Original title:
Predikce deště pomocí meteorologického radaru
Translated title:
Rain Prediction Using Meteo-Radar
Authors:
Putna, Lukáš ; Grézl, František (referee) ; Szőke, Igor (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2009
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Tato bakalářská práce se zabývá návrhem a implementací systému pro krátkodobou předpověď deště za pomocí meteorologického radaru. Zmiňuje některé postupy při řešení a zejména využití vícevrstvé neuronové sítě, čemuž se celá práce dále věnuje. Vícevrstvé neuronové sítě mají dobré klasifikační schopnosti a dokáží aproximovat jakoukoliv nelineární funkci.V práci je navrhnuto, jak předpověď pomocí neuronové sítě funguje, postup při úpravě dat z meteorologického radaru pro vstup sítě. Dále se práce zabývá přístupem k trénování sítě a možnými metodami vyhodnocení výsledků testů. Na závěr jsou zhodnoceny konkrétní výsledky, dosažené testováním neuronové sítě, a je navrhnuto další možné vylepšení postupu.
This work deals with the concept and implementation of short term rain prediction system using meteo-radar. Some basic methods are mentioned and then artificial neural networks are discussed and used for solution. It is proposed how the prediction system using neural networks works. The process of preparing radar data, training neural network with the data and a few scoring methods are discussed. There are shown some experimental results and several improvements are devised at the end of this paper.
Keywords:
artificial neural network; image processing; meteorological radar; neural network training.; Rain prediction; short term weather prediction; krátkodobá předpověď počasí; meteorologický radar; Predikce deště; trénování neuronových sítí.; umělá neuronová síť; zpracování obrazu
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/54491