Кублій, Лариса ІванівнаГоловачук, Станіслав Васильович2024-02-152024-02-152023Головачук, С. В. Визначення рівня викидів СO2 автомобільних рейсів за допомогою машинного навчання : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Головачук Станіслав Васильович . – Київ, 2023. – 102 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/64603Програму “Визначення рівня викидів СО2 автомобільних рейсів за допомогою машинного навчання” створено в якості інструмента, який дає можливість водієві довільного автомобіля визначати кількість викидів під час довільної поїздки. При цьому модуль штучного інтелекту на основі моделі лінійної регресії є складовою, здатною прогнозувати рівень викидів автомобіля, базуючись лише на технічних характеристиках автомобіля. Проводячи лінії розмежування між ролями користувачів у веб системі і допустимим функціоналом , можна розподілити можливості користувачів. Неавторизований користувач (гість) може: — переглядати привітальну сторінку; — зареєструвати обліковий запис; — увійти в систему. Авторизований користувач (водій) може: — переглядати системну дошку; — переглядати гараж; — додавати нові машини в гараж; — редагувати дані збережених машин; — розраховувати СО2 планової поїздки; — зберігати СО2 завершеної поїздки; — переглядати історію поїздок; — аналізувати графіки своїх викидів СО2; — оцінювати свій екологічний статус; — порівнювати середню кількість викидів конкретного місяця в поденному розрізі.Магістерська дисертація складається з веб-системи “Визначення рівня викидів СО2 автомобільних рейсів” і пояснювальної записки. Пояснювальну записку до випускної роботи магістра виконано на 102 аркушах, вона містить перелік посилань на використані джерела з 45 найменувань. У роботi наведено 37 рисунків і 9 таблиць. Актуальність теми зумовлена зростанням кількості шкідливих викидів двигунами внутрішнього згорання транспортних засобів. Це привертає особливу увагу до екологічного моніторингу стану довкілля як важливої умови сталого розвитку суспільства. Моніторинг шкідливих викидів передбачає застосування комплексу методів аналізу викидів кожного окремого чинника — у даному випадку автомобіля. Наявність такого засобу моніторингу робить можливим прийняття кількісних і якісних рішень щодо виправлення негативного впливу на довкілля, тим самим роблячи ці викиди контрольованими. Таким чином, є потреба в програмному забезпеченні, зокрема в системі визначення рівня шкідливих викидів вуглецю на основі факторів, які є унікальними для кожного автомобіля, а також для активності кожного водія, як чинників, які мають безпосередній вплив на рівень шкідливих викидів. Метою роботи є розробка системи “Визначення рівня викидів СО2 автомобільних рейсів”, яка дасть можливість користувачам проводити аналіз розрахованих очікуваних даних кількості викидів СО2 довільним автомобілем на основі його технічних характеристик, а також вести персоналізовану екологічну статистику викидів вуглекислого газу. Мета обумовлює завдання роботи — розробку програмної системи, здатної розраховувати рівень викидів будь-якого автомобіля. Така система дає можливість моніторити і вести статистику рівнів викидів вуглецю в атмосферу. Задачею дослідження є побудова моделі машинного навчання методами лінійної регресії. Встановлена мета включає в себе такі завдання, які обумовлюють її досягнення: — дослідження статистики викидів вуглекислого газу; — впровадження моделі машинного навчання на основі лінійної регресії для розрахунку викидів довільного автомобіля; — розробка веб-системи в якості інтерфейсу; — вивчення варіантів використання системи і встановлення порядку взаємодії з кінцевим користувачем. Об’єктом дослідження є методи машинного навчання для розв’язання задачі прогнозування кількості викидів вуглекислого газу довільними автомобілями з відомими характеристиками на основі аналізу статистичних даних. Предметом дослідження є програмне забезпечення з використанням моделей машинного навчання для прогнозування кількості викидів вуглекислого газу різними автомобілями. Засобами виконання роботи є об’єктно-орієнтований підхід проєктування, програмування застосунків мовами Java та Python, модель машинного навчання, запрограмована на основі лінійної регресії, інструменти розмітки для розробки веб-інтерфейсу. Результатом є програмна систем, яка складається з веб-інтерфейсу, сервісу обробки веб-запитів і моделі машинного навчання, які можуть бути використані фізичними та юридичними особами (зокрема, тими, які використовують транспортні засоби на основі двигуна внутрішнього згоряння) з метою моніторингу, введення статистики і розрахунків викидів СО2. Практичне значення одержаних результатів полягає в розробці власної математичної моделі на основі статистичних даних засобами машинного навчання, здатної розраховувати викиди СО2 довільного автомобіля на основі характеристик, а також використанні цієї моделі у веб-системі аналізу екологічних ризиків для навколишнього середовища. Система дає можливість оцінювати вплив на екологічний стан довкілля шляхом моніторингу й аналізу шкідливих викидів власних транспортних засобів. Апробація результатів дисертації була визначена двома науковими конференціями: 1. Головачук С.В., Кублій Л.І. Використання машинного навчання для визначення рівня викидів вуглекислого газу автомобільних рейсів. Сучасні проблеми наукового забезпечення енергетики. У 2-х т. : матеріали ХХ Міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених і студентів, м. Київ, 25-28 квітня 2023 року. К.: КПІ ім. Ігоря Сікорського, Вид-во “Політехніка”, 2023. Т. 2. С. 208-209. 2. Головачук С. В. Застосування лінійної регресії для визначення кількості автомобільних викидів CO2. Актуальні питання та перспективи проведення наукових досліджень: матеріали V Міжнародної студентської наукової конференції, м. Тернопіль, 6 жовтня 2023 р. Тернопіль, 2023. С. 102-104. URL: https://archive.liga.science/index.php/conference-proceedings/issue/view/inter-06.10.2023ukMaster Thesis102 с.