Diplomová práce se zaměřuje na předpovídání počasí za využití dat z jedné fyzické lokace a algoritmu strojového učení. Předmětem je předpověď v krátkodobém měřítku 24 hodin.
Anotace v angličtině
This diploma thesis focuses on weather forecasting using data from one physical location and a machine learning algorithms. The subject is a short-term forecast for next 24 hours.
Klíčová slova
Strojové učení, meteorologie, krátkodobá předpověď, teplota, vlhkost, barometrický tlak
Diplomová práce se zaměřuje na předpovídání počasí za využití dat z jedné fyzické lokace a algoritmu strojového učení. Předmětem je předpověď v krátkodobém měřítku 24 hodin.
Anotace v angličtině
This diploma thesis focuses on weather forecasting using data from one physical location and a machine learning algorithms. The subject is a short-term forecast for next 24 hours.
Klíčová slova
Strojové učení, meteorologie, krátkodobá předpověď, teplota, vlhkost, barometrický tlak
V rámci diplomové práce budou aplikovány zadané algoritmy strojového učení na meteorologická data. Získané predikční modely budou verifikovány a bude srovnána jejich přesnost. Práce bude členěna na teoretickou a praktickou část. Teoretická část bude obsahovat deklaraci základních pojmů, přehled metod strojového učení a jejich způsob jejich implementace při predikci z časových řad. Teoretická část bude dále obsahovat úvod do problematiky meteorologie, zpracování a interpretace meteorologických dat. Praktická část bude obsahovat popis implementace zadaných algoritmů, výsledky experimentální verifikace získaných modelů a jejích srovnání.
Zásady pro vypracování
V rámci diplomové práce budou aplikovány zadané algoritmy strojového učení na meteorologická data. Získané predikční modely budou verifikovány a bude srovnána jejich přesnost. Práce bude členěna na teoretickou a praktickou část. Teoretická část bude obsahovat deklaraci základních pojmů, přehled metod strojového učení a jejich způsob jejich implementace při predikci z časových řad. Teoretická část bude dále obsahovat úvod do problematiky meteorologie, zpracování a interpretace meteorologických dat. Praktická část bude obsahovat popis implementace zadaných algoritmů, výsledky experimentální verifikace získaných modelů a jejích srovnání.
Seznam doporučené literatury
ALPAYDIN, Ethem a Geoffrey I. WEBB. Introduction to machine learning. Third edition. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2014. ISBN 978-0-262-02818-9.
DUCHON, Claude a Robert HALE. Time series analysis in meteorology and climatology an introduction. Third edition. Chichester, West Sussex: Wiley-Blackwell, 2012. ISBN 978-111-9953-104.
HARPER, Kristine. Weather by the numbers: the genesis of modern meteorology. Cambridge, Mass.: MIT Press, c2008. Transformations (M.I.T. Press). ISBN 978-026-2083-782.
SAMMUT, Claude a Geoffrey I. WEBB. Encyclopedia of machine learning. London: Springer, 2010. ISBN 978-038-7345-581.
Seznam doporučené literatury
ALPAYDIN, Ethem a Geoffrey I. WEBB. Introduction to machine learning. Third edition. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2014. ISBN 978-0-262-02818-9.
DUCHON, Claude a Robert HALE. Time series analysis in meteorology and climatology an introduction. Third edition. Chichester, West Sussex: Wiley-Blackwell, 2012. ISBN 978-111-9953-104.
HARPER, Kristine. Weather by the numbers: the genesis of modern meteorology. Cambridge, Mass.: MIT Press, c2008. Transformations (M.I.T. Press). ISBN 978-026-2083-782.
SAMMUT, Claude a Geoffrey I. WEBB. Encyclopedia of machine learning. London: Springer, 2010. ISBN 978-038-7345-581.
Přílohy volně vložené
-
Přílohy vázané v práci
-
Převzato z knihovny
Ne
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
Cílem diplomové práce je stanovení krátkodobé předpovědi počasí pomocí technik strojového učení. V teoretické části představil základní pojmy vztahující se k meteorologii a následně popsal pojmy popisující techniky strojového učení. Praktická část popisuje jednotlivé kroky - od získání datové sady, její extrakci, vytvoření modelu a jeho ověření, v závěru jsou zhodnoceny získané výsledky. Autor pracoval s datovou sadou v rozsahu 8 let s vzorkovací frekvencí 1 hodina. Obsah diplomové práce je v souladu se zadáním. Autor práci vytvořil zcela sám a cíle diplomové práce naplnil. Nicméně praktická část obsahuje poměrně strohé informace o jednotlivých krocích vedoucích k získání modelu. Pro lepší přehlednost dosažených výsledků by bylo vhodné je shrnout do přehledné tabulky. Na základě kontroly textu práce pomocí IS STAG lze konstatovat, že práce není plagiát.
Dle hodnocení oponenta po formální stránce je diplomová práce na průměrné úrovni. Text je zpravidla srozumitelný a práce obsahuje jen malé množství pravopisných chyb. Autor se nevyvaroval některých typografických chyb (špatný řez písma u některých funkcí i proměnných, špatná práce s indexy u proměnných, nekvalitní obrázky, a podobně). Teoretická část práce je často spíše jen soupis pojmů, než ucelené dílo. Práce s citací literatury vykazuje nepřesnosti, např. uvedení akademických titulů u některých citovaných autorů působí až úsměvně. Předložená práce splňuje požadavky na práci tohoto typu a student naplnil zadání, ačkoliv má ke zvolenému řešení výše uvedené výhrady. V práci nejsou žádné indikátory vedoucí na možnou nepůvodnost práce.
Položené otázky a připomínky byly zodpovězeny k spokojenosti komise. Diplomová práce byla vypracována průměrné úrovni.
Práce byla zkontrolována v systému IS/STAG, dle hodnocení komise nejeví známky plagiátorství.