Aplikace datových modelů pro modelování a předpověď říčního průtoku: případová studie z himalájského povodí – Bc. Michal Krůta
Bc. Michal Krůta
Diplomová práce
Aplikace datových modelů pro modelování a předpověď říčního průtoku: případová studie z himalájského povodí
APPLICATION OF DATA-DRIVEN MODELS IN RIVER FLOW MODELLING AND FORECASTING: A CASE STUDY FROM A HIMALAYAN CATCHMENT
Anotace:
Schopnost předpovídat říční odtok má zásadní význam pro management vodního toku. Spolehlivé předpovědi vysokých průtoků jsou důležité pro každého, kdo žije a pracuje v blízkosti řeky. V této studii bylo využito datových modelů vytvořených z datových řad získaných z povodí řeky Beas, která se nachází v severozápadní Indii. Rozdílné scénáře s denním časovým posunem byly modelovány s využitím modelů umělé …víceAbstract:
The ability to predict river discharge is vital for river management. Accurate forecasting of high flows is important to anyone who lives and works in the vicinity of a river. In this study, data driven models were tested on data from the Beas River in the north-western India. Various day lagged scenarios were modelled using artificial neural network (ANN) models and a local linear regression model …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 15. 4. 2015
Obhajoba závěrečné práce
- Vedoucí: Ing. Martin Hanel, Ph.D.
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
KRŮTA, Michal. \textit{Aplikace datových modelů pro modelování a předpověď říčního průtoku: případová studie z himalájského povodí}. Online. Diplomová práce. Praha: Česká zemědělská univerzita v Praze, Fakulta životního prostředí. 2015. Dostupné z: https://theses.cz/id/ibhq8a/.
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Česká zemědělská univerzita v Praze, Fakulta životního prostředíČeská zemědělská univerzita v Praze
Fakulta životního prostředíMagisterský studijní program / obor:
Krajinné inženýrství / Voda v krajině
Práce na příbuzné téma
-
Artificial Neural Network for Precipitation Nowcasting
Vladimíra Hežeľová -
Comparative Study of Fuzzy Logic, Artificial Neural Network, and Neuro-Fuzzy System in Medical Diagnostic - An Approach towards a Medical Expert System
Harvey Ngoe KOLLE -
Predicting company market values using artificial neural network (ANN) modelling
Jindřich Brejcha -
GIS and Artificial Neural Network-Based Approach for Integrated Management in Costa Caparica, Portugal
Angeliki Peponi -
Creating a prediction model for weather forecasting based on artificial neural network supported by association rules mining
Jakub Kadlec -
Predikcia inflácie vybranými metódami strojového učenia v krajinách V4
Nora Číriová
Název
Vložil
Vloženo
Práva