Neuronové sítě ve vodním hospodářství

Anna Morozova

Bakalářská práce

Anotace:

Cílem této bakalářské práce "Neuronové sítě ve vodním hospodářství" je vytvořit souhrn informací, které jsou doposud známé o aplikaci umělých neuronových sítí ve vodním hospodářství. V poslední době jsou modely neuronových sítí úspěšně používají jako predikční modely v různých oblastí vodního hospodářství. Text bakalářské práce je rozdělen na několik kapitol. První kapitola poskytuje obecné informace o neuronových sítích. V další častí práce je popsaná historie a rozvoj, základní jednotky neuronové sítě. Největší část práce pojednává o využití neuronových sítí ve vodním hospodářství, zabývá se architekturou sítí a popisuje procesy, které probíhají uvnitř sítě. Velká pozornost věnovaná vrstevnatému perceptronu a nejčastěji používanému algoritmu učení neuronové sítí. V závěru je rozebraná případová studie, ve které uveden příklad použití vícevrstevného perceptronu v rámci modelovaní odtoku v Novem Zélandu na řece Kapakapanui.

Abstract:

Presented Bachelor thesis "Neural networks in water management" is aimed on a review of so far discovered information about application artificial neural network (ANNs) in water management. In recent years, it have become extremely popular to use ANNs for prediction in a number of areas. The text of this thesis is divided on a few chapters. The first chapter named Preliminary contains general facts about ANNs. Next part provides review of the history of ANNs, single processing element and it's models. The largest part of this thesis describes the application ANNs in water management, architectures of nets and processes inside the network. In this part the special attention is given to multi-layer perceptron (MLP) and the most commonly used method for training MLP. The application of MLP is described using the case study of runoff forecast in New Zealand in the end of presented bachelor thesis.

Klíčová slova

vrszevnatý percepton, algoritmus zpětné propagace chyb, hydrologické modelování

Keywords

multi-layer perceptron, hydrological modelling, back-propagation algorithm

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 16. 4. 2015

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: Ing. Petr Máca, Ph.D.

Česká zemědělská univerzita v Praze

Fakulta životního prostředí

Bakalářský studijní program / obor:
Krajinářství / Vodní hospodářství