Студентські роботи

Використання методів машинного навчання для аналізу та прогнозування екологічниї викликів мегаполісів

Пищида, В.В.

Метою цієї роботи є дослідження визначення рівня заторів у містах та взаємозв’язку між транспортним трафіком та атмосферним забрудненням у близько 25 відомих містах світу з використанням методів машинного навчання, зокрема, моделі МГУА. У рамках дослідження передбачається зібрати дані про рівень трафіку, концентрації основних забруднювальних речовин у повітрі (CO₂, PM2.5, NO₂ та інші) та у режимі реального часу із використаням сервісу, що був спеціально написаний для даної роботи. Аналіз отриманих даних та побудова прогнозних моделей дозволять визначити ключові чинники, що впливають на рівень забруднення, та запропонувати рекомендації для зменшення негативного впливу транспорту на довкілля. Результати цього дослідження можуть бути використані для розробки ефективних транспортних стратегій та екологічних програм, спрямованих на поліпшення якості повітря в міських зонах. Впровадження таких рішень є важливим кроком у досягненні сталого розвитку міст і забезпеченні здорового середовища для їхніх мешканців.

Українська

2025

комп'ютерні технології

Національний університет "Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка"

Пищида В.В. Використання методів машинного навчання для аналізу та прогнозування екологічниї викликів мегаполісів : кваліф. робота магістра зі спеціальності 122 “Комп’ютерні науки” / В.В. Пищида. – Полтава : Нац. ун-т ім. Юрія Кондратюка”, 2025. – 76 с.