• čeština
    • English
    • русский
    • Deutsch
    • français
    • polski
    • українська
  • English 
    • čeština
    • English
    • русский
    • Deutsch
    • français
    • polski
    • українська
  • Login
View Item 
  •   Repository Home
  • Závěrečné práce
  • diplomové práce
  • Fakulta stavební
  • 2020
  • View Item
  •   Repository Home
  • Závěrečné práce
  • diplomové práce
  • Fakulta stavební
  • 2020
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Řízení zásobní funkce nádrže s využitím metod umělé inteligence

Management of water reservoir storage function using methods of artificial intelligence

Thumbnail
View/Open
review_126259.html (1.451Kb)
final-thesis.pdf (2.024Mb)
Posudek-Vedouci prace-51459.pdf (67.66Kb)
Posudek-Oponent prace-51601.pdf (70.05Kb)
Author
Urbanec, Patrik
Advisor
Kozel, Tomáš
Referee
Matoušek, Petr
Grade
A
Altmetrics
Metadata
Show full item record
Abstract
Předmětem diplomové práce je řízení zásobní funkce nádrže s využitím metod umělé inteligence, včetně sestavení příslušného řídícího algoritmu. Práce je rozdělena na teoretickou část a část aplikace řízení zásobní funkce nádrže. V teoretické části je popsán řídící algoritmus a předpovědní model. Dále jsou uvedeny základní optimalizační metody a metody umělé inteligence. Ve druhé části jsou představena historická data, která byla použita pro předpovědní model. Následuje popis kalibrace a validace řídícího modulu a vyhodnocení výsledků aplikace. Na závěr je porovnání a shrnutí jednotlivých výsledků, řídícího algoritmu a předpovědního modelu. Dle dosažených výsledků lze řídící algoritmus doporučit pro další zkoumání.
 
The subject of this thesis is to control the storage function of the reservoir using artificial intelligence methods, including the construction of the appropriate control algorithm. The thesis is divided into the theoretical part and the part of the application of reservoir storage function control. The theoretical part describes the control algorithm and the prediction model. The following are basic optimization methods and artificial intelligence methods. The second part presents the historical data used for the prediction model. The following is a description of calibration and validation of the control module and evaluation of the application results. Finally, there is a comparison and summary of individual results, control algorithm and prediction model. According to the results, the control algorithm can be recommended for further investigation.
 
Keywords
Neuronová síť, zásobní funkce nádrže, optimalizace, předpovědní modely, pravděpodobnost, stochastika, Neural network, reservoir storage function, optimization, prediction models, probability, stochastics
Language
čeština (Czech)
Study brunch
Vodní hospodářství a vodní stavby
Composition of Committee
prof. Ing. Kamila Hlavčová, Ph.D. - předseda, doc. Ing. Daniel Marton, Ph.D. - místopředseda, Ing. Ondřej Chaloupka - tajemník, doc. Ing. Jitka Malá, Ph.D. - člen, Ing. Tomáš Kozel, Ph.D. - člen, Ing. Michal Kriška, Ph.D. - člen, doc. Dr. Ing. Petr Doležal - člen,
Date of defence
2020-01-28
Process of defence
Diplomant zodpověděl na všechny dotazy členů komise velmi dobře.
Result of the defence
práce byla úspěšně obhájena
Persistent identifier
http://hdl.handle.net/11012/184213
Source
URBANEC, P. Řízení zásobní funkce nádrže s využitím metod umělé inteligence [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta stavební. 2020.
Collections
  • 2020 [810]
Citace PRO

Portal of libraries | Central library on Facebook
DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback | Theme by @mire NV
 

 

Browse

All of repositoryCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

LoginRegister

Statistics

View Usage Statistics

Portal of libraries | Central library on Facebook
DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback | Theme by @mire NV