|
|
Numerická analýza přesypávaných mostních konstrukcí
Krtek, Jiří ; Doněk, Michal (oponent) ; Miča, Lumír (vedoucí práce)
Námětem diplomové práce je studie chování přesypávaných ocelových mostních konstrukcí během jejich provádění a za provozu. Cílem je analyzovat chování konstrukce v důsledku nerovnoměrného poklesu podpor a pozice přitížení vůči konstrukci ve vztahu k mocnosti zeminy nad vrcholem ocelové konstrukce. Práce má teoretický charakter a je zpracována formou numerické parametrické studie.
|
|
|
Založení dálničního mostu
Krtek, Jiří ; Boštík,, Jiří (oponent) ; Glisníková, Věra (vedoucí práce)
Cílem bakalářské práce je analýza založení dálničního mostu na úseku Veselí nad Lužnicí - Tábor dálnice D3. Rešeršní část rozebírá plošné a hlubinné zakládaní mostních objektů. Praktická část se zabývá výpočty různými metodami a porovnává hlubinné založení s plošnými základy.
|
|
|
Metody umělé inteligence a jejich využití při predikci
Šerý, Lubomír ; Omelka, Marek (vedoucí práce) ; Krtek, Jiří (oponent)
Název práce: Metody umělé inteligence a jejich využití při predikci Autor: Lubomír Šerý Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí diplomové práce: Ing. Marek Omelka, Ph.D., Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Abstrakt: V předložené práci studujeme část oboru umělé inteligence - přede- vším umělé neuronové sítě. Nejprve je představen koncept umělé neuronové sítě a srovnání s jeho biologickou předlohou. Poté srovnáváme neuronovou síť s něk- terými zobecněnými lineárními modely. Učení neuronové sítě představuje jeden ze stěžejních problému, a tak je mu věnována větší část této práce - především odhadům parametrů a specifickým výpočetním aspektům. V této části se pok- oušíme vnést pohled na vnitřní strukturu neuronové sítě a navrhnout vylepšení učícího algoritmu. Existuje mnoho nadstaveb, kterými lze vylepšit nebo obohatit základní model neuronové sítě, některé tyto nadstavby včetně kombinace s ge- netickými algoritmy jsou představeny v závěru této práce. Tuto práci uzavírají simulační příklady, v kterých se snažíme prověřit některé představené teoretické předpoklady a závěry. Hlavním simulačním příkladem je aplikace konceptu neu- ronové sítě na úlohu predikce počtu gólů v hokejových zápasech. Klíčová slova: Neuronová síť, Predikce, TwoStepNNL, Sport
|
|
| |
|
| |
|
|
Genetické algoritmy a jejich využití v optimalizaci
Krtek, Jiří ; Antoch, Jaromír (vedoucí práce) ; Dupač, Václav (oponent)
V předložené práci se zabýváme odvětvím stochatických optimalizačních algoritmů, tzv. genetickými algoritmy. V první kapitole lze nalézt popis průběhu genetického algoritmu a hlavních operací určující směr prohledávání množiny přípustných řešení, tj. křížení a mutace. Nechybí modelový příklad, pomocí něhož čtenář všechny představené operace pochopí. Po části popisující různá vylepšení základního algoritmu, například Grayův kód, následuje nepříliš dlouhá kapitola věnovaná teorii genetických algoritmů. Ve třetí a zároveň poslední kapitole je nastolen skutečný optimalizační problém. K vyřešení tohoto problému jsme použili jednak teorii řízených Markovských řetězců pro modelování systému hromadné obsluhy, jednak genetické algoritmy k nalezení optimálního řešení. Optimální řešení jsme hledali i pomocí specializovaného algoritmu. Oba přístupy k hledání optima jsou v závěru této kapitoly zhodnoceny. Veškeré výpočty byly implementovány v jazyce Fortran.
|
|
|
Tests of significance of ARMA models parameters based on Bayesian approach
Onderko, Martin ; Krtek, Jiří (vedoucí práce) ; Prášková, Zuzana (oponent)
Táto bakalárska práca sa zameriava na bayesovskú analýzu a na jej využitie v oblasti pravdepodobnosti a štatistiky. Okrajovo sa dotýka náhodných procesov, bližšie charakterizuje model ARMA a venuje sa problematike odhadov jeho parametrov bayesovským prístupom. Získané vedomosti a odvodené charakteristiky následne uplatňuje v testoch významnosti parametrov. Nepochybne sa tak dotýka oblasti testovania hypotéz a slúži hlavne ako nástroj k presnejšiemu určeniu modelu ARMA. Táto práca by sa mala uplatniť všade tam, kde je charakterizovanie štatistickej významnosti parametrov modelu ARMA nevyhnutnosťou.
|
|
|
Konvexní funkce a jejich zobecnění
Krtek, Jiří ; Hladík, Milan (vedoucí práce) ; Červinka, Michal (oponent)
V předložené práci studujeme vlastnosti a vztahy mezi konvexními funkcemi a jejich zobecněními. Začínáme definicí konvexních funkcí a přes základní vlastnosti, jako je spojitost, se dostáváme k diferencovatelnosti a hledání jejich extrému. Pokračujeme pojednáním o kvazikonvexních, explicitně kvazikonvexních a pseudokonvexních funkcích. Přes jejich definice a základní vlastnosti se dostáváme ke vztahům mezi nimi a konvexními funkcemi. Nalezneme zde i věty o skládání těchto zobecnění, které nám umožnují snadněji poznat, jestli je daná složená funkce (explicitně) kvazikonvexní, či pseudokonvexní. Práce obsahuje i část věnovanou minimalizaci těchto zobecnění. Na závěr práce jsou zmíněna některá další zobecnění konvexity, která už nejsou tak podrobně rozebrána.
|
|
| |
|
|
Tests of significance of ARMA models parameters based on Bayesian approach
Onderko, Martin ; Krtek, Jiří (vedoucí práce) ; Prášková, Zuzana (oponent)
Táto bakalárska práca sa zameriava na bayesovskú analýzu a na jej využitie v oblasti pravdepodobnosti a štatistiky. Okrajovo sa dotýka náhodných procesov, bližšie charakterizuje model ARMA a venuje sa problematike odhadov jeho parametrov bayesovským prístupom. Získané vedomosti a odvodené charakteristiky následne uplatňuje v testoch významnosti parametrov. Nepochybne sa tak dotýka oblasti testovania hypotéz a slúži hlavne ako nástroj k presnejšiemu určeniu modelu ARMA. Táto práca by sa mala uplatniť všade tam, kde je charakterizovanie štatistickej významnosti parametrov modelu ARMA nevyhnutnosťou.
|
host ::
RSS.