Název:
Creating a prediction model for weather forecasting based on artificial neural network supported by association rules mining
Překlad názvu:
Vytvoření predikčního modelu předpovědi počasí pomocí neuronové sítě a asociačních pravidel
Autoři:
Kadlec, Jakub ; Rauch, Jan (vedoucí práce) ; Berka, Petr (oponent) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2016
Jazyk:
eng
Nakladatel: Vysoká škola ekonomická v Praze
Abstrakt: [eng][cze] This diploma thesis introduces three different methods of creating a neural network binary classifier for the purpose of automated weather prediction with attribute pre-selection using association rules and correlation patters mining by the LISp-Miner system. First part of the thesis consists of collection of theoretical knowledge enabling the creation of such predictive model, whereas the second part describes the creation of the model itself using the CRISP-DM methodology. Final part of the thesis analyses the performance of created classifiers and concludes the proposed methods and their possible benefits over training the network without attribute pre-selection.Tato diplomová práce představuje tři různé způsoby výběru vhodných prediktorů pro konstrukci binárního klasifikátoru za účelem automatizované předpovědi počasí s využitím asociačních pravidel a kontingenční analýzy v systém LISp-Miner. První část práce se skládá ze sbírky teoretických znalostí, které přímo souvisí s vytvořením prediktivního modelu, zatímco druhá část popisuje tvorbu modelu jako takového pomocí metodiky CRISP-DM. Závěrečná část práce je věnována analýze výkonu vytvořených neuronových sítí a porovnání jednotlivých metod.
Klíčová slova:
4ft-Miner; asociační pravidla; KL-Miner; korelace; neuronové sítě; předpověď počasí; 4ft-miner; association rules; correlation; KL-miner; neural networks; weather prediction
Instituce: Vysoká škola ekonomická v Praze
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Dostupné v digitálním repozitáři VŠE. Původní záznam: http://www.vse.cz/vskp/eid/49406