Browse IS/STAG - Portál UTB

Skip to page content
Website UTB
Portal title page UTB
Anonymous user Login Česky
Browse IS/STAG
Login Česky
  • Welcome
  • Browse IS/STAG
  • Applicant
  • Graduate
  • Web services
  • ECTS
  • User Info
Welcome
Browse IS/STAG
Information for applicantsElectronic applicationECTS arrivals
Getting startedAlumni ClubAbsolvent - website
Web services
ECTS
User Info

1st level navigation

  • Welcome
  • Browse IS/STAG
  • Applicant
  • Graduate
  • Web services
  • ECTS
  • User Info
User disconnected from the portal due to long time of inactivity.
Please, click this link to log back in.
(Sessions are disconnected after 240 minutes of inactivity. Note that mobile devices may get disconnected even sooner).

Prohlížení IS/STAG (S025)

Help

Main menu for Browse IS/STAG

  • Programmes and specializations.
  • Courses
  • Departments
  • Lecturers
  • Students
  • Examination dates
  • Timetable events
  • Theses, selected item
  • Pre-regist. study groups
  • Rooms
  • Rooms – all year
  • Free rooms – Semester
  • Free rooms – Year
  • Capstone project
  • Times overlap
  •  
  • Title page
  • Calendar
  • Help

Search for a Thesis

Print/export:  Bookmark this link in your browser so that you may quickly load this IS/STAG page in the future.
Only logged-in user will see student personal numbers.

Dates found, count: 1

Search result paging

Found 1 records Print Export to xls List URL
  Surname Name Title Thesis status   Supervisors Reviewers Type of thesis Date of def. Title
Student Type of thesis - - - - - - - - - -
Item shown in detail Findura Includes the selected person into the timetable overlap calculation. Filip Credibility Model of Local Weather Prediction Credibility Model of Local Weather Prediction Thesis finished and defended successfully (DUO).   Viktorin Adam Kotyrba Martin Master's thesis 1686780000000 15.06.2023 Credibility Model of Local Weather Prediction Thesis finished and defended successfully (DUO).
Filip Findura Master's thesis 0XX 0XX 0XX 0XX 0XX 0XX 0XX 0XX 0XX 0XX

