| dc.contributor.author | Пінчук, В. П. | uk |
| dc.contributor.author | Жуков, С. О. | uk |
| dc.contributor.author | Zhukov, S. | en |
| dc.date.accessioned | 2025-07-24T11:03:50Z | |
| dc.date.available | 2025-07-24T11:03:50Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.citation | Пінчук В. П., Жуков С. О. Інформаційна технологія аналізу та прогнозування стану атмосферного повітря міста Вінниці // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/19677. | uk |
| dc.identifier.isbn | 978-617-8163-14-3 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/47092 | |
| dc.description.abstract | В роботі розроблено інформаційну технологію аналізу та прогнозування стану атмосферного повітря міста Вінниці на основі методів машинного навчання. Проведено огляд існуючих методів та технологій для аналізу та прогнозування даних. Виконано прогнозування даних з використанням трьох моделей машинного навчання: Prophet, LSTM та ARIMA. Проведено оцінку результатів. | uk |
| dc.description.abstract | In the work, the information technology of analysis and forecasting of the state of atmospheric air in the city of Vinnytsia was developed based on machine learning methods. An overview of existing methods and technologies for data analysis and forecasting was conducted. Data forecasting was performed using three machine learning models: Prophet, LSTM, and ARIMA. The results were evaluated. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/19677 | |
| dc.subject | інформаційна технологія | uk |
| dc.subject | моніторинг | uk |
| dc.subject | повітря | uk |
| dc.subject | якість повітря | uk |
| dc.subject | прогноз | uk |
| dc.subject | датасет | uk |
| dc.subject | модель | uk |
| dc.subject | information technology | en |
| dc.subject | monitoring | en |
| dc.subject | air | en |
| dc.subject | air quality | en |
| dc.subject | forecast | en |
| dc.subject | dataset | en |
| dc.subject | model | en |
| dc.title | Інформаційна технологія аналізу та прогнозування стану атмосферного повітря міста Вінниці | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.9+504.3.054 | |
| dc.relation.references | Вінницький обласний центр контролю та профілактики хвороб МОЗ України. URL: http://cgz.vn.ua/problematika-gromadskogo-zdorovya/problematika-gromadskogo-zdorovya_455.html (дата звернення: 01.12.2023). | uk |
| dc.relation.references | В. Б. Мокін, Д. Ю. Дзюняк, К. О. Бондалєтов, і В. В. Олійник, «МЕТОД І ТЕХНОЛОГІЯ МОНІТОРИНГУ СТАНУ АТМОСФЕРНОГО ПОВІТРЯ ЗА ДОПОМОГОЮ УНІВЕРСАЛЬНОЇ ІНФОРМАЦІЙНО-ВИМІРЮВАЛЬНОЇ СИСТЕМИ З ВИКОРИСТАННЯМ МОБІЛЬНИХ ПРИСТРОЇВ», НаукПраці ВНТУ, вип. 4, Січ 2016. | uk |
| dc.relation.references | PM2.5 forecasting for an urban area based on deep learning and decomposition method / N. Zaini et al. Scientific Reports. 2022. Vol. 12, no. 1. URL: https://doi.org/10.1038/s41598-022-21769-1 (date of access: 01.12.2023). | en |
| dc.relation.references | Artificial intelligence technologies for forecasting air pollution and human health: a narrative review / S. Subramaniam et al. Sustainability. 2022. Vol. 14, no. 16. P. 9951. URL: https://doi.org/10.3390/su14169951 (date of access: 15.10.2023). | en |