fakulteta
PF - Pravna fakulteta
UKM - Univerzitetna knjižnica Maribor
UM - Univerza v Mariboru
UZUM - Univerzitetna založba Univerze v Mariboru
COBISS
Ekonomsko poslovna fakulteta
Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede
Fakulteta za logistiko
Fakulteta za organizacijske vede
Fakulteta za varnostne vede
Fakulteta za zdravstvene vede
Knjižnica tehniških fakultet
Medicinska fakulteta
Miklošičeva knjižnica - FPNM
Pravna fakulteta
Univerzitetna knjižnica Maribor
Večja pisava
|
Manjša pisava
Uvodnik
Iskanje
Brskanje
Oddaja dela
Za študente
Za zaposlene
Statistika
Prijava
Prva stran
>
Izpis gradiva
Izpis gradiva
Naslov:
Napovedovanje temperature zraka na mikrolokaciji s pomočjo globokega učenja
Avtorji:
ID
Krepek, Amadej
(
Avtor
)
ID
Fister, Iztok
(
Mentor
)
Več o mentorju...
Datoteke:
MAG_Krepek_Amadej_2024.pdf
(4,94 MB)
MD5: 0BA306F31108BCA45E1F89738F8E5D50
Jezik:
Slovenski jezik
Vrsta gradiva:
Magistrsko delo/naloga
Tipologija:
2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:
FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:
Živimo v času nenehnega tehnološkega napredka, ko se umetna inteligenca vztrajno vključuje v naš vsakdan. Zaradi vse pogostejših ekstremnih vremenskih pojavov se je pojavila potreba po ažurnih in kvalitetnih kratkoročnih vremenskih napovedih. Z uporabo umetne inteligence pa vse to poteka veliko hitreje kot z računanjem fizikalnih modelov. S pomočjo globokega učenja je bil ustvarjen model napoveditemperature zraka za naslednjih 12 ur. Najboljši rezultat je pri izbranemu napovednemu modelu za določeno obdobje spomočjo izbrane metrike MAE1 znašal 0,4 stopinje Celzija, medtem ko je imel referenčni model vrednost te metrike kar 2,4 stopinje Celzija.
Ključne besede:
nevronska mreža
,
temperatura zraka
,
mikrolokacija
,
napoved
,
vreme
Kraj izida:
Maribor
Založnik:
[A. Krepek]
Leto izida:
2024
PID:
20.500.12556/DKUM-91081
UDK:
004.85:551.509(043.2)
COBISS.SI-ID:
221452547
Datum objave v DKUM:
23.12.2024
Število ogledov:
0
Število prenosov:
79
Metapodatki:
Področja:
KTFMB - FERI
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
KREPEK, Amadej, 2024,
Napovedovanje temperature zraka na mikrolokaciji s pomočjo globokega učenja
[na spletu]. Magistrsko delo. Maribor : A. Krepek. [Dostopano 29 julij 2025]. Pridobljeno s: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=91081
Kopiraj citat
Skupna ocena:
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
(0 glasov)
Vaša ocena:
Ocenjevanje je dovoljeno samo
prijavljenim
uporabnikom.
Objavi na:
Podobna dela iz repozitorija:
Analiza glavnih komponent
Ocenjevanje zamaha pri golfu z uporabo inercijskih senzorjev v mobilnem telefonu
Zaznavanje obrazov v video vsebinah in njihova klasifikacija
Primerjava pristopov k napovedovanju porabe električne energije
Prepoznavanje čustev s pomočjo senzorja kinect, programskega orodja FaceShift in analize glavnih komponent
Podobna dela iz ostalih repozitorijev:
Analiza glavnih komponent
Sistem avtentikacije s samodejnim prepoznavanjem obrazov z metodami multivariatne analize
Prepoznava obrazov na mobilnih platformah
Lasersko navarjanje orodnih jekel
Metoda glavnih komponent
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:
19.10.2024
Sekundarni jezik
Jezik:
Angleški jezik
Naslov:
Predicting air temperature at a micro-location using deep learning
Opis:
We live in a time of constant technological progress, where artificial intelligence is rapidly being integrated into our daily lives. The increasing frequency of extreme weather events has created a need for up-to-date and high-quality short-term weather forecasts. And with the use of artificial intelligence, all this is done much faster than calculating physical models. Using deep learning, a model has been created to predict the air temperature for the next 12 hours. The best result for the selected forecast model for a given period using the metric mean absolute error was 0.4 degrees Celsius, while the reference model had a value of 2.4 degrees Celsius.
Ključne besede:
neural network
,
air temperature
,
microlocation
,
prediction
,
weather
Komentarji
Dodaj komentar
Za komentiranje se morate
prijaviti
.
Komentarji (0)
0 - 0 / 0
Ni komentarjev!
Nazaj