Побудова інтелектуальної моделі для прогнозування великодисперсного пилу (рм10)

Abstract

У роботі розглянуто побудову інтелектуальної моделі для прогнозування концентрації великодисперсного пилу (РМ10) в атмосферному повітрі міста Вінниці. Застосовано підхід системного аналізу з використання методів машинного навчання на прикладі Random Forest. Реалізацію проведено на платформі Kaggle з використанням мови Python та бібліотек Scikit-learn, Pandas, Matplotlib. Отримана модель дозволяє здійснювати автоматизоване прогнозування рівня РМ10, яка може бути використана у системах моніторингу якості повітря.