Aproximace prostorově distribuovaných hierarchicky strukturovaných dat
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstract
Prognóza produkce odpadu je důležitou informací pro plánování v oblasti odpadového hospodářství. Historická data často disponují pouze krátkou časovou řadou, kde tradiční prognostické přístupy selhávají. Tato práce navrhuje matematický model pro odhad budoucí produkce odpadu v prostorově distribuovaných datech s hierarchickou strukturou. Přístup vychází z principů regresní analýzy se závěrečnou bilancí pro soulad hodnot agregovaných dat. Součástí modelu je volba tvaru regresní funkce modelující trend v datech. Přičemž data jsou očištěna od odlehlých pozorování, která se v databázi poměrně hojně vyskytují. Důraz je kladen na rozložení rozsáhlého modelu na podúlohy, které jsou řešeny jednotlivě a vedou ke snazší implementaci. Výstupem je komplexní výpočetní nástroj, který byl testován v rámci případové studie na datech o produkci komunálního odpadu v České republice.
The forecast of the waste production is an important information for planning in waste management. The historical data often consists of short time series, therefore traditional prognostic approaches fail. The mathematical model for forecasting of future waste production based on spatially distributed data with hierarchically structure is suggested in this thesis. The approach is based on principles of regression analysis with final balance to ensure the compliance of aggregated data values. The selection of the regression function is a part of mathematical model for high-quality description of data trend. In addition, outlier values are cleared, which occur abundantly in the database. The emphasis is on decomposition of extensive model into subtasks, which lead to a simpler implementation. The output of this thesis is tool tested within case study on municipal waste production data in the Czech Republic.
The forecast of the waste production is an important information for planning in waste management. The historical data often consists of short time series, therefore traditional prognostic approaches fail. The mathematical model for forecasting of future waste production based on spatially distributed data with hierarchically structure is suggested in this thesis. The approach is based on principles of regression analysis with final balance to ensure the compliance of aggregated data values. The selection of the regression function is a part of mathematical model for high-quality description of data trend. In addition, outlier values are cleared, which occur abundantly in the database. The emphasis is on decomposition of extensive model into subtasks, which lead to a simpler implementation. The output of this thesis is tool tested within case study on municipal waste production data in the Czech Republic.
Description
Citation
SMEJKALOVÁ, V. Aproximace prostorově distribuovaných hierarchicky strukturovaných dat [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2018.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Matematické inženýrství
Comittee
prof. RNDr. Zdeněk Pospíšil, Dr. (předseda)
prof. RNDr. Jan Franců, CSc. (místopředseda)
doc. Mgr. Jaroslav Hrdina, Ph.D. (člen)
doc. RNDr. Zdeněk Karpíšek, CSc. (člen)
prof. Mgr. Pavel Řehák, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2018-06-20
Defence
Diplomantka seznámila komisi s diplomovou prací a odpověděla na připomínky a dotazy recenzenta diplomové práce.
Komise položila diplomantce otázky k diplomové práci:
Kde zjistíte parametr tau? Je jednoznačné to hierarchické shlukování?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení