APPLICATION OF NEURAL NETWORKS FOR ATMOSPHERIC POLLUTION FORECASTING

Аңдатпа

Аңдатпа Өнеркәсіптік өндірістердің қауіпті шығарындыларының көп болуы Әлем қалалары үшін экологиялық проблема болып табылады. Экологиялық инженерия саласында ауа сапасын зерттеу және зиянды заттар концентрациясының өзгеруін болжау тұрақты дамудың дұрыс Стратегияларын жасауға мүмкіндік береді. Мақалада Өскемен, Қазақстан қалалары мысалында атмосфераға шығарындылардың шоғырлануын болжау және бөлу үшін нейрондық желілік модельдеу модельдерінің қолданылуын әзірлеу және зерттеу нәтижелері келтірілген. Авторлар болжау үшін оқиғалар арасындағы уақыт кезеңдері әр түрлі үзілістерге ие болған жағдайда уақыттық қатарларды жіктеу, өңдеу және болжау тапсырмаларында оқуға жақсы бейімделген RNN long short-term memory (LSTM) желісін қолданды. Ластануды болжау үшін 3 жасырын қабаты бар LSTM моделі және шығыс қабатында 1 шығатын Нейрон анықталды. Зерттелетін нейрондық желінің тиімділігін анықтау үшін жоғалту функциясы ретінде орташа абсолютті қате қолданылды. Авторлар мониторингтің стационарлық нүктелерінің деректерін пайдалана отырып, атмосфералық ауадағы зиянды заттардың ластануын болжау процесін модельдеу жүйесін әзірледі.