Prognoza vremenskih serija klimatskih elemenata i pokazatelja

• Main Author: Škrlec, Branimir
• Other Authors: Pripužić, Krešimir
• Format: Master Thesis
• Language: Croatian
• Published: Sveučilište u Zagrebu. Fakultet elektrotehnike i računarstva. 2019
• Subjects: NAO; LSTM; klimatski elementi; vremenska serija; climate elements; time series; TEHNIČKE ZNANOSTI. Računarstvo; TECHNICAL SCIENCES. Computing; TEHNIČKE ZNANOSTI. Elektrotehnika; TECHNICAL SCIENCES. Electrical Engineering; North Atlantic; North Atlantic oscillation
• Online Access: https://zir.nsk.hr/islandora/object/fer:6456; https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:079992; https://repozitorij.unizg.hr/islandora/object/fer:6456; https://repozitorij.unizg.hr/islandora/object/fer:6456/datastream/PDF

U sklopu ovog rada ukratko je objašnjeno što je točno vremenska serija te što su neuronske mreže. Pokazano je kakav utjecaj ima sjeverno atlantska oscilacija na vrijeme u Republici Hrvatskoj, odnosno postoji li korelacija između NAO indeksa i vrijednosti temperature, tlaka i padalina. Kreiran je model za predviđanje sutrašnjih vrijednosti pomoću LSTM neuronske mreže za 4 mjerne postaje u Republici Hrvatskoj: Bjelovar, Ogulin, Varaždin i Zagreb Maksimir. Pokazano je da kreirani model ima dobre karakteristike kod predviđanja dnevnih vrijednosti temperature i tlaka, dok model koji predviđa dnevnu količinu padalina ne daje dobre rezultate, te je zbog toga kreiran model koji koristi prosječne mjesečne vrijednosti. Within this paper, it is briefly explained what are time series and neural networks. The influence of North Atlantic Oscillation on weather in Republic of Croatia has been shown, ie whether there is a correlation between the NAO index and temperature, pressure and precipitation. A model for prediction of next day's values was created with LSTM neural network for 4 measuring stations in the Republic of Croatia: Bjelovar, Ogulin, Varaždin and Zagreb Maksimir. It has been shown that the model created has good characteristics when predicting daily values of temperature and pressure, while a model predicting daily precipitation amounts does not produce good results and therefore a model that uses average monthly values has been created.