Prašni delci PM10 predstavljajo veliko tveganje za zdravje in dobro počutje ljudi. Zaradi kompleksnih notranjih korelacij med dejavniki, ki vplivajo na koncentracije PM10, je napovedna analitika PM10 delcev celostna in zahtevna naloga. Uporabljen pristop poleg natančnega napovedovanja koncentracij prašnih delcev omogoča tudi vpogled v parametre, ki vplivajo na le-te. Analiza takšnega modela nam omogoča razpoznavo dejavnikov, ki imajo največji vpliv na koncentracije prašnih delcev in s tem olajšajo sprejemanje ustreznih ukrepov za zmanjšanje onesnaženosti zraka. V tej raziskavi smo razvili genetski algoritem, ki nam omogoča večkratno regresijsko analizo s tem, da poišče optimalno funkcijsko definicijo napovedovalnega modela. Funkcijska definicija modela omogoča preprosto interpretacijo. Ugotovitve analize funkcijskega modela se ujemajo z ugotovitvami prejšnjih raziskav, poleg tega pa je napovedni model natančnejši od do sedaj poznanih metod.
COBISS.SI-ID: 21921558
V tem članku obravnavamo uporabo interpolativnega kodiranja za stiskanje verižnih kod. Uporabljajo se najbolj priljubljene verižne kode, vključno z verižnimi kodami Freeman v osmih (F8) in štirih smereh (F4), točkovne verižne kode (VCC) in tri-ortogonalne verižne kode (3OT). Celoten cevovod stiskanja sestoji iz transformacije Burrows-Wheeler, transformacije Move-To-Front in interpolativnega kodiranja, ki je bil izboljšan s kodiranjem FELICS in novim kodiranjem ?. Predlagan pristop smo primerjali z najsodobnejšimi algoritmi stiskanja verižnih kod. Za VCC, 3OT in F4 so dobljeni rezultati nekoliko boljši od obstoječih pristopov. Toda najpomembnejše izboljšanje smo dosegli z verižno verigo F8, kjer je predstavljeni pristop bistveno boljši.
COBISS.SI-ID: 21154838
Z naraščajočo urbanizacijo in okoljskimi skrbmi zaradi porabe energije in izpustov stavb je potreba po energetsko-učinkovitim oblikovanjem stavb večja kot kadarkoli. V tem članku se tega izziva lotimo z novo metodo za napovedovanje in optimizacijo toplotne obremenitve (celotna energetska obremenitev za ogrevanje oziroma hlajenje) stavbe v realnem okolju, ki ga sestavljajo visoko-ločljivostni podatki LiDAR, pri čemer se upoštevajo tudi dolgoročne meteorološke meritve, izračunano direktno in anizotropno difuzno obsevanje, senčenje iz okolice in topografija terena. V optimizacijskem delu metode je oblika stavbe optimizirana glede na napovedano toplotno obremenitev. Napoved toplotne obremenitve je bila preverjena z uveljavljeno programsko opremo EnergyPlus. V eksperimentih je bila pravokotna stavba optimizirana na ravnem in urbanem področju. Preverjen je bil tudi vpliv posameznih parametrov oblike stavb na toplotno obremenitev. V povprečju je predlagana metoda izboljšala neto toplotne pribitke stavbe za več kot 103 kWh/m2 in zmanjšala toplotno obremenitev za 234.18 kWh/m2 glede na začetno obliko stavbe.
COBISS.SI-ID: 20948246
Gruče omogočajo razumeti strukturo in funkcionalnosti kompleksnih sistemov. Predlaganih je bilo veliko pristopov za razpoznavo gruč, ki temeljijo na optimizaciji modularnosti. Algoritmi, ki optimizirajo eno začetno rešitev, pogosto pridejo v lokalni optimum, algoritmi, ki istočasno optimizirajo populacijo rešitev, pa imajo visoko računsko kompleksnost. Zato so se razvili genetski algoritmi, izboljšani z lokalnim učnim postopkom, znani kot memetični algoritmi. Razvili smo memetični algoritem za odkrivanje gruč v mrežah, ki uporablja entropijo vozlišč za lokalno učenje. Entropija vozlišč omogoča pospešitev konvergence evolucijskega algoritma in povečanje kakovosti particij, medtem ko uporablja samo sosedstvo vozlišč in nobenih mejnih vrednosti. Poleg tega je ta algoritem nekoliko spremenjen, da prepreči modularne funkcije, ki imajo omejitve v ločljivosti in lahko spregledajo majhne gruče. Entropijsko funkcijo smo uporabili kot optimizacijsko funkcijo in kot kriterij pri operatorju križanja. Preizkusi na realnih in sintetičnih mrežah kažejo, da je predlagana metoda učinkovitejša pri odkrivanju realnih gruč.
COBISS.SI-ID: 23825160
Izven glavnih gorskih verig ter visokih severnih in južnih regij so posamezni zelo majhni izolirani ledeniki edini ledeniški ostanek in izjemna visokogorska aktivna geomorfološka dediščina, ki jo je mogoče uporabiti za demonstracijo posledic podnebnih sprememb lokalni javnosti. Izoliran, zelo majhen Triglavski ledenik v Sloveniji smo uporabili za prikaz sprememb območja 3D ledenika v obdobju 1829–2016, skupaj z dolgoročnimi meteorološkimi spremembami. Prostorsko-časovne spremembe ledenika so izhajale predvsem iz starih slik in razglednic s pomočjo interaktivne orientacije (angl. monoplotting), ki omogoča pridobitev meje 3D ledenika iz ene same slike z uporabo sodobnega podrobnega digitalnega modela višin. Pripravljena je bila zelo intuitivna 3D vizualizacija, ki prikazuje prostorsko-časovne spremembe območja ledenika skupaj s spremembami povprečne letne temperature in največje letne globine snega. Zadnja dva podatka sta predstavljena z barvno paleto, kjer rdeča barva predstavlja stopnjo odstopanja temperature ali največje globine snega v negativni smeri od dolgoročnega povprečja, kar pomeni pospešitev zmanjšanja območja ledenika. Modra barva se uporablja za stopnjo odstopanja v pozitivni smeri teh parametrov od dolgoročnega povprečja, kar pomeni ohranitev območja ledenika. Iz te 3D vizualizacije lahko zlahka prepoznamo, kateri meteorološki parameter je najpomembnejši za ohranitev Triglavskega ledenika; to je največja letna globina snega. Takšna 3D vizualizacija ima velik potencial za promocijo drugih aktivnih ali pasivne geomorfološke dediščine.
COBISS.SI-ID: 34451203