prikaz prve stranice dokumenta Prediktivni modeli za izbor i preliminarni dizajn vjetroturbina s pomoću neuronskih mreža
Access restricted to students and staff of home institution
master's thesis
Prediktivni modeli za izbor i preliminarni dizajn vjetroturbina s pomoću neuronskih mreža
2016. urn:nbn:hr:145:764608
Bijelić, Ivana
Josip Juraj Strossmayer University of Osijek
Faculty of Economics and Business in Osijek
Chair of Quantitative Methods and Informatics

Cite this document

Bijelić, I. (2016). Prediktivni modeli za izbor i preliminarni dizajn vjetroturbina s pomoću neuronskih mreža (Master's thesis). Osijek: Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Economics and Business in Osijek. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:764608

Bijelić, Ivana. "Prediktivni modeli za izbor i preliminarni dizajn vjetroturbina s pomoću neuronskih mreža." Master's thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Economics and Business in Osijek, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:764608

Bijelić, Ivana. "Prediktivni modeli za izbor i preliminarni dizajn vjetroturbina s pomoću neuronskih mreža." Master's thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Economics and Business in Osijek, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:764608

Bijelić, I. (2016). 'Prediktivni modeli za izbor i preliminarni dizajn vjetroturbina s pomoću neuronskih mreža', Master's thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Economics and Business in Osijek, accessed 01 April 2025, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:764608

Bijelić I. Prediktivni modeli za izbor i preliminarni dizajn vjetroturbina s pomoću neuronskih mreža [Master's thesis]. Osijek: Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Economics and Business in Osijek; 2016 [cited 2025 April 01] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:764608

I. Bijelić, "Prediktivni modeli za izbor i preliminarni dizajn vjetroturbina s pomoću neuronskih mreža", Master's thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Economics and Business in Osijek, Osijek, 2016. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:764608

Please login to the repository to save this object to your list.
Metadata
TitlePrediktivni modeli za izbor i preliminarni dizajn vjetroturbina s pomoću neuronskih mreža
AuthorIvana Bijelić
MentorMarijana Zekić Sušac (mentor)
Committee memberMarijana Zekić Sušac (predsjednik povjerenstva)
Committee memberJosip Mesarić (član povjerenstva)
Committee memberDavor Dujak (član povjerenstva)
GranterJosip Juraj Strossmayer University of Osijek
Faculty of Economics and Business in Osijek
(Chair of Quantitative Methods and Informatics)
Osijek
Defense date and country2016-03-07, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		SOCIAL SCIENCES
Economics
Business Informatics
Abstract
Rad se bavi kreiranjem prediktivnih modela za izbor i preliminarni dizajn vjetroturbina s pomoću neuronskih mreža, te analizom čimbenika koji utječu na razred vjetra, nazivnu snagu i težinu tornja vjetroturbine. Kreirani su modeli za problem klasifikacije, koji na temelju općih specifikacija o vjetroturbinama nastoje klasificirati vjetroturbine prema razredima vjetra, dok modeli kreirani za problem predviđanja, nastoje predvidjeti nazivnu snagu vjetroturbine i težinu tornja vjetroturbine.... More Trenirano je i testirano više različitih arhitektura neuronskih mreža, čiji najbolji modeli su dobiveni s pomoću višeslojne perceptron mreže. Model za predviđanje nazivne snage vjetroturbine i model za predviđanje težine tornja vjetroturbine su dali visoku točnost predviđanja, te se predlaže njihova praktična upotreba, ukoliko su očekivanja potencijalnih korisnika o visini stope točnosti u skladu s danom točnošću modela. Analiza osjetljivosti izlaznih varijabli na ulazne provedena kod neuronskih mreža za problem klasifikacije vjetroturbina prema razredima vjetra, upućuje da su nazivna snaga, promjer rotora, gustoća snage i nazivna brzina vjetra među najznačajnijim čimbenicima uspješnosti modela. Kod problema predviđanja nazivne snage vjetroturbine kao najznačajnije varijable su se pokazale promjer rotora, materijal tornja, nazivna brzina vjetra te visina glavčine, dok kod problema predviđanja težine tornja vjetroturbine najznačajnije varijable su materijal tornja, nazivna snaga, težina gondole i visina glavčine. U budućim istraživanjima, uz potpunije podatke o općim specifikacijama vjetroturbina i povećanje uzorka, te proširenje metodologije drugim tehnikama umjetne inteligencije i statističkim metodama, bilo bi moguće kreirati uspješnije modele koji bi predstavljali okvir za pomoć pri odabiru i izradi preliminarnog dizajna vjetroturbine za instalaciju na određenim lokacijama. Modeli bi se mogli primjenjivati u praksi i znanstvenim istraživanjima. Less
Keywords
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:145:764608
Study programmeTitle: Business economy; specializations in: Business Informatics
Course: Business Informatics
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra ekonomije (magistar/magistra ekonomije)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsAccess restricted to students and staff of home institution
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2016-03-15 15:20:47
accessibility

closeAccessibilityrefresh

If you wish to permanently save changes, click on Save, if not - your settings will be reset when you restart the browser.