Сучасні підходи до прогнозування якості повітря за допомогою машинного навчання
Date Issued
2025
Author(s)
Editor(s)
Abstract
Сучасні методи прогнозування базуються на аналізі даних та алгоритмах
машинного навчання, зокрема Random Forest і LSTM. Вони враховують зв’язок між джерелами забруднення, атмосферними умовами та їхньою динамікою. Аналіз температури, вологості та вітру дозволяє прогнозувати рівень забруднення з високою точністю, що важливо для екологічного моніторингу та попередження населення. Для ефективного прогнозування якості повітря необхідний збір точних та різноманітних даних. Головними джерелами інформації є:
Станції моніторингу – стаціонарні та мобільні екологічні пости, оснащені сенсорами для вимірювання концентрацій NO 2 , CO, SO 2 , O 3 PM10 та PM2.5. Вони надають локальні, високоточні дані, проте їхня кількість обмежена, що ускладнює створення повної картини забруднення.
машинного навчання, зокрема Random Forest і LSTM. Вони враховують зв’язок між джерелами забруднення, атмосферними умовами та їхньою динамікою. Аналіз температури, вологості та вітру дозволяє прогнозувати рівень забруднення з високою точністю, що важливо для екологічного моніторингу та попередження населення. Для ефективного прогнозування якості повітря необхідний збір точних та різноманітних даних. Головними джерелами інформації є:
Станції моніторингу – стаціонарні та мобільні екологічні пости, оснащені сенсорами для вимірювання концентрацій NO 2 , CO, SO 2 , O 3 PM10 та PM2.5. Вони надають локальні, високоточні дані, проте їхня кількість обмежена, що ускладнює створення повної картини забруднення.
File(s)![Thumbnail Image]()
Loading...
Name
Scientific_Spring_2025-108-109.pdf
Size
380.45 KB
Format
Adobe PDF
Checksum
(MD5):33efeababf15c9e7787f76439d454781