Modelování predikce ozónu pomocí SVM

Zobrazit minimální záznam

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


Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích

Zobrazit minimální záznam

Vyhledávání


Rozšířené hledání

Procházet

Můj účet