Versengő Meteorológiai Előrejelzések Adatbányászati Támogatással Competitive meteorological forecasting supported by data mining tools.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
1 groupement national interprofessionnel des semences et plants Vetőmagpiac forgalom az Európai Unióban Az EU vetőmag súlya a világ vetőmag termesztésében.
Advertisements

Kvantitatív módszerek
Az időjárás előrejelzése
Az időjárás és éghajlat
Meteorológiai Előrejelzés Adatbányászati Támogatással Putnoki Gyula GTK ISZAM II.évf. Társszerzők: az ISZAM-os Meteor-team TDK-konferencia 2007 Gödöllő.
Gazdasági Informatika Tanszék
Erőállóképesség mérése Találjanak teszteket az irodalomban
Az új történelem érettségiről és eredményeiről augusztus Kaposi József.
Koordináta transzformációk
A tételek eljuttatása az iskolákba
HIFO FIFO LIFO és átlagköltség
A diákat jészítette: Matthew Will
A diákat készítette: Matthew Will
Európa népessége (egyéb elemek). A., Népsűrűség I. Meghatározó tényezők 1. természeti környezet a., domborzat b., éghajlat 2. gazdasági tényezők II.
VÁLOGATÁS ISKOLÁNK ÉLETÉBŐL KÉPEKBEN.
PÉLDA OSZTALÉKBÓL TÖRTÉNŐ KIVÉTKIEGÉSZÍTÉSRE. Adatok: Társaság adóalapja: Megfizetett adó (kedvezmény után): Átlagos adómérték: 14,92%
1. IS2PRI2 02/96 B.Könyv SIKER A KÖNYVELÉSHEZ. 2. IS2PRI2 02/96 Mi a B.Könyv KönyvelésMérlegEredményAdóAnalitikaForintDevizaKönyvelésMérlegEredményAdóAnalitikaForintDeviza.
Hasonlóságelemzés COCO használatával a MY-X elemzőben
INNOCSEKK 156/2006 Hasonlóságelemzés-alapú vizsgálat a COCO módszer használatával Készítette: Péter Gábor
Online hasonlóságelemzések: Online hasonlóságelemzések: Tapasztalatok árfolyamok előrejelzésekor ad hoc kérdések és inputok alapján Pitlik László, SZIE.
Túl magas-e Magyarországon az öngyilkosságok száma? Készítette: Krnács Kitti.
Hozam-előrejelzés a gabonatermesztésben
Konzulens: Dr. Pitlik László
Sárgarépa piaca hasonlóságelemzéssel Gazdaság- és Társadalomtudományi kar Gazdasági és vidékfejlesztési agrármérnök I. évfolyam Fekete AlexanderKozma Richárd.
Az EU kohéziós politikájának 20 éve ( ) Dr. Nagy Henrietta egyetemi adjunktus SZIE GTK RGVI.
Közel-Kelet és Észak-Afrika. Iszlám fundamentalizmus XIX. Század eleje – szembesülés az elmaradottsággal. Két lehetőség a kitörésre: a/
Fekete László Született: Csillagjegye: Vízöntő
Híres magyar nők.
Lineáris egyenletrendszerek (Az evolúciótól a megoldáshalmaz szerkezetéig) dr. Szalkai István Pannon Egyetem, Veszprém /' /
dr. Szalkai István Pannon Egyetem, Veszprém
Lineáris egyenletrendszerek (Az evolúciótól a megoldáshalmaz szerkezetéig) dr. Szalkai István Pannon Egyetem, Veszprém 2007.
szakmérnök hallgatók számára
A szelektív gyűjtés helyzete, eredményei Kommunikációs kihívások
A évi demográfiai adatok értékelése
Eredménykimutatás 8. feladat (479. o.)
Logikai szita Izsó Tímea 9.B.
A szemcsehatárok tulajdonságainak tudatos módosítása Szabó Péter János BME Anyagtudomány és Technológia Tanszék Anyagvizsgálat a gyakorlatban (AGY 4) 2008.
A szemcsehatárok tulajdonságainak tudatos módosítása
