Deep Learning is a powerful and rapidly advancing technology that has shown promising results within the field of weather forecasting. Implementing and using deep learning models can however be challenging due to their complexity. One approach to potentially overcome the challenges with deep learning is to run deep learning models directly in the web browser. This approach introduces several advantages, including accessibility, data privacy, and the ability to access device sensors. The ability to run deep learning models on the web browser thus opens new possibilities for research and development in areas such as weather forecasting. In this thesis, two deep learning models that run in the web browser are implemented using JavaScript and TensorFlow.js to predict wind speed in the near future. Specifically, the application of Long Short-Term Memory and Gated Recurrent Units models are investigated. The results demonstrate that both the Long Short-Term Memory and Gated Recurrent Units models achieve similar performance and are able to generate predictions that closely align with the expected patterns when the variations in the data are less significant. The best performing Long Short-Term Memory model achieved a mean squared error of 0.432, a root mean squared error of 0.657 and a mean average error of 0.459. The best performing Gated Recurrent Units model achieved a mean squared error of 0.435, a root mean squared error of 0.660 and a mean average error of 0.461. / Djupinlärning är en kraftfull teknik som genomgår snabb utveckling och har uppnått lovande resultat inom väderprognoser. Att implementera och använda djupinlärningsmodeller kan dock vara utmanande på grund av deras komplexitet. Ett möjligt sätt att möta utmaningarna med djupinlärning är att köra djupinlärningsmodeller direkt i webbläsaren. Detta sätt medför flera fördelar, inklusive tillgänglighet, dataintegritet och möjligheten att använda enhetens egna sensorer. Att kunna köra djupinlärningsmodeller i webbläsaren bidrar därför med möjligheter för forskning och utveckling inom områden såsom väderprognoser. I denna studie implementeras två djupinlärningsmodeller med JavaScript och TensorFlow.js som körs i webbläsaren för att prediktera vindhastighet i en nära framtid. Specifikt undersöks tillämpningen av modellerna Long Short-Term Memory och Gated Recurrent Units. Resultaten visar att både Long Short-Term Memory och Gated Recurrent Units modellerna presterar lika bra och kan generera prediktioner som är nära förväntade mönster när variationen i datat är mindre signifikant. Den Long Short-Term Memory modell som presterade bäst uppnådde en mean squared error på 0.432, en root mean squared error på 0.657 och en mean average error på 0.459. Den Gated Recurrent Units modell som presterade bäst uppnådde en mean squared error på 0.435, en root mean squared error på 0.660 och en mean average error på 0.461.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-334278 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Moazez Gharebagh, Sara |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), Stockholm : KTH Royal Institute of Technology |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2023:425 |
Page generated in 0.003 seconds