Pretražite po imenu i prezimenu autora, mentora, urednika, prevoditelja

Napredna pretraga

Pregled bibliografske jedinice broj: 1111275

Primjena strojnog učenja u ocjenjivanju kakvoće mora za kupanje


Daniela Džal
Primjena strojnog učenja u ocjenjivanju kakvoće mora za kupanje, 2021., diplomski rad, diplomski, Split


CROSBI ID: 1111275 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca

Naslov
Primjena strojnog učenja u ocjenjivanju kakvoće mora za kupanje
(Application of machine learning on evaluation of beach water quality)

Autori
Daniela Džal

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, diplomski

Mjesto
Split

Datum
29.01

Godina
2021

Stranica
59

Mentor
Ugrina, Ivo

Neposredni voditelj
Nižetić Kosović, Ivana

Ključne riječi
neuronske mreže, nebalansirani podaci, unakrsna validacija
(neural networks, imbalanced data, cross validation)

Sažetak
Kakvoća mora za kupanje procjenjuje se na temelju količine bakterija escherichia coli i crijevni enterokok u uzorku. S obzirom da mikrobiološka analiza traje nekoliko dana, takva informacija nije upotrebljiva kod obavještavanja javnosti o trenutnoj kvaliteti vode. Stoga je cilj ovog rada primijeniti predikcijske modele na navedenim podacima. U okviru rada izgrađene su dvije feed forward neuronske mreže za klasifikaciju kakvoće mora, svaka za po jednu vrstu bakterije. Novi se uzorak klasificira kao nezadovoljavajuć ako barem jedna neuronska mreža predvidi prekomjernu količinu bakterija. Model je verificiran usporedbom sa stvarnim mjerenjima na skupu za testiranje. Dobiveni modeli klasificiraju onečišćenje prema bakteriji e. coli s informednessom 69.5%, a prema crijevnom enterokokiju s 83.2%. Opisanim spajanjem ovih modela dobije se model koji klasificira nove uzorke s informednessom 64%. S obzirom na specifičnost problema, tešku predvidljivost količine bakterija i nebalansiranost podataka, dobiveni su rezultati iznad očekivanja, a daljnje bi se poboljšanje dobilo češće uzorkovanim podacima.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Matematika, Biologija, Računarstvo



POVEZANOST RADA


Ustanove:
Ericsson Nikola Tesla d.d.,
Sveučilište u Splitu

Profili:

Avatar Url Ivana Nižetić Kosović (mentor)

Avatar Url Ivo Ugrina (mentor)


Citiraj ovu publikaciju:

Daniela Džal
Primjena strojnog učenja u ocjenjivanju kakvoće mora za kupanje, 2021., diplomski rad, diplomski, Split
Daniela Džal (2021) 'Primjena strojnog učenja u ocjenjivanju kakvoće mora za kupanje', diplomski rad, diplomski, Split.
@phdthesis{phdthesis, year = {2021}, pages = {59}, keywords = {neuronske mre\v{z}e, nebalansirani podaci, unakrsna validacija}, title = {Primjena strojnog u\v{c}enja u ocjenjivanju kakvo\'{c}e mora za kupanje}, keyword = {neuronske mre\v{z}e, nebalansirani podaci, unakrsna validacija}, publisherplace = {Split} }
@phdthesis{phdthesis, year = {2021}, pages = {59}, keywords = {neural networks, imbalanced data, cross validation}, title = {Application of machine learning on evaluation of beach water quality}, keyword = {neural networks, imbalanced data, cross validation}, publisherplace = {Split} }




Contrast
Increase Font
Decrease Font
Dyslexic Font