Prognoza vremenskih serija u senzorskim tokovima podataka

diplomski rad

• Naslov (engleski): Time Series Forecasting in Sensor Data Streams
• Autor: Antonio Ivčec
• Mentor: Krešimir Pripužić (mentor)
• Član povjerenstva: Krešimir Pripužić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Dragan Jevtić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marin Vuković (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2018-07-05, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Kroz ovaj rad napravljen je pregled metoda analize i prognoze vremenskih serija. Objašnjene su metode prognoziranja vremenskih serija strojnim učenjem te strategije prognoze nekoliko koraka unaprijed. Detaljno su objašnjene metode prognoziranja neuronskim mrežama te statističkim autoregresivnim modelima. Na studijskom slučaju stvarnih senzorskih tokova vodostaja, protjecaja i padalina, implementirane su i evaluirane tehnike multivarijatne prognoze povratnim neuronskim mrežama te modelom autoregresije vektora. Izvršena je analiza nad senzorskim tokovima, a svi dobiveni rezultati su prikazani grafički.

Sažetak (engleski)

In this thesis the methods of time series analysis and time series forecast are analyzed. Machine learning methods for forecasting and multi step strategies are described. Neural networks and statistical autoregressive models for forecasting are also described in detail. Recurrent neural network models and vector autoregression models are implemented and evaluated on the case study of actual sensory streams of water levels, sprains and rainfall. Analysis and forecast results are presented and visualized.

• Ključne riječi: vremenske serije; senzorski tokovi; povratne neuronske mreže; autoregresivni model; vektorska autoregresija; analiza vremenskih serija; prognoza vremenskih serija
• Ključne riječi (engleski): time series; sensory streams; recurrent neural networks; autoregressive model; vector autoregression; time series analysis; time series forecast
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:895852
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-03-13 21:01:57