Системний аналіз та прогнозування смертності від забруднення повітря
Вантажиться...
Дата
2022
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 91 с., 22 табл., 29 рис., 1 додаток, 19 джерел.
Задача побудови моделей та прогнозу є важливою складовою розв’язання
проблеми забруднення та смертності у зв’язку із нею. Маючи модель, що
здатна оцінити ризик смертності, можна зрозуміти доцільність покращення
природних умов, відстеження та контролю викидів у атмосферне повітря. Для
побудови таких моделей краще за все використовувати методи машинного
навчання.
Метою роботи є інтелектуальний аналіз даних, розробка програмного
забезпечення системи прогнозування показників смертності від забруднення
повітря, порівняльний аналіз різних моделей машинного навчання.
Об’єкт роботи - набір даних, що описує рівень забруднення та рівень
смертності від забруднення.
Предмет роботи - інтелектуальний аналіз даних та методи машинного
навчання.
У даній роботі було вивчено питання забруднення повітря та його вплив
на здоров’я людей; розглянуто ресурси, що вивчають забруднення, розглянуто
методи машинного навчання для реалізації програми; виконано аналіз та
розроблено програмний продукт мовою Python для прогнозування смертності
від забруднення повітря.
Опис
Ключові слова
машинне навчання, інтелектуальний аналіз даних,, забруднення повітря, machine learning, intelligent data analysis, air pollution
Бібліографічний опис
Кулина, А. П. Системний аналіз та прогнозування смертності від забруднення повітря : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Кулина Анісія Петрівна. - Київ, 2022. - 91 с.