Data mining v energetickém průmyslu\nl{} – Ing. Jaromír ŠPICO
Ing. Jaromír ŠPICO
Bakalářská práce
Data mining v energetickém průmyslu\nl{}
Data Mining in Energetic Industry\nl{}
Anotace:
Bakalářská práce se zabývá možnostmi aplikace data miningu v oblasti energetiky. V teoretické části je výčet a popis vhodných metod pro aplikaci data miningu. Z mnoha metod je podrobněji popsána predikce pomocí neuronových sítí. V praktické části je návod na predikci pomocí výpočetního prostředí Matlab a jeho toolboxu pro neuronové sítě. Konkrétní výsledky predikce jsou prezentovány na rozsáhlých datech …víceAbstract:
The bachelor thesis deals with possibilities of application of data mining in the sphere of energetic industry. In the theory there is an enumeration and description of appropriate methods for data mining application. From many methods the prediction using neural networks is described in more detail. In the practical part there are instructions for prediction using computing environment Matlab and …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 1. 6. 2009
Zveřejnit od: 1. 6. 2009
Identifikátor:
9154
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 19. 6. 2009
Citační záznam
Jak správně citovat práci
ŠPICO, Jaromír. Data mining v energetickém průmyslu\nl{}. Zlín, 2009. bakalářská práce (Bc.). Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky
Plný text práce
Právo: Autor si přeje zpřístupnit práci veřejnosti až od 01. 06. 2009
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- Soubory jsou od 1. 6. 2009 dostupné: autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, Fakulta aplikované informatikyPlný text práce je k dispozici v elektronické podobě.
Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
Fakulta aplikované informatikyBakalářský studijní program / obor:
Inženýrská informatika / Informační technologie
Práce na příbuzné téma
-
Image preProcessing Methodology Application usable for Neural Network dataset input
Sai Prakash Challa -
Automated neural network learning for higher accuracy human skeleton detection under realistic conditions
Damián Sova -
Alzheimer's dementia recognition from spontaneous speech using deep neural networks
Mariia Buntovskikh -
Toolbox pro klasifikaci obrazových dat mozku pomocí umělých neuronových sítí
Roman Vyškovský -
Toolbox pro neuronové sítě pro prostředí Mathematica\nl{}
Martin MACHÁČ -
GUI prostředí pro neuronové sítě v softwaru Mathematica
Jiří ZATLOUKAL -
Mobilní průmyslové datové sítě
Lukáš Kohl -
Predikce výsledků hokejových utkání pomocí data mining modelu
Martin Matuš