Diplomová práce

Prediction and Analysis of Sensor Data from Bridge Structures

Bc. Eva Krajníková
Anotace

Monitorovanie zdravia stavby (SHM) produkuje nepretržité, vysokofrekvenčné merania, ktoré je ťažké manuálne kontrolovať. Táto diplomová práca navrhuje rámec detekcie anomálií založený na predpovediach pomocou hlbokého učenia. Trénujeme neurónové siete s dlhou krátkodobou pamäťou (LSTM) na dátach z normálnej prevádzky s cieľom modelovať očakávané správanie senzorov, pričom zohľadňujeme vplyvy prostredia …více

Abstract

Structural health monitoring (SHM) produces continuous, high-frequency measurements that are difficult to inspect manually. This thesis proposes a forecasting-based anomaly detection framework based on deep learning. We train long short-term memory (LSTM) networks on data from normal operation to model expected sensor behavior while accounting for environmental effects such as temperature cycles. We …více

Klíčová slova
Structural Health Monitoring Anomaly Detection Time Series Forecasting Deep Learning Long Short-Term Memory LSTM Recurrent Neural Networks Sensor Data
Zadání práce
Cílem diplomové práce je analyzovat časové řady senzorických dat (přetvoření a teploty) získaných z dlouhodobého monitoringu mostních konstrukcí a navrhnout algoritmy pro detekci anomálií a predikci budoucího vývoje veličin pomocí metod strojového učení.
Práce bude vycházet z poskytnutých anonymizovaných dat, naměřených na reálných mostních konstrukcích.
Postup prací:
  • rešerše existujících technik pro predikci rozvoje časové řady (statistické metody a metody strojového učení)
  • příprava datových sad
  • návrh a implemenetace vybraných metod
  • vyhodnocení a diskuse nejvhodnější techniky
  • přístupy pro detekci anomálních stavů
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
20. 5. 2026 13:04, RNDr. Michal Batko, Ph.D., učo 2907
Plný text práce
2,9 MB / soubor PDF
Přílohy (1)
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
18. 6. 2026
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

RNDr. Michal Batko, Ph.D., učo 2907
KSUZD FI MU

Oponent

Mgr. Andrej Černek, učo 485383
KSUZD FI MU
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Plán
Návrh a vývoj softwarových systémů

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.