Прогнозування забруднення повітря з використанням аналізу даних

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБарановська, Леся Валеріївна
dc.contributor.authorЛисенко, Владислава Русланівна
dc.date.accessioned2024-11-20T08:59:13Z
dc.date.available2024-11-20T08:59:13Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 104 с., 14 рис., 10 табл., 2 додатки, 12 джерел. У роботі розглянуто поняття прогнозування забруднення повітря за допомогою нейронних мереж, зокрема, гібридної моделі CNN-LSTM. Проаналізовано сутність та значення прогнозування забруднення повітря, архітектуру згорткової нейронної мережі (CNN) та мережі з довготривалою короткостроковою пам'яттю (LSTM), а також їх поєднання для підвищення точності прогнозів. Проведено порівняльний аналіз конкурентних додатків за допомогою UX-досліджень. Об’єктом дослідження стала задача прогнозування рівнів забруднення повітря в реальному часі. Предметом дослідження є гібридна нейронна мережа CNN-LSTM для прогнозування забруднення повітря.
dc.description.abstractotherThesis: 104 pages, 14 figures, 10 tables, 2 appendiсes, 12 references. The thesis examines the concept of air pollution forecasting using neural networks, specifically the hybrid CNN-LSTM model. The essence and importance of air pollution forecasting, the architecture of Convolutional Neural Networks (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) networks, and their combination to improve forecast accuracy are analyzed. A comparative analysis of competitive applications is conducted using UX research. Object of the research is the task of real-time air pollution level forecasting. Subject of the research is a hybrid cnn-lstm neural network for air pollution forecasting.
dc.format.extent104 с.
dc.identifier.citationЛисенко, В. Р. Прогнозування забруднення повітря з використанням аналізу даних : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Лисенко Владислава Русланівна. - Київ, 2024. - 104 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/70694
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectгібридна cnn-lstm нейронна мережа
dc.subjectux-дослідження
dc.subjectзабруднення повітря
dc.subjectнавчальна вибірка
dc.subjectархітектура моделі
dc.subjecthybrid cnn-lstm neural network
dc.subjectux research
dc.subjectair pollution
dc.subjecttraining set
dc.subjectmodel architecture
dc.titleПрогнозування забруднення повітря з використанням аналізу даних
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Lysenko_bakalavr.pdf
Розмір:
38.47 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи