prikaz prve stranice dokumenta Geografski ponderirana neuronska mreža
Rad nije dostupan
završni rad
Geografski ponderirana neuronska mreža
2022. urn:nbn:hr:168:699447
Sever, Matija
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Sever, M. (2022). Geografski ponderirana neuronska mreža (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:699447

Sever, Matija. "Geografski ponderirana neuronska mreža." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:699447

Sever, Matija. "Geografski ponderirana neuronska mreža." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:699447

Sever, M. (2022). 'Geografski ponderirana neuronska mreža', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 16.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:699447

Sever M. Geografski ponderirana neuronska mreža [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 16.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:699447

M. Sever, "Geografski ponderirana neuronska mreža", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:699447

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:699447
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovGeografski ponderirana neuronska mreža
Naslov (engleski)A geographically weighted neural network
AutorMatija Sever
MentorMartina Antonić (mentor)
Član povjerenstvaMartina Antonić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaJosip Marić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Pavelić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-07-04, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Tema rada je „Geografski ponderirana neuronska mreža“. U radu se naglašava problem prostorne heterogenosti te njegovo rješavanje. Analizira se geografski ponderirana regresija te se ukazuje na njezine nedostatke kod predviđanja heterogenog prostora. Predstavlja se i opisuje rješenje za geografski ponderiranu regresiju pomoću geografski ponderirane neuronske mreže koje su implementirane u programskom jeziku Python. Razlika između geografski ponderirane regresije i geografski ponderirane neuronske mreže prikazana je njihovim testiranjem na četiri skupa umjetnih podataka različite prostorne heterogenosti i vizualizacijom njihovih rezultata.
Sažetak (engleski)
The topic of the paper is "Geographically weighted neural network". The paper emphasizes the problem of spatial heterogeneity and its solution. Geographically weighted regression is analyzed and its shortcomings in predicting heterogeneous space are pointed out. A solution for geographically weighted regression using geographically weighted neural networks implemented in the Python programming language is presented and described. The difference between geographically weighted regression and geographically weighted neural network is shown by testing them on four sets of artificial data of different spatial heterogeneity and visualizing their results.
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:699447
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-15 11:12:28