Predikcija vremenskih slijedova primjenom dubokih neuronskih mreža

diplomski rad

• Naslov (engleski): Time series prediction with deep neural networks
• Autor: Danijel Živčec
• Mentor: Mato Baotić (mentor)
• Član povjerenstva: Mato Baotić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Nedjeljko Perić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Mario Vašak (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2015-07-13, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Elektrotehnika

Sažetak

U ovom su radu prikazane različite strukture i načini rada dubokih neuronskih mreža s naglaskom na autoenkodere i ograničene Boltzmannove strojeve. Te strukture su istražene i ispitana je njihova primjena u predikciji vremenskih slijedova. Različiti testovi su provedeni na klasičnim primjerima vremenskih slijedova: predikcija dioničkog indeksa, potrošnja električne energije i temperaturna mjerenja. Na kraju je prikazana evaluacija različitih dubokih arhitektura.

Sažetak (engleski)

In this thesis, deep neural network architectures and algorithms are analyzed with an emphasis on stacked auto-encoders and restricted Boltzmann machines. These structures were used to explore and test their applicability in time-series prediction. Several tests were designed to predict values of some classical time-series problems: financial time-series, consumption of electrical energy in household and temperature measurements in independent solar house. Following that, the performance of different network structures were evaluated and reported.

• Ključne riječi: duboke neuronske mreže; ograničeni Boltzmannovi stroj; autoenkoder; MLP mreža; vremenski slijed; predikcija
• Ključne riječi (engleski): deep neural networks; restricted Boltzmann machine; stacked auto-encoder; MLP Network; time series; prediction
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:444619
• Studijski program: Naziv: Elektrotehnika i informacijska tehnologija; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (mag. ing. el. techn. inf.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2018-02-06 14:37:04