Předpověď vybraných indikátorů sucha modely neuronových sítí

Bc. Martina Dubská

Diplomová práce

The forecast of selected drought indices using neural networks

Anotace:

Obsahem této diplomové práce je predikce indikátorů sucha pomocí neuronových sítí na čtrnácti povodí v České republice. K hodnocení sucha byly vybrány tři indikátory: standardizovaný srážkový indikátor (SPI), standardizovaný srážkový evapontranspirační indikátor (SPEI) a indikátor nasycenosti půdy (SSI). V první části je uveden popis a rozdělení sucha, dále je uveden krátký přehled indikátorů sucha a umělých neuronových sítí. Dále je popsána metodika výpočtu indikátorů a výsledky. V této práci byl testován autoregresní model, pro výpočet byla zvolena vrstevnatá síť (MLP) s dvěma skrytými vrstvami s dopředným šířením signálu učená algoritmem zpětného šíření chyby.

Abstract:

The aim of this thesis is to predict drought indicies using articial neural networks (ANN) on fourteen basins in the Czech republic. The analyzed drought indicies are the standardized precipation index (SPI), the standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) and the standardized soil moisture index (SSI). The first part deals with description and distribution of drought, furthermore, the paper describes selected drought indicies and artificial neural networks. The next section describes methodology of calculating the indicies and results. Tested artificial neural network was multilayer perceptron (MLP) with two hidden layers and was trained using back propagation algorithm.

Klíčová slova

sucho, indikátor, umělé neuronové sítě

Keywords

drought, index, artificial neural networks

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 18. 4. 2017

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: doc. Ing. Petr Máca, Ph.D.

Česká zemědělská univerzita v Praze

Fakulta životního prostředí

Magisterský studijní program / obor:
Krajinné inženýrství / Environmentální modelování