but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Stavební inženýrství	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Starý, Miloš	cs
dc.contributor.author	Ježík, Pavel	cs
dc.contributor.referee	Fošumpaur, Pavel	cs
dc.contributor.referee	Hlavčová,, Kamila	cs
dc.date.created		cs
dc.description.abstract	Přívalové deště se na našem území mohou vyskytovat prakticky kdekoli. V současné době lze jejich výskyt odhadnout s určitým časovým předstihem, ale jejich předpovídaná lokalizace je velmi problematická. Nynější prostředky pro hledání ohrožených povodí se soustřeďují především na operativní vyhodnocování aktuální meteorologické situace a zpracování srážkové předpovědi na nejbližší hodiny (tzv. nowcasting). Práce se zabývá odlišným způsobem hledání potenciálně ohrožených území, kdy jsou vyhodnocovány statistické veličiny za dlouhé období (N-leté vody a dešťové charakteristiky) a jsou dány do souvislostí s vlastnostmi konkrétních povodí. Celá problematika je řešena mimo situaci aktuálního ohrožení, jedná se o tzv. off-line řešení. V práci je prezentován model sestavený na bázi vybraných metod umělé inteligence, který tvoří jádro koncové mapové aplikace. Užití modelu a koncové aplikace se předpokládá v oblasti, kde se rozhoduje o toku financí v souvislosti s protipovodňovou ochranou. Model se soustřeďuje na přívalové deště a povodně jimi způsobené.	cs
dc.description.abstract	In our region, heavy rains may occur virtually everywhere. Nowadays there are instruments to predict these events in sufficient advance, but without precise localisation, which is a problem. Present instruments for searching endangered watersheds are focused on operative evaluation of meteorological situation and actual precipitation forecast processing (nowcasting). The thesis brings quite different approach. Potentially endangered areas are detected with evaluation of long-term statistical variables (N-year discharges and rain characteristics) and properties of specific watershed. The whole issue is handled out of situation of actual danger, this attitude is so called off-line solution. The thesis describes a model based on selected artificial intelligence methods. The model forms the core of final map application. The use of model and final application is supposed to be used in area of preventive flood protection, and related investment decision-making. The model focuses on heavy rains and flash floods.	en
dc.description.mark	P	cs
dc.identifier.citation	JEŽÍK, P. Využití vybraných metod umělé inteligence pro nalezení malých povodí nejvíce ohrožených povodněmi z přívalových dešťů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta stavební. .	cs
dc.identifier.other	105574	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/69194
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta stavební	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	Přívalové deště	cs
dc.subject	povodně z přívalových dešťů	cs
dc.subject	malé povodí	cs
dc.subject	modelování	cs
dc.subject	fuzzy logika	cs
dc.subject	teorie možnosti	cs
dc.subject	umělá inteligence.	cs
dc.subject	Heavy rains	en
dc.subject	flash floods	en
dc.subject	small watershed	en
dc.subject	modelling	en
dc.subject	fuzzy logics	en
dc.subject	possibility theory	en
dc.subject	artificial intelligence.	en
dc.title	Využití vybraných metod umělé inteligence pro nalezení malých povodí nejvíce ohrožených povodněmi z přívalových dešťů	cs
dc.title.alternative	Use of selected artificial intelligence methods for finding small watersheds most at risk of flash floods	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	doctoralThesis	en
dc.type.evskp	dizertační práce	cs
dcterms.modified	2017-06-27-17:57:15	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta stavební	cs
sync.item.dbid	105574	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.27 12:45:22	en
sync.item.modts	2025.01.17 09:49:25	en
thesis.discipline	Vodní hospodářství a vodní stavby	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta stavební. Ústav vodního hospodářství krajiny	cs
thesis.level	Doktorský	cs
thesis.name	Ph.D.	cs

Využití vybraných metod umělé inteligence pro nalezení malých povodí nejvíce ohrožených povodněmi z přívalových dešťů

Files

Original bundle

Collections