Incorporating Spatial Information in Deep Learning Models for Weather Prediction
Incorporating Spatial Information in Deep Learning Models for Weather Prediction
Type of document
diplomová prácemaster thesis
Author
Dominik Chodounský
Supervisor
Šimánek Petr
Opponent
Vašata Daniel
Field of study
Znalostní inženýrstvíStudy program
InformatikaInstitutions assigning rank
katedra aplikované matematikyRights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item recordAbstract
Po jejím dokončení se bude tato práce zabývat použitím architektur hlubokého učení pro úlohu předpovědi počasí. Dále bude srovnávat řadu metod prostorové reprezentace pro vylepšování predikcí pomocí dat extrahovaných z lokace meteostanic. Once this thesis will be finished, it will be concerned with using deep learning architectures for the task of weather forcasting. It will also compare several methods of spatial representation to enhance the forecasting capabilities with additional data related to the location of weather stations.
Collections
- Diplomové práce - 18105 [194]