|
|
Stochastická předpověď průměrných měsíčních průtoku ve vybraném vodoměrném profilu
Jansa, Jakub ; Menšík, Pavel (oponent) ; Marton, Daniel (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřena na předpověď průměrných měsíčních průtoků na vybraném vodoměrném profilu. Výstupem bude vyhodnocení vypočtených hodnot a interpretace výsledků v přehledné podobě. Dále nalezení vhodného propojení mezi náhodně generovanými vstupy v podobě náhodných průběhů reálných průtokových řad se standardně používanými hydrologickými předpovědními modely založenými na principech umělé inteligence a pravděpodobnostním modelu. Výsledkem práce bude ověření postupů a následné sestavení stochastické předpovědi průměrných měsíčních průtoků ve vybraném vodoměrném profilu toku, která by byla dále využita pro účely řízení nádrže, resp. vodohospodářské soustavy.
|
|
|
Řízení zásobní funkce nádrže s využitím metod umělé inteligence
Hon, Matěj ; BBA, Šárka Zemanová, (oponent) ; Kozel, Tomáš (vedoucí práce)
Práce se zabývá předpovídáním průtoků s využitím umělé inteligence pro řízení zásobní funkce nádrže. Zaměřuje se na řízení dispečerskými grafy v kombinaci s předpovědí průtoků. Práce je rozdělena na metodickou část a část aplikace. Aplikační část obsahuje předpovědi průtoků a řízení s předpovědí. Pro předpověď průtoků je používán předpovědní model založený na fuzzy metodě. Dále je zde popsáno, jak probíhalo získání historických dat, popis práce dispečerských grafů a předpovědních modelů. V další části je pospána kalibrace a validace předpovědního modelu. V závěru jsou popsány dosažené výsledky předpovědního modelu, dispečerského grafu s předpovědí a porovnání předpovědní fuzzy modelu a neuronové sítě. Podle dosažených výsledků lze výzkum předpovědních modelů s využitím umělé inteligence doporučit k dalšímu výzkumu.
|
|
|
Středně dobá předpověď průtoků vody měrným profilem toku
Šelepa, Milan ; Menšík, Pavel (oponent) ; Marton, Daniel (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřena na sestavení střednědobých předpovědí průměrných měsíčních průtoků vody měrným profilem toku za účelem optimalizace řízení nádrže a vodohospodářských soustav nádrží. Průtoky byly předpovídány pomocí metody umělých neuronových sítí. Předpovězené průtoky byly statisticky vyhodnoceny odpovídajícími koeficienty a následně porovnávány s naměřenými hodnotami průtoků pro dané měrné profily toku.
|
|
|
Řízení zásobní funkce nádrže s využitím metod umělé inteligence
Hon, Matěj ; BBA, Šárka Zemanová, (oponent) ; Kozel, Tomáš (vedoucí práce)
Práce se zabývá předpovídáním průtoků s využitím umělé inteligence pro řízení zásobní funkce nádrže. Zaměřuje se na řízení dispečerskými grafy v kombinaci s předpovědí průtoků. Práce je rozdělena na metodickou část a část aplikace. Aplikační část obsahuje předpovědi průtoků a řízení s předpovědí. Pro předpověď průtoků je používán předpovědní model založený na fuzzy metodě. Dále je zde popsáno, jak probíhalo získání historických dat, popis práce dispečerských grafů a předpovědních modelů. V další části je pospána kalibrace a validace předpovědního modelu. V závěru jsou popsány dosažené výsledky předpovědního modelu, dispečerského grafu s předpovědí a porovnání předpovědní fuzzy modelu a neuronové sítě. Podle dosažených výsledků lze výzkum předpovědních modelů s využitím umělé inteligence doporučit k dalšímu výzkumu.
|
|
|
Stochastická předpověď průměrných měsíčních průtoku ve vybraném vodoměrném profilu
Jansa, Jakub ; Menšík, Pavel (oponent) ; Marton, Daniel (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřena na předpověď průměrných měsíčních průtoků na vybraném vodoměrném profilu. Výstupem bude vyhodnocení vypočtených hodnot a interpretace výsledků v přehledné podobě. Dále nalezení vhodného propojení mezi náhodně generovanými vstupy v podobě náhodných průběhů reálných průtokových řad se standardně používanými hydrologickými předpovědními modely založenými na principech umělé inteligence a pravděpodobnostním modelu. Výsledkem práce bude ověření postupů a následné sestavení stochastické předpovědi průměrných měsíčních průtoků ve vybraném vodoměrném profilu toku, která by byla dále využita pro účely řízení nádrže, resp. vodohospodářské soustavy.
|
|
|
Středně dobá předpověď průtoků vody měrným profilem toku
Šelepa, Milan ; Menšík, Pavel (oponent) ; Marton, Daniel (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřena na sestavení střednědobých předpovědí průměrných měsíčních průtoků vody měrným profilem toku za účelem optimalizace řízení nádrže a vodohospodářských soustav nádrží. Průtoky byly předpovídány pomocí metody umělých neuronových sítí. Předpovězené průtoky byly statisticky vyhodnoceny odpovídajícími koeficienty a následně porovnávány s naměřenými hodnotami průtoků pro dané měrné profily toku.
|
host ::
RSS.