Návrh nebo využití vhodného modelu pro předpověď počasí na základě měření

DSpace Repository

Language: English čeština 

Návrh nebo využití vhodného modelu pro předpověď počasí na základě měření

Show simple item record

dc.contributor.advisor Komínková Oplatková, Zuzana
dc.contributor.author Fux, Jan
dc.date.accessioned 2016-11-28T11:43:35Z
dc.date.available 2016-11-28T11:43:35Z
dc.date.issued 2016-02-05
dc.identifier Elektronický archiv Knihovny UTB
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10563/38494
dc.description.abstract Práce se zabývá krátkodobou předpovědí meteorologických veličin pomocí metod umělé inteligence, konkrétně za pomoci neuronové sítě. Zaměřuje se na různě dlouhé intervaly předpovědi a předkládá několik přístupů a metod, jejichž cílem je dosáhnout co nejlepší možné kvality předpovědi a minimální chyby. Mezi zkoumané metody patří hledání optimální struktury sítě, normalizace dat, využití dat z více meteostanic pro učení sítě a učení daty z dlouhého časového období. V závěru pak práce shrnuje získané výsledky a předkládá doporučení pro optimální přístup k předpovědi zkoumaných meteorologických veličin.
dc.format 70 s. (92 045 znaků)
dc.language.iso cs
dc.publisher Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
dc.rights Bez omezení
dc.subject předpověď počasí cs
dc.subject meteorologie cs
dc.subject neuronová síť cs
dc.subject neuron cs
dc.subject normalizace cs
dc.subject Levenberg-Marquardt algoritmus cs
dc.subject Back - Propagation cs
dc.subject weather forecast en
dc.subject meteorology en
dc.subject neural network en
dc.subject neuron en
dc.subject normalization en
dc.subject Levenberg-Marquardt algorithm en
dc.subject Back - Propagation en
dc.title Návrh nebo využití vhodného modelu pro předpověď počasí na základě měření
dc.title.alternative The Design or Use of an Appropriate Model for Weather Forecasts Based on Measurements
dc.type diplomová práce cs
dc.contributor.referee Volná, Eva
dc.date.accepted 2016-06-06
dc.description.abstract-translated Thesis is focused on short-term prediction of the meteorological quantities using methods of the artificial intelligence, specifically neural networks. It is focused on prediction intervals with different sizes and several approaches to gain best possible quality of the prediction and the smallest error is presented. The research in this thesis contains experiments with the network size and structure, data normalization, usage of more data inputs from second meteorological station and network training by the long-term data. In the end, there is a summary of results and recommendations of best approaches to meteorological quantities prediction.
dc.description.department Ústav informatiky a umělé inteligence
dc.thesis.degree-discipline Informační technologie cs
dc.thesis.degree-discipline Information Technologies en
dc.thesis.degree-grantor Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky cs
dc.thesis.degree-grantor Tomas Bata University in Zlín. Faculty of Applied Informatics en
dc.thesis.degree-name Ing.
dc.thesis.degree-program Inženýrská informatika cs
dc.thesis.degree-program Engineering Informatics en
dc.identifier.stag 43705
utb.result.grade A
dc.date.submitted 2016-05-13
local.subject umělá inteligence cs
local.subject umělé neuronové sítě cs
local.subject artificial intelligence en
local.subject artificial neural networks en


Files in this item

Files Size Format View Description
fux_2016_dp.zip 1.912Mb Unknown View/Open None
fux_2016_op.pdf 206.2Kb PDF View/Open None
fux_2016_vp.pdf 183.9Kb PDF View/Open None

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Find fulltext

Search DSpace


Browse

My Account