dc.contributor.advisor |
Olej, Vladimír |
cze |
dc.contributor.author |
Štětina, Jan
|
|
dc.date.accessioned |
2011-07-11T19:22:26Z |
|
dc.date.available |
2011-07-11T19:22:26Z |
|
dc.date.issued |
2011 |
|
dc.identifier |
Univerzitní knihovna (sklad) |
cze |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10195/39191 |
|
dc.description.abstract |
Tato diplomová práce se zabývá modelováním predikce ozónu pomocí dopředných a frontálních neuronových sítí. Jako vstupní hodnoty jsou použity ukazatele, kterými se zjišťuje kvalita ovzduší, dále doplňující meteorologická měření a také údaje o tom, v který den byly tyto hodnoty naměřeny. Tato data byla naměřena na sídlišti Dukla v Pardubicích. Je zde popsána problematika ozónové vrstvy Země a také jsou zde charakterizovány dopředné neuronové sítě a frontální neuronové sítě. Dále jsou zde navrženy modely na predikci ozónu, které jsou verifikovány ve Stuttgartském simulátoru neuronových sítí a nakonec jsou analyzovány jejich výsledky. |
cze |
dc.format |
69 s., 11 s. příloh |
cze |
dc.format.extent |
4387113 bytes |
cze |
dc.format.mimetype |
application/pdf |
cze |
dc.language.iso |
cze |
|
dc.publisher |
Univerzita Pardubice |
cze |
dc.rights |
Bez omezení |
cze |
dc.subject |
ozón |
cze |
dc.subject |
ozónová vrstva Země |
cze |
dc.subject |
predikce |
cze |
dc.subject |
dopředné neuronové sítě |
cze |
dc.subject |
frontální neuronové sítě |
cze |
dc.subject |
JavaNNS |
cze |
dc.subject |
ozone |
eng |
dc.subject |
Earth´s ozone layer |
eng |
dc.subject |
prediction |
eng |
dc.subject |
feed-forward neural networks |
eng |
dc.subject |
frontal neural networks |
eng |
dc.subject |
JavaNNS |
eng |
dc.title |
Modelování predikce ozónu pomocí dopředných neuronových sítí |
cze |
dc.title.alternative |
Prediction of Ozone Modelling by Feed-forward Neural Networks |
eng |
dc.type |
diplomová práce |
cze |
dc.contributor.referee |
Hájek, Petr |
cze |
dc.date.accepted |
2011 |
cze |
dc.description.abstract-translated |
This thesis deals with prediction of ozone modelling by feed-forward and frontal neural networks. As the inputs data are used the indicators which take quality of environment, below supplementary meteorological measurement and also information which day these data were measured. These data were measured at housing estate in Dukla Pardubice. There is described problems of Earth´s ozone layer and there is characterized feed-forward neural networks and frontal neural networks. Below there are suggested models of prediction ozone which are verified in Stuttgart Neural Network Simulator and finally there are analyzed their results. |
eng |
dc.description.department |
Ústav systémového inženýrství a informatiky |
cze |
dc.thesis.degree-discipline |
Informatika ve veřejné správě |
cze |
dc.thesis.degree-name |
Ing. |
cze |
dc.thesis.degree-grantor |
Univerzita Pardubice. Fakulta ekonomicko-správní |
cze |
dc.identifier.signature |
D24716 |
|
dc.thesis.degree-program |
Systémové inženýrství a informatika |
cze |
dc.description.defence |
Student představil komisi svou diplomovou práci, týkající modelování predikce ozónu. Predikce byla provedena pomocí dopředných neuronových sítí. Cílem práce byla tedy analýza vstupních dat pro predikci a charakteristiku sítí typu perceptron a frontální neuronové sítě z hlediska predikce. Doplňující otázky: Jak jste nastavoval velikost filtru? Parametry jsou den, měsíc, směr větru. Jsou to nespojité velíčiny? Proč jste je použil bez úprav? Jak jste vyhodnocoval chyby na trénovacích a testovacích datech? |
cze |
dc.description.grade |
Dokončená práce s úspěšnou obhajobou |
cze |