Dlouhodobé prediktivní modelování nelineárních dynamických systémů pomocí rekurentních neuronových sítí
Loading...
Date
Authors
Pluskal, Tomáš
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
ORCID
Abstract
Tato bakalářská práce se zabývá zkoumáním rekurentních neuronových sítí za účelem dlouhodobé predikce nelineárních dynamických systémů pomocí rekurentních neuronových sítí. Cílem je návrh a otestování softwarového řešení neuronové sítě na reálných datech pocházejících z měření teplot obráběcího stroje.
This bachelor thesis investigates recurrent neural networks for long-term prediction of nonlinear dynamic systems using recurrent neural networks. The aim is to design and test a neural network software solution on real data coming from machine tool temperature measurements.
This bachelor thesis investigates recurrent neural networks for long-term prediction of nonlinear dynamic systems using recurrent neural networks. The aim is to design and test a neural network software solution on real data coming from machine tool temperature measurements.
Description
Keywords
strojové učení , rekurentní neuronové sítě , RNN , LSTM , GRU , TensorFlow , machine learning , recurrent neural networks , RNN , LSTM , GRU , TensorFlow
Citation
PLUSKAL, T. Dlouhodobé prediktivní modelování nelineárních dynamických systémů pomocí rekurentních neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Mechatronika
Comittee
doc. Ing. Stanislav Věchet, Ph.D. (předseda)
Ing. Jan Najman, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Petr Lošák, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Vladimír Fuis, Ph.D. (člen)
Ing. Petr Procházka, Ph.D. (člen)
Ing. Josef Vejlupek, Ph.D. (člen)
Ing. Pavel Švancara, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2023-06-15
Defence
Student ve vymezeném čase prezentoval svou bakalářskou práci. Poté byly předneseny posudky a student odpověděl na otázky oponenta. Následně proběhla diskuze se členy komise vztahující se k bakalářské práci, při které byly položeny následující dotazy:
Byl položen dotaz k objasnění výsledků uvedené v závěru.
Proč jste se rozhodl implementovat RNN na vlastní pěst?
Jakým způsobem jste implementoval FFT?
Podle názoru komise byla úroveň odpovědí vyhovující.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena