Қалалардың атмосфералық ауа сапасын болжау үшін машиналық оқыту әдістерін қолдану тиімділігін зерттеу

Авторы

  • Д. Мукин Satbayev University, Қазақстан
  • Ф.Н. Абдолдина Satbayev University, Қазақстан
  • А.М. Амреева Satbayev University, Қазақстан
  • Р.С. Макамбетова Satbayev University, Қазақстан

##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:

https://doi.org/10.51301/ce.2024.i1.04

Ключевые слова:

ауа ластануы, ауа сапасын мониторингілеу, PM2.5, ластаушы заттарды болжау, XGBoost, Support Vector Regression (SVR), Random Forest, LSTM, экологиялық тұрақтылық, машиналық оқыту алгоритмдері, атмосфералық ауаны бақы-лау, экологиялық басқару, интеграцияланған ақпараттық жүйелер, ауа сапасын болжау, тұрақты даму, деректерді талдау

Аннотация

Зерттеуде өнеркәсіптік қалалардағы ауа сапасын бақылау үшін машиналық оқыту әдістерін қолдану мәселесі қарастырылады. Деректерді жинаудың заманауи тәсілдері, олардың дәлдігі мен үздіксіздігі, сондай-ақ алгоритмдердің күшті және әлсіз жақтары талданады. Машиналық оқыту әдістерінің тиімділігі мен шектеулерін салыстыру ұсынылған. Бұл жұмыс атмосфералық ауаны бақылауды жақсарту бойынша ұсыныстар бере отырып, экологиялық сала мамандарына пайдалы болады.

Загрузки

Опубликован

2024-03-31

Как цитировать

Мукин, Д. ., Абдолдина, Ф. ., Амреева, А. ., & Макамбетова, Р. . (2024). Қалалардың атмосфералық ауа сапасын болжау үшін машиналық оқыту әдістерін қолдану тиімділігін зерттеу. Computing &Amp; Engineering, 2(1), 19–24. https://doi.org/10.51301/ce.2024.i1.04

Выпуск

Том 2 № 1 (2024): Computing & Engineering

Раздел

Сандық технологиялар және бағдарламалық шешімдер

Лицензия

Copyright (c) 2024 Engineering Journal of Satbayev University

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.

<div class="pkpfooter-son">
<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/"><img alt="Creative Commons License" style="border-width:0" src="https://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0/80x15.png"></a><br>This work is licensed under a <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/">Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License</a>.
</div>