Розмір шрифта:
ПОБУДОВА ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ МОДЕЛІ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ВЕЛИКОДИСПЕРСНОГО ПИЛУ (РМ10)
Остання редакція: 2025-06-13
Анотація
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.
Ключові слова
системний аналіз; РМ10; прогнозування; якість повітря; машинне навчання; Random Forest; Python; Kaggle
Посилання
https://www.kaggle.com/code/fah985/pm-10-vinnytsiad89de4258b
https://www.kaggle.com
https://www.openaq.org
https://www.kaggle.com
https://www.openaq.org
Повний текст:
PDF