| Form of studies |
Master |
| Title of the study programm |
Intelligent robotic systems |
| Title in original language |
Ēku klimata izmaiņu prognozēšana ar dziļās apmācības neironu tīkliem |
| Title in English |
Forecasting Climate Change in Buildings with Deep Neural Networks |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Agris Ņikitenko |
| Reviewer |
D.Bļizņuks, Datorvadības un datortīklu katedras asoc.profesors |
| Abstract |
Maģistra darbs ir gala darbs „Intelektuālas robotizētas sistēmas” akadēmiskajā maģistra studiju programmā, apkopojot mācības RTU Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultātes Lietišķo datorsistēmu institūtā.
Darbs ir veltīts mākslīgo neironu tīklu ievades parametru izvēlei, kuru pamatā ir fiziski procesi, lai ar visaugstāko precizitāti prognozētu ēku iekšējo klimatu. Darba ietvaros tika apskatīti dažādi siltuma pārneses veidi. Pamatojoties uz fizikālajiem principiem, tika parādīts, ka ēka var mainīt savas īpašības, kas savukārt ietekmē siltuma pārneses procesus. Trīs gadu laikā tika apkopota datu kopa no viena no eksperimentālajiem stendiem Latvijas Universitātes Botāniskajā dārzā, un tās analīze tika veikta šī maģistra darba ietvaros. Pēc tam, lai novērtētu izmaiņas ēkas struktūras īpašībās, izmantojot WUFI 6 programmu, tika veikti skaitliski aprēķini, kuru rezultāti tika praktiski pārbaudīti ar mērījumiem,. Lai uzlabotu iekštelpu klimata prognozēšanu, darba autors piedāvāja izmantot jaunu parametru, kurš tika nosaukts par dinamisku siltuma pretestībai apgriezto lielumu U. Pamatojoties uz skaitliskajiem rezultātiem, tika izstrādāta jauna mērījumu veikšanas metodoloģija, tajā skaitā apgrieztā U mērīšanai. Dažādi ievades parametri tika pārbaudīti, izmantojot vairākus neironu tīklu modeļus, kas tika izveidoti, izmantojot programmēšanas valodu Python un Tensorflow bibliotēku. Eksperimenti ir parādījuši piedāvāto parametru un metožu izmantošanas iespējamību.
Darbs sastāv no ievada, 4 nodaļām, secinājumiem un izmantotās literatūras saraksta.
Darbā ir 61 lappuse, 33 attēli, 37 formulas, 3 tabulas, 61 literatūras avots. |
| Keywords |
MĀKSLĪGIE NEIRONU TĪKLI, ĒKAS IEKŠĒJAIS KLIMATS, SKAITLISKĀS SIMULĀCIJAS, ĒKAS DINAMIKA |
| Keywords in English |
ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, INDOOR CLIMATE, NUMERICAL SIMULATION, BUILDING PHYSICS |
| Language |
lv |
| Year |
2021 |
| Date and time of uploading |
31.05.2021 09:28:20 |
