dc.contributor.advisor |
Olej, Vladimír |
|
dc.contributor.author |
Kolín, Jiří |
|
dc.date.accessioned |
2011-10-03T20:29:19Z |
|
dc.date.available |
2011-10-03T20:29:19Z |
|
dc.date.issued |
2011 |
|
dc.identifier |
Univerzitní knihovna (sklad) |
cze |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10195/41787 |
|
dc.description.abstract |
Diplomová práce se zabývá modelováním predikce ozonu pomocí SVM neuronových sítí. Cílem je popis základních charakteristik ozonu a oblastí s ním spojených, spolu s vytvořením modelu v programu Statistica. Jako vstupní data byly použity hodnoty naměřené na Dukle v Pardubicích. Tato diplomová práce se skládá ze dvou základních částí.
V první z nich, v rámci seznámení se s tématem, budou popsány vlastnosti a druhy ozonu následované procesem jeho vzniku a možností měření. V poslední části této kapitoly zmíním také látky, které se podílejí na poškozování a naopak úmluvy a závazky přijaté na ochranu ozonové vrstvy.
Druhou, a významnější částí této práce, je charakteristika SVM neuronových sítí a vlastní tvorba modelu. K tomu je nejprve potřeba analýza vstupních dat následovaná návrhem modelu a jeho verifikací. Poslední kapitola se zabývá analýzou výsledků a charakteristik navržené struktury. |
cze |
dc.format |
76 s. |
|
dc.format.extent |
1897409 bytes |
cze |
dc.format.mimetype |
application/pdf |
cze |
dc.language.iso |
cze |
|
dc.publisher |
Univerzita Pardubice |
cze |
dc.rights |
bez omezení |
cze |
dc.subject |
ozonové vrstvy |
cze |
dc.subject |
ultrafialové záření |
cze |
dc.subject |
freony |
cze |
dc.subject |
jádro |
cze |
dc.subject |
klasifikace |
cze |
dc.subject |
regrese |
cze |
dc.subject |
predikce |
cze |
dc.subject |
ozone layers |
eng |
dc.subject |
ultraviolet radiation |
eng |
dc.subject |
Support Vector Machine |
eng |
dc.subject |
kernel |
eng |
dc.subject |
classification |
eng |
dc.subject |
regression |
eng |
dc.subject |
prediction |
eng |
dc.title |
Modelování predikce ozónu pomocí SVM |
cze |
dc.title.alternative |
Modelling of ozone predictions by SVM |
eng |
dc.type |
diplomová práce |
cze |
dc.contributor.referee |
Hájek, Petr |
|
dc.date.accepted |
2011 |
|
dc.description.abstract-translated |
This thesis deals with the modelling of ozone predictions by SVM neural networks. The aim is to describe the basic characteristics of ozone and associated areas, together with the creation of model in Statistica. As input data were used values measured in Dukla in Pardubice. This thesis consists two main parts.
The first one, the introduction to the topic, describing the characteristics and types of ozone and it is followed by a process of its formation and measurement options. In the last section of this chapter I will describe the substances that involving in the damaging of ozone layer and contrary to them I will describe some conventions and commitments made to protect the ozone layer.
The second and more important part of this thesis describing characteristics of SVM neural networks and creation of model. For this is required input data analysis followed by model design and verification. The last chapter analyzes the results and characteristics of the proposed structure. |
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 |
D25016 |
|
dc.thesis.degree-program |
Systémové inženýrství a informatika |
cze |
dc.description.defence |
Práce se zabývala predikcí ozónu pomocí neuronových sítí. První části se zabývá předzpracováním dat pomocí korelačního koeficientu, díky čemuž došlo k redukci dat. Následně byla využita metoda Support Vector Machine. V ní student nastavoval jednotlivé parametry a experimentálně zkoumal vývoj chyby v modelu. Z nastavení parametrů vyšla pro daná data jako nejvhodnější RBF jádrová funkce. |
cze |
dc.identifier.stag |
13955 |
cze |
dc.description.grade |
Dokončená práce s úspěšnou obhajobou |
cze |