prikaz prve stranice dokumenta ANALIZA TOČNOSTI RAČUNALNIH MODELA ZA PREDVIĐANJE METEOROLOŠKIH PODATAKA USPOREDBOM S MJERENJIMA
  Preuzmi
PDF 4.34 MB
diplomski rad
ANALIZA TOČNOSTI RAČUNALNIH MODELA ZA PREDVIĐANJE METEOROLOŠKIH PODATAKA USPOREDBOM S MJERENJIMA
2024. urn:nbn:hr:190:522691
Drokan, Dino
Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet

Citirajte ovaj rad

Drokan, D. (2024). ANALIZA TOČNOSTI RAČUNALNIH MODELA ZA PREDVIĐANJE METEOROLOŠKIH PODATAKA USPOREDBOM S MJERENJIMA (Diplomski rad). Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:522691

Drokan, Dino. "ANALIZA TOČNOSTI RAČUNALNIH MODELA ZA PREDVIĐANJE METEOROLOŠKIH PODATAKA USPOREDBOM S MJERENJIMA." Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:522691

Drokan, Dino. "ANALIZA TOČNOSTI RAČUNALNIH MODELA ZA PREDVIĐANJE METEOROLOŠKIH PODATAKA USPOREDBOM S MJERENJIMA." Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:522691

Drokan, D. (2024). 'ANALIZA TOČNOSTI RAČUNALNIH MODELA ZA PREDVIĐANJE METEOROLOŠKIH PODATAKA USPOREDBOM S MJERENJIMA', Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, citirano: 06.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:522691

Drokan D. ANALIZA TOČNOSTI RAČUNALNIH MODELA ZA PREDVIĐANJE METEOROLOŠKIH PODATAKA USPOREDBOM S MJERENJIMA [Diplomski rad]. Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet; 2024 [pristupljeno 06.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:522691

D. Drokan, "ANALIZA TOČNOSTI RAČUNALNIH MODELA ZA PREDVIĐANJE METEOROLOŠKIH PODATAKA USPOREDBOM S MJERENJIMA", Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, Rijeka, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:522691

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:522691
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovANALIZA TOČNOSTI RAČUNALNIH MODELA ZA PREDVIĐANJE METEOROLOŠKIH PODATAKA USPOREDBOM S MJERENJIMA
AutorDino Drokan
MentorZoran Čarija (mentor)
MentorIvana Lučin (komentor)
Član povjerenstvaSandi Ljubić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMladen Tomić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaZoran Čarija (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
Rijeka
Datum i država obrane2024-07-15, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Ovaj rad opisuje proces provođenja analize točnosti različitih vremenskih prognoza i proces izrade modela strojnog učenja za predikciju temperature zraka. Analizirana su i uspoređena dva izvora vremenske prognoze: Državni hidrometeorološki zavod Republike Hrvatske i Norveški institut za meteorologiju. Proces analize uključuje prikupljanje i pohranu meteoroloških podataka, analizu podataka te vizualizaciju i usporedbu rezultata. Rezultati su pokazali dobru točnost analiziranih prognoza te se numerička prognoza DHMZ-a pokazala boljom od prognoze Norveškog instituta za meteorologiju. Za predikciju temperature zraka izrađena su dva modela strojnog učenja: model algoritma pojačanja nagiba i model rekurentne neuronske mreže. Izračunata je točnost oba modela te su modeli međusobno uspoređeni. Modeli su pokazali dobru točnost kod predikcije temperature zraka.
Sažetak (engleski)
This paper describes the process of analyzing the accuracy of various weather forecasts and the process of creating a machine learning models for air temperature prediction. Two sources of weather forecasts were analyzed and compared: the Hydrometeorological Institute of the Republic of Croatia and the Norwegian Institute of Meteorology. The analysis process includes the collection and storage of meteorological data, data analysis, and the visualization and comparison of results. The results showed a good accuracy of the analyzed forecasts, and the numerical forecast of DHMZ proved to be better than the forecast of the Norwegian Meteorological Institute. For air temperature prediction, two machine learning models were created: a gradient boosting algorithm model and a recurrent neural network model. The accuracy of both models was calculated and the models were compared with each other. The models showed good accuracy in air temperature prediction.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:190:522691
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag. ing. comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Imenovanje 4.0 međunarodna (CC BY 4.0)
Datum i vrijeme pohrane2024-07-11 07:04:23