Pregled bibliografske jedinice broj: 1111275
Primjena strojnog učenja u ocjenjivanju kakvoće mora za kupanje
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