20.500.12556/RUL-168005 Nadomeščanje manjkajočih opazovanj temperature s pomočjo meritev bližnjih postaj Replacing missing temperature observations with measurements from nearby stations Meteorološki modeli, ki so pomembni za vsakodnevno življenje in gospodarstvo, temeljijo na kakovostnih meritvah. Velik izziv pri obravnavi teh podatkov pa predstavljajo manjkajoče meritve, ki se pojavijo ob izpadih senzorjev vremenskih postaj. Cilj diplomske naloge je bil predstaviti in preizkusiti različne metode za nadomeščanje manjkajočih vrednosti v primeru, da pride do izpada celotne vremenske postaje. V takšnih primerih nimamo meritev drugih meteoroloških parametrov postaje, s pomočjo katerih bi lahko nadomestili manjkajoče, ampak se moramo zanesti na meritve ostalih vremenskih postaj v okolici. Kot primer smo uporabili meritve temperatur iz območja Slovenije katere nam je zagotovila Agencija Republike Slovenije za okolje. Najboljše rezultate smo dosegli z uporabo modela naključnih gozdov, ki so dosegli povprečno absolutno napako 0.6 °C in standardno deviacijo 0.1 °C. Pokazali smo tudi, da je uspešnost nadomeščanja manjkajočih meritev temperature odvisna od vremenskih značilnosti v okolici vremenske postaje in vremenskih vzorcev, ki se mesečno spreminjajo. Meteorological models depend on high quality meteorological measurements. However, the presence of missing measurements presents a major challenge in handling weather data. The aim of this thesis was to present and test various methods for imputing missing values in cases where the entire weather station experiences an outage. In such scenarios, there are no internal station measurements available that would help us impute the missing data, which forces us to rely on data from surrounding weather stations. We achieved the best results using Random Forest which achieved mean absolute error of 0.6 °C with a standard deviation of 0.1 °C. We also demonstrated that the accuracy of imputations was dependent on the meteorological characteristics of the location of the meteorological station, and the weather patterns that vary on a monthly basis. nadomeščanje manjkajočih meritev meritve vremenskih postaj naključni gozdovi konvolucijske nevronske mreže missing data imputation weather station measurements random forests convolutional neural networks true false false Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2025-03-24 14:50:00 2025-03-24 14:50:02 2025-04-11 09:08:07 0000-00-00 00:00:00 2025 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 37438 232232963 Klobucar_Andraz_-_Nadomescanje_manjkajocih_opazovanj_temperature_s_pomocjo_meritev_bliznjih_post.pdf Klobucar_Andraz_-_Nadomescanje_manjkajocih_opazovanj_temperature_s_pomocjo_meritev_bliznjih_post.pdf 1 51C38753EEE172CBC20A833016E7CA4C 5344a8d78d0a6b96c368d54c4f85c34045a62e8cf27ab374b787115d0a67d9b1 dcb2f880-08b5-11f0-b232-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=200974 Fakulteta za računalništvo in informatiko 0 0 0