Системний аналіз та прогнозування смертності від забруднення повітря

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДанилов, Валерій Якович
dc.contributor.authorКулина, Анісія Петрівна
dc.date.accessioned2023-03-15T09:51:01Z
dc.date.available2023-03-15T09:51:01Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractМагістерська 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.uk
dc.description.abstractotherThesis: 91 p., 22 tabl., 29 fig., 1 appendice, 19 sources. The task of modeling and forecasting is an important component of solving the problem of pollution and the mortality associated with it. Having a model that is able to estimate the risk of mortality, it is possible to understand the feasibility of improving natural conditions, tracking and controlling emissions to atmospheric air. To build such models, it is best to use machine learning methods. The purpose of the work is intellectual data analysis, software development of a system for forecasting mortality rates from air pollution, comparative analysis of various machine learning models. The object of the work is a data set describing pollution levels and pollution mortality rates. The subject of the work is intelligent data analysis and machine learning methods. In this work, the issue of air pollution and its impact on human health was studied; considered resources studying pollution, considered machine learning methods for implementing the program; an analysis was performed and a software product was developed for predicting mortality from air pollution.uk
dc.format.extent91 с.uk
dc.identifier.citationКулина, А. П. Системний аналіз та прогнозування смертності від забруднення повітря : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Кулина Анісія Петрівна. - Київ, 2022. - 91 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/53706
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectінтелектуальний аналіз даних,uk
dc.subjectзабруднення повітряuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectintelligent data analysisuk
dc.subjectair pollutionuk
dc.subject.udc004.8uk
dc.titleСистемний аналіз та прогнозування смертності від забруднення повітряuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи