prikaz prve stranice dokumenta ANALIZA TOČNOSTI RAČUNALNIH MODELA ZA PREDVIĐANJE METEOROLOŠKIH PODATAKA USPOREDBOM S MJERENJIMA
  Download
PDF 4.34 MB
master's thesis
ANALIZA TOČNOSTI RAČUNALNIH MODELA ZA PREDVIĐANJE METEOROLOŠKIH PODATAKA USPOREDBOM S MJERENJIMA
Rijeka: University of Rijeka, Faculty of Engineering, 2024. urn:nbn:hr:190:522691
Drokan, Dino
University of Rijeka
Faculty of Engineering

Institutional repository: Repository of the University of Rijeka, Faculty of Engineering

Cite this document

Drokan, D. (2024). ANALIZA TOČNOSTI RAČUNALNIH MODELA ZA PREDVIĐANJE METEOROLOŠKIH PODATAKA USPOREDBOM S MJERENJIMA (Master's thesis). Rijeka: University of Rijeka, Faculty of Engineering. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:522691

Drokan, Dino. "ANALIZA TOČNOSTI RAČUNALNIH MODELA ZA PREDVIĐANJE METEOROLOŠKIH PODATAKA USPOREDBOM S MJERENJIMA." Master's thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:522691

Drokan, Dino. "ANALIZA TOČNOSTI RAČUNALNIH MODELA ZA PREDVIĐANJE METEOROLOŠKIH PODATAKA USPOREDBOM S MJERENJIMA." Master's thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:522691

Drokan, D. (2024). 'ANALIZA TOČNOSTI RAČUNALNIH MODELA ZA PREDVIĐANJE METEOROLOŠKIH PODATAKA USPOREDBOM S MJERENJIMA', Master's thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, accessed 09 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:522691

Drokan D. ANALIZA TOČNOSTI RAČUNALNIH MODELA ZA PREDVIĐANJE METEOROLOŠKIH PODATAKA USPOREDBOM S MJERENJIMA [Master's thesis]. Rijeka: University of Rijeka, Faculty of Engineering; 2024 [cited 2024 November 09] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:522691

D. Drokan, "ANALIZA TOČNOSTI RAČUNALNIH MODELA ZA PREDVIĐANJE METEOROLOŠKIH PODATAKA USPOREDBOM S MJERENJIMA", Master's thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, Rijeka, 2024. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:522691

Metadata
TitleANALIZA TOČNOSTI RAČUNALNIH MODELA ZA PREDVIĐANJE METEOROLOŠKIH PODATAKA USPOREDBOM S MJERENJIMA
AuthorDino Drokan
MentorZoran Čarija (mentor)
MentorIvana Lučin (komentor)
Committee memberSandi Ljubić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberMladen Tomić (član povjerenstva)
Committee memberZoran Čarija (član povjerenstva)
GranterUniversity of Rijeka
Faculty of Engineering
Rijeka
Defense date and country2024-07-15, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Ovaj rad opisuje proces provođenja analize točnosti različitih vremenskih prognoza i proces izrade modela strojnog učenja za predikciju temperature zraka. Analizirana su i uspoređena dva izvora vremenske prognoze: Državni hidrometeorološki zavod Republike Hrvatske i Norveški institut za meteorologiju. Proces analize uključuje prikupljanje i pohranu meteoroloških podataka, analizu podataka te vizualizaciju i usporedbu rezultata. Rezultati su pokazali dobru točnost analiziranih prognoza te se numerička prognoza DHMZ-a pokazala boljom od prognoze Norveškog instituta za meteorologiju. Za predikciju temperature zraka izrađena su dva modela strojnog učenja: model algoritma pojačanja nagiba i model rekurentne neuronske mreže. Izračunata je točnost oba modela te su modeli međusobno uspoređeni. Modeli su pokazali dobru točnost kod predikcije temperature zraka.
Abstract (english)
This paper describes the process of analyzing the accuracy of various weather forecasts and the process of creating a machine learning models for air temperature prediction. Two sources of weather forecasts were analyzed and compared: the Hydrometeorological Institute of the Republic of Croatia and the Norwegian Institute of Meteorology. The analysis process includes the collection and storage of meteorological data, data analysis, and the visualization and comparison of results. The results showed a good accuracy of the analyzed forecasts, and the numerical forecast of DHMZ proved to be better than the forecast of the Norwegian Meteorological Institute. For air temperature prediction, two machine learning models were created: a gradient boosting algorithm model and a recurrent neural network model. The accuracy of both models was calculated and the models were compared with each other. The models showed good accuracy in air temperature prediction.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:190:522691
Study programmeTitle: Computer Engineering
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) icon
Created on2024-07-11 07:04:23