prikaz prve stranice dokumenta Predviđanje dnevnog broja aktivnih covid-19 slučajeva pomoću analize vremenskih serija
Rad nije dostupan
diplomski rad
Predviđanje dnevnog broja aktivnih covid-19 slučajeva pomoću analize vremenskih serija
2021. urn:nbn:hr:168:398631
Mihotić, Ivona
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Mihotić, I. (2021). Predviđanje dnevnog broja aktivnih covid-19 slučajeva pomoću analize vremenskih serija (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:398631

Mihotić, Ivona. "Predviđanje dnevnog broja aktivnih covid-19 slučajeva pomoću analize vremenskih serija." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:398631

Mihotić, Ivona. "Predviđanje dnevnog broja aktivnih covid-19 slučajeva pomoću analize vremenskih serija." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:398631

Mihotić, I. (2021). 'Predviđanje dnevnog broja aktivnih covid-19 slučajeva pomoću analize vremenskih serija', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 11.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:398631

Mihotić I. Predviđanje dnevnog broja aktivnih covid-19 slučajeva pomoću analize vremenskih serija [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2021 [pristupljeno 11.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:398631

I. Mihotić, "Predviđanje dnevnog broja aktivnih covid-19 slučajeva pomoću analize vremenskih serija", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:398631

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:398631
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPredviđanje dnevnog broja aktivnih covid-19 slučajeva pomoću analize vremenskih serija
Naslov (engleski)Covid-19 Active Daily Cases Prediction Using Time Series Analysis
AutorIvona Mihotić
MentorMarin Šilić (mentor)
Član povjerenstvaMarin Šilić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaKlemo Vladimir (član povjerenstva)
Član povjerenstvaGoran Delač (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2021-07-05, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
U ovom radu opisane su metode analize i predviđanja vremenskih serija. Detaljno su opisani ARIMA i Prophet model, koji su korišteni za predviđanje aktivnih COVID-19 slučajeva u državama: Sjedinjene Američke Države, Brazil i Francuska. Nadalje, prikazan je i objašnjen postupak implementacije navedenih modela. Za evaluaciju modela, korišteno je predviđanje u jednom i više koraka. U smislu mjera vrednovanja za procjenu prediktivne snage svakog od pristupa korišteni su RMSE i MAPE. Njima je ispitana uspješnost ostvarenog predviđanja te su prikazani i opisani rezultati ispitivanja.
Sažetak (engleski)
This thesis describes methods of time series analysis and prediction. The ARIMA and Prophet models, that are used to predict active COVID-19 cases in the countries: United States, Brazil, and France, are described in detail. Furthermore, the implementation of these models is presented and explained. To evaluate these models, one step and multi-step forecasting were used. Evaluation measures used to assess the predictive power of each of the approaches were RMSE and MAPE. They examined the success of the achieved prediction and presented and described the test results.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:398631
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-13 10:26:08