Naslov
Detekcija grmljavinskih ćelija pomoću algoritama strojnog učenja
(Lightning flash-cells detection using machine learning algorithms)

Autori
Sarajčev, Petar ; Matijašević, Hrvoje

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Radovi u zbornicima skupova, cjeloviti rad (in extenso), stručni

Izvornik
13. Savjetovanje HRO CIGRE / - Zagreb, 2017, 1-10

Skup
13. Savjetovanje HRO CIGRE

Mjesto i datum
Šibenik, Hrvatska, 05.11.2017. - 08.11.2017

Vrsta sudjelovanja
Predavanje

Vrsta recenzije
Domaća recenzija

Ključne riječi
munja ; grmljavinska ćelija ; strojno učenje ; klasteriranje ; predviđanje ; vagana linearna regresija ; konveksna ljuska
(lightning ; flash-cells ; machine learning ; clustering ; nowcasting ; weighted least squares ; convex hull)

Sažetak
U radu se predstavlja analiza mogućnosti primjene različitih algoritama strojnog učenja na detekciju grmljavinskih ćelija. Podloga za predstavljenu analizu su isključivo podaci o udarima munja prikupljeni pomoću mreže za detekciju grmljavinske aktivnosti. Ne koriste se pritom nikakvi dodatni meteorološki podaci niti pokazatelji, te se grmljavinska ćelija promatra isključivo s aspekta grmljavinske aktivnosti bez ulaženja u meteorološke aspekte ove problematike. Naime, problem detekcije grmljavinskih ćelija, promatran isključivo iz rakursa korištenja raspoloživih podataka o udarima munje, sastoji se u prostornom i vremenskom pronalaženju klastera, što podpada pod domenu strojnog učenja bez nadzora. U radu se analizira mogućnost primjene različitih algoritama za pronalaženje prostorno-vremenskih grupa intenzivne grmljavinske aktivnosti. Nakon pozitivne identifikacije klastera, pripadna grmljavinska ćelija se formira primjenom algoritma konveksne ljuske. Svojstva konveksne ljuske (npr. njena površina, centar mase, itd.) služe za identificiranje grmljavinske ćelije u prostoru i vremenu te praćenje i predviđanje njenog kretanja.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Elektrotehnika

POVEZANOST RADA