| dc.contributor.author | Лучинський, В. А. | uk |
| dc.date.accessioned | 2025-08-13T09:37:04Z | |
| dc.date.available | 2025-08-13T09:37:04Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/47902 | |
| dc.description.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. | uk |
| 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-2025)», 15-16 червня 2025 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25588 | |
| dc.subject | системний аналіз | uk |
| dc.subject | РМ10 | uk |
| dc.subject | прогнозування | uk |
| dc.subject | якість повітря | uk |
| dc.subject | машинне навчання | uk |
| dc.subject | Random Forest | uk |
| dc.subject | Python | uk |
| dc.subject | Kaggle | uk |
| dc.subject | systems analysis | uk |
| dc.subject | PM10 | uk |
| dc.subject | air quality | uk |
| dc.subject | forecasting | uk |
| dc.subject | machine learning | uk |
| dc.subject | Random Forest | uk |
| dc.subject | Python | uk |
| dc.subject | Kaggle | uk |
| dc.title | Побудова інтелектуальної моделі для прогнозування великодисперсного пилу (рм10) | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.891.3:502.3 | |
| dc.relation.references | URL: https://www.kaggle.com . | |
| dc.relation.references | URL: https://www.openaq.org OpenAQ: . | |
