pdf,1400KB - Tehnološko-metalurški fakultet - Univerzitet u Beogradu
pdf,1400KB - Tehnološko-metalurški fakultet - Univerzitet u Beogradu pdf,1400KB - Tehnološko-metalurški fakultet - Univerzitet u Beogradu
18 НАСТАВНО НАУЧНО ВЕЋЕ, 27.12.2012.
НАСТАВНО НАУЧНО ВЕЋЕ, 27.12.2012. 19NAUČNO-NASTAVNOM VEĆUTEHNOLOŠKO-METALURŠKOG FAKULTETAUNIVERZITETA U BEOGRADUNa sednici Nastavno-naučnog veća Tehnološko-metalurškog fakulteta Univerziteta u Beogradu,održanoj 25.10.2012. godine, imenovani smo za članove Komisije za ocenu i odbranu magistarsketeze pod nazivom „Razvoj modela za predviđanje indikatora životne sredine i održivog razvojaprimenom neuronskih mreža“, koji je predložila kandidatkinja Darinka Radojević, dipl. inž.tehnol. Komisija je pregledala magistarsku tezu i podnosi Nastavno-naučnom veću sledećiIZVEŠTAJA. Prikaz tezeMagistarska teza Darinke Radojević, dipl. inž. tehnologije, pod nazivom „Razvoj modelaza predviđanje indikatora životne sredine i održivog razvoja primenom neuronskih mreža“,napisana je na 115 strana, sadrži 33 slike, 31 tabelu, 120 literaturnih navoda i izvode na srpskom iengleskom jeziku.U ovoj magistarskoj tezi je ispitivana mogućnost primene neuronskih mreža zamodelovanje odabranih indikatora životne sredine, koji su značajni sa aspekta održivog razvoja:ukupna emisija gasova staklene bašte, ukupna emisija kiselih oksida, ukupna emisija prekursoraozona, ukupna emisija suspendovanih čestica i količina generisanog komunalnog otpada.Teza sadrži sledeća poglavlja: Indikatori životne sredine i održivog razvoja i Veštačkeneuronske mreže (teoretski deo), Metoda razvoja neuronskih mreža, Rezultati i diskusija iZaključak.U okviru Teorijskog dela, u poglavlju Indikatori životne sredine i održivog razvoja, datisu osnovni pojmovi o indikatorima, sistematizovani su postojeći konceptualni okviri indikatoraodrživog razvoja i izvršena je njihova analiza. Takođe, objašnjeni su i analizirani, do sadarazvijeni, sintezni indikatori održivog razvoja, dat je pregled metoda modelovanja indikatoraodrživog razvoja koje se primenjuju i istaknuti su nedostaci i problemi prilikom modelovanjatradicionalnim metodama.U poglavlju Veštačke nuronske mreže predstavljena je struktura veštačkih neuronskihmreža, njihova arhitektura i klasifikacija. Opisane su faze u procesu obučavanja i sistematizovanasu dosadašnja istraživanja mogućnosti primene veštačkih neuronskih mreža za modelovanjeindikatora održivog razvoja, posebno u oblastima energetskog sektora i emisije gasova sa efektomstaklene bašte. Istaknut je značaj veštačkih neuronskih mreža, kao novog pristupa u integralnompraćenju održivog razvoja, povezivanjem velikog broja indikatora u sferama ekonomije, socijalnograzvoja i životne sredine, jer do sada primenjivanim metodama nisu dobijeni zadovoljavajućirezultati, u vidu utrvđivanja jedinstvenog indikatora, i sa aspekta definisanja jasne zavisnostiizmeđu velikog broja indikatora.U okviru Eksperimentalnog dela, u poglavlju Metoda razvoja modela neuronske mreže,prikazan je standarni softverski alat NeuroShell koji je korišćen za dizajniranje i obučavanjeneuronskih mreža, kao i koraci u procesu razvoja modela troslojne veštačke neuronske mreža sapovratnim prostiranjem greške – backpropagation, korišćenjem raspoloživih alata u početnomsistemu NeuroShell. Definisani su izlazni i ulazni parameti mreže, kao i skupovi podataka,korišćeni za obučavanje i proveru postavljenog modela. Kao izlazni parametri, zbog svogznačajnog uticaja na kvalitet i stanje životne sredine i iz razloga dostupnosti podataka, izabrani susledeći indikatori: 1) ukupna emisija GHG (greenhouse gases); 2) ukupna emisija kiselih oksida;3) ukupna emisija prekursora ozona; 4) ukupna emisija suspendovanih čestica i 5) količinagenerisanog komunalnog otpada. U ovom poglavlju dati su i kratki opisi svakog indikatora, njihovznačaj, postojeće stanje i trendovi. Indikatori, izabrani kao izlazni parametri, su dovedeni u vezu sa
- Page 2 and 3: 2 НАСТАВНО НАУЧНО В
- Page 4 and 5: 4 НАСТАВНО НАУЧНО В
- Page 6 and 7: 6 НАСТАВНО НАУЧНО В
- Page 8 and 9: 8 НАСТАВНО НАУЧНО В
- Page 10 and 11: 10 НАСТАВНО НАУЧНО В
- Page 12 and 13: 12 НАСТАВНО НАУЧНО В
- Page 14 and 15: 14 НАСТАВНО НАУЧНО В
- Page 16 and 17: 16 НАСТАВНО НАУЧНО В
- Page 20 and 21: 20 НАСТАВНО НАУЧНО В
- Page 22 and 23: 22 НАСТАВНО НАУЧНО В
- Page 24: 24 НАСТАВНО НАУЧНО В
- Page 27 and 28: НАСТАВНО НАУЧНО ВЕ
- Page 29 and 30: НАСТАВНО НАУЧНО ВЕ
- Page 31 and 32: НАСТАВНО НАУЧНО ВЕ
- Page 33 and 34: НАСТАВНО НАУЧНО ВЕ
- Page 35 and 36: НАСТАВНО НАУЧНО ВЕ
- Page 37 and 38: НАСТАВНО НАУЧНО ВЕ
- Page 39 and 40: НАСТАВНО НАУЧНО ВЕ
- Page 41 and 42: НАСТАВНО НАУЧНО ВЕ
- Page 43 and 44: НАСТАВНО НАУЧНО ВЕ
- Page 45 and 46: НАСТАВНО НАУЧНО ВЕ
- Page 47 and 48: НАСТАВНО НАУЧНО ВЕ
- Page 49 and 50: НАСТАВНО НАУЧНО ВЕ
- Page 51 and 52: НАСТАВНО НАУЧНО ВЕ
- Page 53 and 54: НАСТАВНО НАУЧНО ВЕ
- Page 55 and 56: НАСТАВНО НАУЧНО ВЕ
- Page 57 and 58: НАСТАВНО НАУЧНО ВЕ
- Page 59 and 60: НАСТАВНО НАУЧНО ВЕ
- Page 61 and 62: НАСТАВНО НАУЧНО ВЕ
- Page 63 and 64: НАСТАВНО НАУЧНО ВЕ
- Page 65 and 66: НАСТАВНО НАУЧНО ВЕ
- Page 67 and 68: НАСТАВНО НАУЧНО ВЕ
18 НАСТАВНО НАУЧНО ВЕЋЕ, 27.12.2012.