Završni radovi | Repozitorij FER-a

: Prediktivno upravljanje kanalizacijskim sustavom; Mihael Kutleša
Upravljanje kanalizacijskim sustavima ključno je za normalno funkcioniranje i sigurnost urbanih područja. Klasični princip u upravljanju kanalizacijskim sustavima je histerezno upravljanje on-off crpkama. U razmatranom kanalizacijskom sustavu, histerezno upravljanje stavlja fokus na regulaciju brzine vrtnje motora crpke dok modelsko prediktivno upravljanje generira sekvencu optimalnih upravljačkih signala kako bi se sustav ponašao u skladu s ograničenjima . Sustav je moguće...

: Prediktivno upravljanje mikromrežom sa sustavima obnovljivih izvora energije; Benjamin Schwirtlich
U ovom radu obrađen je problem upravljanja mikromrežom. Poseban naglasak dan je na algoritam MPC (Modelsko prediktivno upravljanje) koji je implementiran simulacijski i eksperimentalno. Rad objašnjava prednosti takvog algoritma s primjenom na mikromrežu. Najprije je opisana teoretska podloga MPC-a. Zatim je implementiran simulacijski u MATLAB-u. Konačno, kako algoritam može biti primjenjen praktično, na mikromrežu.

: Prediktivno upravljanje položajem fotonaponskog polja na dvoosnom sustavu za praćenje Sunca; Matej Pavelić
Potražnja za električnom energijom svakim danom raste, dok se zalihe fosilnih goriva i ostalih oblika neobnovljive energije smanjuju. Uzimajući u obzir i njihov negativan utjecaj na okoliš potrebno je okrenuti se čistim i obnovljivim izvorima energije. Najveći izvor obnovljive energije je Sunce. Rješenje u prikupljanju sunčeve energije dostupno je u obliku fotonaponskih sustava, koji globalnu sunčevu dozračenost pretvaraju u električnu energiju. Dvoosni sustav za praćenje Sunca...

: Prediktivno upravljanje prirodnim osvjetljenjem uredskog prostora; Denis Vaupotić
Prirodno osvjetljenje u uredskom prostoru može se iskoristiti za stvaranje ugodnog radnog okruženja i uštedu energije potrebne za umjetna rasvjetna tijela, međutim može uzrokovati i probleme s bliještanjem te bitno smanjiti kvalitetu radne okoline u uredu. Neželjene pojave pri korištenju prirodnog osvjetljenja mogu se u velikoj mjeri umanjiti uporabom spuštajućih sjenila. Pri dizajnu algoritma upravljanja sjenilima vrlo je bitno definirati zahtjev da sjenila na prozorima, koja...

: Prediktivno upravljanje sinkronim motorom sa stalnim magnetima zasnovano na brzom gradijentnom postupku; Damir Runko
Nakon uvoda u kome se ukratko govori o ciljevima rada, dan je kratak opis matematičkog modela sinkronog motora zajedno sa opisom tipičnih matematičkih operacija koje se koriste prilikom analize motora. Osim toga, opisan je i MTPA postupak upravljanja. Jednostavan Matlab model je napravljen i pomoću njega je simulirano vektorsko upravljanje sinkronim motorom. Nakon toga opisan je princip modelskog prediktivnog upravljanja zasnovanog na metodi brzog gradijenta i napravljen je Matlab model...

: Prediktivno upravljanje sustavom klimatizacije kabine električnog automobila; Ena Mikulić
U ovom radu modeliran je pojednostavljeni sustav klimatizacije električnog automobila te predloženo modelsko prediktivno upravljanje nad sustavom u svrhu uštede energije i produljenja voznog opsega. Predloženo upravljanje validirano je na vjernom simulacijskom modelu klimatizacijskog sustava. Postupak modeliranja i formulacije optimizacijskog problema prikazan je kroz matematičke jednadžbe i simulacije.

: Prediktivno upravljanje u kućanstvu s klima uređajem, baterijskim i fotonaponskim sustavom; Jure Lopin
Kroz ovaj rad osmislio sam konfiguraciju kućanstva s klima uređajem, baterijskim i fotonaponskim sustavom te je izrađen model za to kućanstvo kojim se opisuje ponašanje temperature zraka u kućanstvu te potrošnja, proizvodnja i pohrana električne energije. Kroz rad je razvijen algoritam združenog prediktivnog upravljanja klima uređajem i baterijskim sustavom kojim se postiže što niži trošak za električnu energiju, uz održanje toplinskog komfora. Rad je proširen kako bi...

: Predstavljanje slika ograničenim Boltzmannovim neuronskim mrežama; Ivan Relić
Rad opisuje postupak učenja modela koji omogućuje predstavljanje slika u nižoj dimenzionalnosti – kompresiju slika. Kao skup slika koji se predstavlja u nižoj dimenzionalnosti koristi se MNIST skup podataka rukom pisanih brojeva. MNIST skup podataka službeno se sastoji od dva disjunktna skupa – skupa za učenje koji koristimo za učenje same mreže i skupa za ispitivanje koji koristimo za provjeru preciznosti naučenog modela. Skup podataka se prvo normalizira tako da ima...

: Predviđanje bankrota tvrtke modelima strojnog učenja; Karlo Šutalo
Tema ovog rada je predviđanje bankrota tvrtke modelima strojnog učenja. Na početku je ukratko opisana povijest i podijela strojnog čcenja te problemi koji se rješavaju njime. Nakon toga, objašnjeni su modeli logističke regresije i naivnog bayesovog klasifikatora. Navedeni modeli koriste se kao implementacija iz alata Scikit-learn u sklopu praktičnog rada napisanog u jeziku Python. Napravljeno je i optimiranje parametara modela kako bi se poboljšale performanse. Rezultati modela...

: Predviđanje bolesti iz metagenomskih podataka; Tin Široki
Razvoj novih tehnologija sekvenciranja omogućio je metagenomske analize, tj. analize uzoraka izravno prikupljenih iz okoliša bez potrebe za uzgojem pojedinih vrsta u laboratorijskim uvjetima. U okviru ovog diplomskog rada istražen je problem predviđanja bolesti tehnikama strojnog učenja iz podataka o mikrobiomu prikupljenih metagenomskim analizama. Rad sadrži pregled postojeće literature, i rezultate evaluacije modela stroja potpornih vektora (SVM), AdaBoost (jačanje stabla odluka),...

: Predviđanje budućih očitanja uređaja Interneta stvari putem dubokog učenja; Luka Ahac
Rad se bavi problemom predviđanja očitanja uređaja interneta stvari. Objašnjeni su koncepti interneta stvari, dubokog učenja i povratnih neuronskih mreža. Napravljene su tri različite arhitekture modela povratnih neuronskih mreža koje se razlikuju po tipovima ćelija. Korištene su osnovna RNN ćelija, LSTM ćelija i GRU ćelija. Proveden je postupak pretraživanja po rešetci kako bi se pronašli optimalni hiperparametri. Postupak je proveden nad jednostavnijem datasetu koji sadrži...

: Predviđanje budućih očitanja uređaja Interneta stvari putem dubokog učenja; Stjepan Kovačić
Tema ovog rada je primjena modela dubokog učenja na problem predviđanja budućih očitanja uređaja Interneta stvari. Objašnjeni su pojmovi Interneta stvari i dubokog učenja. Razvijen je LSTM model za predviđanje. Provedeni su postupci učenja modela i optimiranja hiperparametara. Predstavljeni su i analizirani rezultati razvijenog modela te su predložene moguće nadogradnje modela. Razvijeno je i predstavljeno programsko rješenje na odabranoj IoT platformi.

Paginacija