Thesis info Credibility Model of Local Weather Prediction

  • Basic data
The document you are accessing is protected by copyright law. Unauthorised use may lead to criminal sanctions.
Name Findura Filip Includes the selected person into the timetable overlap calculation.
Acad. Yr. 2022/2023
Assigning department AUIUI
Date of defence Jun 15, 2023
Type of thesis Master's thesis
Thesis status Thesis finished and defended successfully (DUO). Thesis finished and defended successfully (DUO).
Completeness of mandatory entries - All mandatory fields for this Thesis are filled in.
Main topic Model věrohodnosti lokální předpovědi počasí
Main topic in English Credibility Model of Local Weather Prediction
Title according to student Credibility Model of Local Weather Prediction
English title as given by the student Credibility Model of Local Weather Prediction
Parallel name -
Subtitle -
Thesis supervisor Viktorin Adam, Ing. Ph.D.
External examiner Kotyrba Martin, doc. RNDr. Ph.D.
Annotation Tato práce se zabývá implementací softwaru pro získávání, uschovávání a vyhodnocení dat o počasí, včetně popisu použité metodologie, technologií, aplikační bezpečnosti a udržitelnosti projektu. Taktéž zpracovává přehled dostupných zdrojů dat o počasí. Následně popisuje využití umělé neuronové sítě pro vytvoření modelu vztahů mezi předpovědí počasí a meřenými daty o počasí, a vyhodnocuje tento model proti dostupným zdrojům dat o počasí.
Annotation in English This work discusses the implementation of software for weather data scraping, storage and evaluation, including the methodology and technology used, the security considerations and the project's sustainability. It offers an overview of available weather data sources, then a neural network is used to develop a model of relations between weather forecasts and measured weather data, and this model's credibility is compared against that of the weather forecast data sources.
Keywords předpověd počasí, model předpovědi, neuronová síť
Keywords in English weather forecast, predictive modelling, neural network
Length of the covering note 63 stran
Language AN
Annotation
Tato práce se zabývá implementací softwaru pro získávání, uschovávání a vyhodnocení dat o počasí, včetně popisu použité metodologie, technologií, aplikační bezpečnosti a udržitelnosti projektu. Taktéž zpracovává přehled dostupných zdrojů dat o počasí. Následně popisuje využití umělé neuronové sítě pro vytvoření modelu vztahů mezi předpovědí počasí a meřenými daty o počasí, a vyhodnocuje tento model proti dostupným zdrojům dat o počasí.
Annotation in English
This work discusses the implementation of software for weather data scraping, storage and evaluation, including the methodology and technology used, the security considerations and the project's sustainability. It offers an overview of available weather data sources, then a neural network is used to develop a model of relations between weather forecasts and measured weather data, and this model's credibility is compared against that of the weather forecast data sources.
Keywords
předpověd počasí, model předpovědi, neuronová síť
Keywords in English
weather forecast, predictive modelling, neural network
Research Plan
  1. Proveďte rešerši veřejně dostupných API s daty o počasí (aktuální i předpověď).
  2. Doporučte zdroje dat pro aktuální počasí i předpověď počasí.
  3. Implementujte systém sběru dat o počasí z daných zdrojů a jejich uložení v databázi.
  4. Implementujte model závislosti aktuálního počasí a předpovědí a určete odhadovanou spolehlivost předpovědi.
  5. Implementujte rozhraní pro získání modelových dat.
  6. Zpracujte dokumentaci k výslednému softwaru.
  7. Věnujte pozornost zabezpečení aplikace.
Research Plan
  1. Proveďte rešerši veřejně dostupných API s daty o počasí (aktuální i předpověď).
  2. Doporučte zdroje dat pro aktuální počasí i předpověď počasí.
  3. Implementujte systém sběru dat o počasí z daných zdrojů a jejich uložení v databázi.
  4. Implementujte model závislosti aktuálního počasí a předpovědí a určete odhadovanou spolehlivost předpovědi.
  5. Implementujte rozhraní pro získání modelových dat.
  6. Zpracujte dokumentaci k výslednému softwaru.
  7. Věnujte pozornost zabezpečení aplikace.
Recommended resources
  1. BRÖCKER, J. Testing the reliability of forecasting systems. Journal of Applied Statistics [online]. 1-25. ISSN 0266-4763. Dostupné z: doi:10.1080/02664763.2021.1981833.
  2. THORNES, John E.; STEPHENSON, David B. How to judge the quality and value of weather forecast products. Meteorological Applications, 2001, 8.3: 307-314.
  3. STEWART, Thomas R. Improving Reliability of Judgmental Forecasts. In: ARMSTRONG, J. Scott, ed. Principles of Forecasting [online]. Boston, MA: Springer US, 2001, 2001, s. 81-106. International Series in Operations Research & Management Science. ISBN 978-0-7923-7401-5. Dostupné z: doi:10.1007/978-0-306-47630-3_5.
  4. FENTE, Dires Negash a Dheeraj Kumar SINGH (2018). Weather Forecasting Using Artificial Neural Network. In: International Conference on Inventive Communication and Computational Technologies (ICICCT). Coimbatore, INDIA. Dostupné z: https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:000456251700349.
  5. MAQSOOD, Imran, Muhammad Riaz KHAN a Ajith ABRAHAM. An ensemble of neural networks for weather forecasting. Neural Computing and Applications [online]. 2004, 13(2). ISSN 0941-0643. Dostupné z: doi:10.1007/s00521-004-0413-4.
  6. SHRIVASTAVA, Gyanesh, et al. Application of artificial neural networks in weather forecasting: a comprehensive literature review. International Journal of Computer Applications, 2012, 51.18.
  7. ABISTADO, Klent Gomez, Catherine N. ARELLANO a Elmer A. MARAVILLAS. Weather Forecasting Using Artificial Neural Network and Bayesian Network. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics [online]. 2014, 18(5), 812-817. ISSN 1883-8014. Dostupné z: doi:10.20965/jaciii.2014.p0812.
  8. KUBO, Yûki. Why do some probabilistic forecasts lack reliability?. Journal of Space Weather and Space Climate [online]. 2019, 9. ISSN 2115-7251. Dostupné z: doi:10.1051/swsc/2019016.
Recommended resources
  1. BRÖCKER, J. Testing the reliability of forecasting systems. Journal of Applied Statistics [online]. 1-25. ISSN 0266-4763. Dostupné z: doi:10.1080/02664763.2021.1981833.
  2. THORNES, John E.; STEPHENSON, David B. How to judge the quality and value of weather forecast products. Meteorological Applications, 2001, 8.3: 307-314.
  3. STEWART, Thomas R. Improving Reliability of Judgmental Forecasts. In: ARMSTRONG, J. Scott, ed. Principles of Forecasting [online]. Boston, MA: Springer US, 2001, 2001, s. 81-106. International Series in Operations Research & Management Science. ISBN 978-0-7923-7401-5. Dostupné z: doi:10.1007/978-0-306-47630-3_5.
  4. FENTE, Dires Negash a Dheeraj Kumar SINGH (2018). Weather Forecasting Using Artificial Neural Network. In: International Conference on Inventive Communication and Computational Technologies (ICICCT). Coimbatore, INDIA. Dostupné z: https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:000456251700349.
  5. MAQSOOD, Imran, Muhammad Riaz KHAN a Ajith ABRAHAM. An ensemble of neural networks for weather forecasting. Neural Computing and Applications [online]. 2004, 13(2). ISSN 0941-0643. Dostupné z: doi:10.1007/s00521-004-0413-4.
  6. SHRIVASTAVA, Gyanesh, et al. Application of artificial neural networks in weather forecasting: a comprehensive literature review. International Journal of Computer Applications, 2012, 51.18.
  7. ABISTADO, Klent Gomez, Catherine N. ARELLANO a Elmer A. MARAVILLAS. Weather Forecasting Using Artificial Neural Network and Bayesian Network. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics [online]. 2014, 18(5), 812-817. ISSN 1883-8014. Dostupné z: doi:10.20965/jaciii.2014.p0812.
  8. KUBO, Yûki. Why do some probabilistic forecasts lack reliability?. Journal of Space Weather and Space Climate [online]. 2019, 9. ISSN 2115-7251. Dostupné z: doi:10.1051/swsc/2019016.
Týká se praxe No
Enclosed appendices 1 CD
Appendices bound in thesis schemes, tables
Taken from the library No
Full text of the thesis
Appendices
Reviewer's report
Supervisor's report
Defence procedure record file