Naslov
USPOREDBA USPJEŠNOSTI KONVOLUCIJSKIH I LONG SHORT-TERM MEMORY NEURONSKIH MREŽA U PREDVIĐANJU TEMPERATURE
(Temperature Forecasting using Convolutional and LSTM Neural Networks - A Comparison Study)

Autori
Pavić, Frane

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

Fakultet
FESB

Mjesto
Split

Datum
18.09

Godina
2020

Stranica
41

Mentor
Mario Čagalj

Ključne riječi
strojno učenje povratne neuronske mreže konvolucijske neuronske mreže LSTM
(machine learning neural networks LSTM convolutional neural networks)

Sažetak
U uvodu diplomskog rada dan je kratak osvrt na osnove strojnog učenja. Teorijski su obrađene osnove povratnih neuronskih mreža, s posebnim osvrtom na LSTM mreže te konvolucijske neuronske mreže. U praktičnom dijelu rada analizirani su podaci prikupljeni senzorima sustava eAgrar. Kao rezultat diplomskog rada istrenirane su LSTM neuronske mreže i konvolucijske neuronske mreže za predviđanje temperature koristeći pet prethodnih vrijednosti temperature, tlaka zraka i vlažnosti zraka. I najpreciznija LSTM mreža i najpreciznija konvolucijska mreža od svih istreniranih predviđaju temperaturu sa standardnom devijacijom reziduala od 0, 37 stupnja Celzija. Uočeno je kako je vrijeme potrebno za istrenirati konvolucijsku mrežu u prosjeku jedan red veličine manje od vremena potrebnog za istrenirati LSTM mrežu približno jednake preciznosti.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Računarstvo

POVEZANOST RADA