Záhony térség: stratégiai pont a kelet- nyugati kereskedelemben november 11. Dr. Veres János kormánybiztos MINISZTERELNÖKI HIVATAL.
A SZÉLENERGIA KUTATÁSA DEBRECENBEN Tar Károly A MAGYAR TUDOMÁNY ÜNNEPE KIEMELT HETE DEBRECENBEN NOVEMBER 2-6.
LENDÜLETBEN AZ ORSZÁG A Magyar Köztársaság kormánya.
Kormányszóvivői tájékoztató Közmegbecsülés a köz szolgálatáért.
2007. május 22. Debrecen Digitalizálás és elektronikus hozzáférés 1 DEA: a Debreceni Egyetem elektronikus Archívuma Karácsony Gyöngyi DE Egyetemi és Nemzeti.
Standardizálás Példák.
Érettségi jelentkezések és érettségi eredmények 2007 Érettségi jelentkezések - érettségi eredmények.
Érettségi jelentkezések és érettségi eredmények 2008 Tanévnyitó értekezlet Érettségi jelentkezések - érettségi eredmények augusztus 29.
Megoldások az együttműködés segítségével AGP – Mezőgazdasági Konferencia június Harkány Hogyan reagáljunk a sertéságazatot érintő mai kihívásokra?
Bali Mihály (földrajz-környezettan)
Kutatási eredmények és fehér foltok a migránsok munkaerő-piaci beilleszkedésének kutatásában Kováts András MTAKI.
A klinikai transzfúziós tevékenység Ápolás szakmai ellenőrzése
QualcoDuna interkalibráció Talaj- és levegövizsgálati körmérések évi értékelése (2007.) Dr. Biliczkiné Gaál Piroska VITUKI Kht. Minőségbiztosítási és Ellenőrzési.
Hibák, pozitívumok Szerző, dátum, helyszín? A háttér jól passzol a témához, de ott elég lenne a szürke- árnyalatos effekt a színek helyett… Nem az előrejelzésről.
Ágazati GDP előrejelző modell Foglalkoztatási és makro előrejelzés Vincze János Szirák, november 10.
2013. számadatai A VSA kapcsolatba kerülők száma 1348 fő (ISZM: 44 fő, hozzátartozó: 41 fő) 1248 fő kliens Nő/férfi 307 fő / 977 fő 24 % nő, 76 % férfi.
1. Melyik jármű haladhat tovább elsőként az ábrán látható forgalmi helyzetben? a) A "V" jelű villamos. b) Az "M" jelű munkagép. c) Az "R" jelű rendőrségi.
Biztonságkutató Mérnöki Iroda
GAZDASÁGI ADOTTSÁGOK ÉS FEJLŐDÉSI IRÁNYOK A délkelet-európai országok Novák Tamás MTA – VKI május 16.
Szélsőséges meteorológiai helyzetek Magyarországon: május-június Dr. Bozó László elnök Országos Meteorológiai Szolgálat.
Kvantitatív módszerek
VI/1. dia Az etoricoxib tolerálhatósági profilja.
Tőzsdei idősorok előrejelzése Excel-alapú hibridmodellel Varga Zoltán SZIE GSZDI PhD hallgató 2014 november
2011/2012 tanév félévi statisztikai adatai. Hiányzások, mulasztások a tanév során (az első 20) Osztály Egy főre eső igazolt órák száma Egy főre eső.
2005. Információelmélet Nagy Szilvia 3. Forráskódolási módszerek.
2.1. ÁTMENŐCSAVAROS FA-FA KAPCSOLATOK
1 Szervetlen és Analitikai Kémia Tanszék, Kémiai Informatika Csoport Számítástechnika Kari rendszergazda: Rippel Endre (Ch C2)
Székesfehérvár helyi közösségi közlekedési hálózata
A TÁRSADALMI JÓL- LÉT KÉRDÉSEINEK ÖSSZEHASONLÍTÁSA EGYES SZOLGÁLTATÓ SZEKTOROKBAN Készítette: Folmegné Czirák Julianna
1 Az igazság ideát van? Montskó Éva, mtv. 2 Célcsoport Az alábbi célcsoportokra vonatkozóan mutatjuk be az adatokat: 4-12 évesek,1.
Érdemes – e Magyarországra hozni egy nemzetközi rendezvényt
Data Mining projektek az agrárgazdaságban
Előadás másolata:

