Журнал «Современная Наука»

Нейросетевые модели прогнозирования уровня загрязнения атмосферного воздуха в промышленном городе

Панченко Алина Аликовна (преподаватель, филиал Уфимского государственного нефтяного технический университета в г. Стерлитамаке, Российская Федерация)

Рахман Павел Азизурович (к.т.н., доцент, филиал Уфимского государственного нефтяного технический университета в г. Стерлитамаке, Российская Федерация)

Сафаров Айрат Муратович (д.т.н., доцент, Уфимский государственный нефтяной технический университет, г. Уфа, Российская Федерация)

Данная научная статья посвящена применению нейронных сетей для экологического прогнозирования состояния атмосферного воздуха промышленного города. Авторами предлагается два типа прогнозных моделей на базе нейронных сетей для определения уровня загрязнения воздуха: временная (краткосрочный прогноз содержания поллютантов в воздухе) и пространственная (прогноз индекса загрязнения атмосферы в любой части города). Также рассматриваются структура и параметры предлагаемых нейронных сетей, а также выбор алгоритмов для их обучения, обеспечивающих наилучшую адекватность моделей на базе нейронных сетей.

Ключевые слова:воздушный бассейн, краткосрочный прогноз загрязнения воздуха, нейрон, нейросетевая модель, нейронная сеть прямого распространения, нейронная сеть Элмана, алгоритм обучения нейронной сети.

Читать полный текст статьи …

Ссылка для цитирования:
Панченко А. А., Рахман П. А., Сафаров А. М. Нейросетевые модели прогнозирования уровня загрязнения атмосферного воздуха в промышленном городе // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2018. -№05. -С. 121-126

ПРАВОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
Перепечатка материалов допускается только в некоммерческих целях со ссылкой на оригинал публикации. Охраняется законами РФ. Любые нарушения закона преследуются в судебном порядке.
© ООО "Научные технологии"