Abgeschlossene Arbeiten

3Abschlussarbeit(en)

Castaño, Luisa: Short-Term Quantitative Precipitation Forecacsting using Radar Data and Neural Networks

Betreuer: Paras Mehta , Agnès Voisard
Abschluss: Bachelor of Science (B.Sc.)

Die auf Radardaten basierte kurzfristige Vorhersage von Regenmengen ist ein wichtiger Bereich der Metheorologie, dessen Auswirkungen von Hochwasserschutz über Verkehrskontrolle bis zu Veranstaltungsplanung betreffen. Moderne Systeme erstellen hoch akkurate Einschätzungen der Regenwahr-scheinlichkeit innerhalb G Stunden, aber noch nicht der genauen Quantität. Das Ziel der CIKM AnalytiCup 2017 ist, die existierende Systeme für Vorhersage mit 1 Std. Vorlaufzeit von fiiißigen Niederschalgsmengen zu verbessern unter der Nutzung von 1.5 Stunden akkummuliereten Radardaten.

Existierende Systeme verwenden neben komplexen physikalischen Simulationen. Computer Vision Algorithmen um Konvektionszellen zu verfolgen, und eine mathematische Relation (Marshall & Palmer) um die Rcfickt.ionswerte dieser in Regenraten umzuwandeln. Darüber hinaus, verfügen diese Systeme über mehr Information, wie zum Beispiel Windgeschwindigkeit und -richtung, Temperatur, Luftdruck, und Topographie. Das erste Ziel dieser Arbeit ist die Vorhersage von Regenmengen mit einem RMSE besser als 14.G9 lnm/li. nur unter Verwendung von Radar Echo Extrapolationsdaten. Das zweite Ziel der Arbeit ist die Evaluation des erstellten Vorhersagemo-dells im Vergleich mit einem state-of-the-art Quantitative Precipitation Fo-recasting (QPF) System. Da die Relation zwischen Rcfickt ionswerten und Regenmenge stark nicht-linear ist und Artifizielle Neurale Netze (ANN) jede Funktion in Rn approximieren können, wurden in dieser Arbeit verschiedene etablierte Convolutional Neural Network (CNN) Architekturen als Vorhersagemodelle für das beschriebene Problem evaluiert. Obwohl die vorgegebene Performance-Baseline nicht erreicht wurde, stellen die Ergebnisse des Vergleichs mit dem professionellen QPF-System vielversprechendes weiteres Forschungspotenzial in Aussicht .

Zocher, Erik: Data Analysis Tool for the EU H2020 City.Risks Operation Center

Betreuer: Agnès Voisard , Paras Mehta
Abschluss: Bachelor of Science (B.Sc.)
Projekt:

Die vorliegende Bachelorarbeit behandelt die Entwicklung eines Datenanalysetools für das von der europäischen Union im Rahmen des Forschungs- und Innovationsprogramms Horizon 2020 geförderten Projekts City.Risks. Ziel ist, eine Benutzeroberfläche zu entwickeln mit der sich leicht interagieren lässt, welche gleichzeitig alle nötigen Werkzeuge zur Verfügung stellt, um auf einfache Art und Weise neue Einsichten aus einem großen Datensatz zu erhalten sowie die Möglichkeit in dem Datensatz nach Schlagwörtern zu suchen. Die zugrundeliegende Funktionalität wird durch die Implementierung einer Suchmaschine mit Lucene und Elasticsearch erreicht. Der Entwurf der Benutzerschnittstelle wird durch die wiederholte Anwendung von nutzerzentrierten Designmethoden wie heuristische Auswertung, Aktionsanalyse und Think-Aloud realisiert.

Saringer, Jim: CaSe - A Categorical Scheduler

Betreuer: Agnès Voisard , Nicolas Lehmann
Abschluss: Bachelor of Science (B.Sc.)

Im Bereich des Krisenmanagements ist eine rasche Koordination von Mitarbeitern mit besonderen Fähigkeiten sowie die Bestimmung der benötigten Teilnehmeranzahl und Verfügbarkeit zur Problemlösung notwendig. Insbesondere die Terminkoordination zwischen verschiedenen Behörden die nicht über einen gemeinsamen Terminkalender verfügen gestaltet sich umständlich und fordert abhängig von der Teilnehmeranzahl einen erheblichen Zeitaufwand. Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wurde eine Anwendung zur Unterstützung der personellen Planung einer Sicherheitsbehörde entwickelt.

Um zu gewährleisten, dass bei einem Termin die gewünschte Anzahl von Personen aus verschiedenen Bereichen erscheinen, wird bei Erstellung eines Termins vorab festgelegt wie viele Personen aus vorher definierten Kategorien erforderlich sind. Dem Termin werden dann Teilnehmer aus einer vorhandenen Kontaktliste zugeordnet. Bei Absagen von einzelnen Teilnehmern können diese komfortabel durch andere Personen der jeweiligen Kategorien ersetzt werden.

Die Kontakte sollen aus gängigen Kontaktanwendungen wie Google Kontakte oder Microsoft Outlook importiert und mit frei definierbaren Kategorien verbunden werden können.

Der besondere Fokus dieser Arbeit liegt auf der Entwicklung benutzerfreundlicher Interfaces. Hierzu wird die Methode des User-Centered Designs verwendet um durch eine benutzernahe Bedürfnisanalyse Anforderungen an das System zu erheben. Im Anschluss daran erfolgt die Erstellung von hochgranularen Prototypen welche letztendlich in feingranularen Prototypen implementiert werden.