Versengő Meteorológiai Előrejelzések Adatbányászati Támogatással Competitive meteorological forecasting supported by data mining tools

Témavezető: Dr. Pitlik László GMI, egyetemi docens Készítette: Putnoki Gyula GTK, ISZAM, III. évf.

Gazdasági Jelentősége A primer szektorban dolgozók bizonytalanságának kockázati szintre való csökkentése Vetéstervezés, FAO-szám, hosszú távú prognózis Betakarítás-rövid távú előrejelzés Általános igény

Prognózisok Típusai Hagyományos rövidtávú Hagyományos hosszútávú Hasonlóságelemzéssel(input: prímer adat) Hasonlóságelemzéssel(input: szekunder adat)

Hagyományos Rövidtávú 2 hétre előre jelez Friss prímer adatokra épül(mérőállomások adatai, szondák, műholdképek, légköri modellek) Komoly meteorológiai felkészültség szükséges Költséges

Hagyományos Hosszútávú Két hétnél hosszabb időszakot ölel át Valós idejű és főleg múltbéli prímer adatokra épül Statisztikai módszerekkel készül Komoly statisztikai tudást előfeltételez

Hasonlóságelemzéssel (input: prímer adat) Rövid és hosszú távú előrejelzésre alkalmas Korábbi valamint friss mérőállomási adatok képezik a bemenetét Vizsgálja, hogy mely mérőállomási adat hatott -és ha igen mennyire- a prognosztizált időjárásra S ebből következtet a bekövetkező időjárásra

Hasonlóságelemzéssel (input: szekunder adat) A különböző országok egyazon területre vonatkoztatott előrejelzései képezik a szekunder adtok halmazát Közérdekű adatok térítésmentesen Jó megoldás az információk képi megjelenítése?

OMSZ-től kapott adatok

fs m/s a szinoptikus szél napi átlaga fud az uralkodó szélirány tn °C napi minimumhőmérséklet (előző nap 19h - 19h-ig) tx °C napi maximumhőmérséklet (előző nap 19h - 19h-ig)

Szélirány transzformáció szám dátum tx tn fs fud ESE  NNW  NW  15

Állomásadatok excellben dátumtxtnfsfud

COCO-Input my-x kód:4input mátrix (5+1)*173 előző naphoz képest delta tx (7.nap- 0.nap) dátumdelta txdelta tndelta fsdelta fudfud

COCO-output COCO- matrix N°: 4 X (A1)X (A2)X (A3)X (A4)X (A5) Y(*) (A6) Y delta =Y-Y(*) O(1) O(2) O(3) O(4) O(5) O(6)

COCO-output COCO- matrix N°: 4 X (A1)X (A2)X (A3)X (A4)X (A5) Y(*) (A6) Y delta =Y-Y(*) O(1) O(2) O(3) O(4) O(5) O(6)

Összefűzés, keresés DátumDelta fxDelta fnDelta fsDelta fud-1Delta fud-7Összefűz

Max.hőm. előrejelzés dátumprognózisiránytényiránytalálat

Max.hőm. előrejelzés dátumprognózisiránytényiránytalálat

Max.hőm. előrejelzés dátumprognózisiránytényiránytalálat OMSZ Találat: 58.00% COCO Találat: 61.29%

Új fejlesztési irány Előrejelzések összehasonlítása hasonlóságelemzéssel Adatgyűjtés automatizálása Kiszámítani és egy honlapon közzétenni az egyes intézetek beválási arányait

Új fejlesztési irány Garantáltan jó eredmény Statisztikai átlaggal Hasonlóságelemzéssel Piacképes előrejelzés Média

Köszönöm figyelmüket!