<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Інформаційна технологія аналізу та прогнозування стану атмосферного повітря міста Вінниці

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

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.
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.

Опис

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

978-617-8163-14-3

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

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.

Зібрання

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (4)

  1. 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).
  2. 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.
  3. 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).
  4. 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).