ČVUT DSpace
  • Prohledat DSpace
  • English
  • Přihlásit se
  • English
  • English
Zobrazit záznam 
  •   ČVUT DSpace
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská
  • katedra matematiky
  • Diplomové práce - 14101
  • Zobrazit záznam
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská
  • katedra matematiky
  • Diplomové práce - 14101
  • Zobrazit záznam
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Predikce teploty pomocí stochastických modelů s omezeným šumem

Temperature prediction using stochastic models with bounded noise

Typ dokumentu
diplomová práce
master thesis
Autor
František Boháč
Vedoucí práce
Pavelková Lenka
Oponent práce
Jirsa Ladislav
Studijní obor
Aplikované matematicko-stochastické metody
Studijní program
Aplikace přírodních věd
Instituce přidělující hodnost
katedra matematiky



Práva
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.html
Vysokoškolská 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
Zobrazit celý záznam
Abstrakt
Diplomová práce se věnuje odhadům parametrů lineárního regresního modelu, jednokrokové i vícekrokové predikci výstupu, porovnání jednotlivých algoritmů na simulovaných datech a aplikací těchto algoritmů na data reálná. Práce je rozdělena do čtyř kapitol. První se zabývá vysvětlením bayesovského přístupu, popisu stochastického regresního modelu, odhadováním jeho parametrů a predikcí výstupu. Ve druhé kapitole jsou představeny jednotlivé odhadovací algoritmy. Ve třetí kapitole se provádí simulace pro porovnání jednotlivých algoritmů na modelech s konstantními i časově proměnnými parametry a různými druhy bílého šumu. Ve čtvrté kapitole se aplikují algoritmy na reálná data, která mají podobu průměrné teploty vybraných časových období, a predikuje se průměrná teplota do budoucích časových období.
 
The master’s thesis deals with parameters estimations of linear regression model, one-step and multi-step output prediction, comparison of individual estimating algorithms using simulated data and application of these algorithms to real data. The thesis is composed of four parts. The first part of the thesis introduces Bayesian principles, describes stochastic linear regression model, parameters estimations, output prediction and time-varying parameters. In the second part, estimating algorithms are introduced. In the third part, simulations are carried out to compere all algorithms using models both with constant and time-varying parameters with various types of white noise. In the fourth part, these algorithms are applied to real data that are in the form of average temperature of selected time periods, and the future average temperature is predicted.
 
URI
http://hdl.handle.net/10467/83292
Kolekce
  • Diplomové práce - 14101 [171]

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Kontaktujte nás | Vyjádření názoru
Theme by 
@mire NV
 

 

Užitečné odkazy

ČVUT v PrazeÚstřední knihovna ČVUTO digitální knihovně ČVUTInformační zdrojePodpora studiaPodpora publikování

Procházet

Vše v DSpaceKomunity a kolekceDle data publikováníAutořiNázvyKlíčová slovaTato kolekceDle data publikováníAutořiNázvyKlíčová slova

Můj účet

Přihlásit se

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Kontaktujte nás | Vyjádření názoru
Theme by 
@mire NV