hrvatski

Predikcija kratkoročnih vremenskih uvjeta primjenom algoritama strojnog učenja

Vremenskom prognozom pokušavaju se predvidjeti razina temperature, vlage i ostalih vremenskih čimbenika u nekom budućem vremenskom periodu. Koristeći razne računske metode nad prikupljenim meteorološkim podacima, meteorolozi predviđaju kako će se mijenjati vrijeme na određenoj lokaciji u bližoj budućnosti. Predikcije vremena uglavnom se računaju za velika područja, na kojem zbog razlika na terenu vremenski uvjeti mogu biti nejednoliki. Jedan od načina poboljšanja točnosti predikcija za idućih nekoliko sati je korištenje stvarnih podataka s meteoroloških postaja i njihova usporedba s predviđenim vrijednostima. Općenito se danas, kao sredstvo za razne predikcije, koristi strojno učenje. Za predikciju možemo koristiti razne algoritme strojnog učenja, među njima i neuronske mreže. Za ovaj problem odabrani su LightGBM model te Long Short-Term Memory neuronska mreža (LSTM). Korišteni su podaci Državnog hidrometeorološkog zavoda i stanice u zgradi Fakulteta elektrotehnike i računarstva u Zagrebu, iz razdoblja od travnja 2018. do prosinca 2021. godine. Rezultati rada pokazuju da primjena strojnog učenja i odabranih modela daje precizniju prognozu od inicijalno predviđene.

predikcija kratkoročnih vremenskih uvjeta ; strojno učenje ; LGBM ; LSTM

nije evidentirano