Předpověď vybraných indikátorů sucha modely neuronových sítí – Bc. Martina Dubská
Bc. Martina Dubská
Master's thesis
Předpověď vybraných indikátorů sucha modely neuronových sítí
The forecast of selected drought indices using neural networks
Abstract:
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 …moreAbstract:
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, …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 18. 4. 2017
Thesis defence
- Supervisor: doc. Ing. Petr Máca, Ph.D.
Citation record
ISO 690-compliant citation record:
DUBSKÁ, Martina. \textit{Předpověď vybraných indikátorů sucha modely neuronových sítí}. Online. Master's thesis. Praha: Czech University of Life Sciences Prague, Faculty of Environmental Sciences. 2017. Available from: https://theses.cz/id/p7swy0/.
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Česká zemědělská univerzita v Praze, Fakulta životního prostředíCzech University of Life Sciences Prague
Faculty of Environmental SciencesMaster programme / field:
Landscape Engineering / Environmental Modelling
Theses on a related topic
-
Text classification with artificial neural networks
Anouk Wilstra -
Artificial Neural Networks in Space of Stock Returns: Volatility Prediction
Šimon Škorňa -
Interpretation of artificial neural networks for image recognition
Alexey Ulyanin -
Gradient Boosting Machine and Artificial Neural Networks in R and H2O
Juraj Sabo -
Krátkodobá predikce spotřeby elektřiny s využitím umělé neuronové sítě
Daniel Pešek -
Časoprostorové predikční modelování pandemie COVID-19 užitím umělé neuronové sítě
Martin KUKRÁL -
Umělé neuronové sítě jako přístup k extrakci plodového elektrokardiogramu a detekci R-kmitů
Silvie Kovalová -
Podpora diagnostiky nemocí pohybového aparátu pomocí umělé neuronové sítě
Zdeněk Novotný
Name
Posted by
Uploaded/Created
Rights