Využití neuronových sítí k predikci povrchové teploty ve městech pomocí satelitních snímků v ČR - Planka, Jakub; Sokol, Ondřej; Lacko, Jindřich; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2025)
Stále rostoucí průměrné teploty ve městech mění způsob, jakým se díváme na strukturu městské zástavby. Průměrné červencové povrchové teploty se mohou v rámci města lišit až o více než 10 °C, a tudíž bude kvalita života obyvatel čím dál více záviset i na tom, v jaké čtvrti žijí. Práce si klade za cíl vytvořit model neuronové sítě pro predikci povrchové teploty (LST) na území Prahy a jejího blízkého okolí s potenciálním využitím v moderních aplikacích pro plánování městské zástavby. Výsledkem práce je rovněž metodika zpracování dat a tvorby modelu použitelná pro předpověď LST i v jiných městech. Metodika kombinuje veřejně dostupná data z nejrůznějších zdrojů jako jsou NASA, ESA nebo OSM a uvádí použití RBF a dalších metod k obohacení dat s prostorovou závislostí. Výsledný model dosahuje MAE 0,2095 °C a vysvětluje 96,53 % variability LST. Predikční schopnost modelu byla dále ověřena experimentem typu ceteris paribus, který vyloučil příliš velký vliv prostorově závislých proměnných na predikci LST a podporuje vhodnost modelu pro další využití.
Vedoucí práce: Ondřej Sokol
Bakalářská práce (Bc.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2025
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2025
Způsob přístupu: Internet
Keywords: data analytics [obor bakal. práce]; bakalářské práce; bachelor's theses