КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ МЕТЕОПАРАМЕТРОВ И КОНЦЕНТРАЦИЙ ТВЕРДЫХ ЧАСТИЦ РМ2.5 В АТМОСФЕРНОМ ВОЗДУХЕ Г. БИШКЕК И ЕГО ПРИМЕНЕНИЕ В МОДЕЛЯХ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Авторы

Н. М. Лыченко Кыргызско-Российский славянский университет

Ключевые слова:

концентрация твердых частиц РМ2.5, метеопараметры, коэффициент корреляции, автокорреляционная функция, взаимная корреляционная функция.

Аннотация

Представлены результаты статистического и корреляционного анализа временных рядов метеопараметров (температуры атмосферного воздуха, точки росы, атмосферного давления, влажности воздуха, скорости ветра, интенсивности осадков) и концентраций твердых частиц Pm2.5 в воздухе г. Бишкек за интервал наблюдений февраль 2019 г.- сентябрь 2023 г. Рассмотрены возможности применения результатов проведенного анализа в машинном обучении для построения прогноза уровня загрязнения воздуха в г. Бишкек.

Библиографические ссылки

Burhan Baran. Prediction of Air Quality Index by Extreme Learning Machines//International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium, IDAP 2019. DOI:10.1109/IDAP.2019.8875910

Soubhik Mahanta, T. Ramakrishnudu; Rajat Raj Jha; Niraj Tailor. Urban Air Quality Prediction Using Regression Analysis//IEEE Region 10 Conference, TENCON 2019. DOI: 10.1109/TENCON.2019.8929517

Puttakul Sakul-Ung; Pitiporn Ruchanawet; Nataporn Thammabunwarit; Amornvit Vatcharaphrueksadee; Chatchawan Triperm. PM2.5 Prediction based Weather Forecast Information and Missingness Challenges: A Case Study Industrial and Metropolis Areas//Research, Invention, and Innovation Congress, RI2C 2019. DOI: 10.1109/RI2C48728.2019.8999941

Anikender Kumar, P.Goyal. Forecasting of daily air quality index in Delhi // Science of The Total Environment Volume 409, Issue 24, 2011, Pages 5517-5523.

Лыченко, Н. М. Регрессионный анализ метеорологических факторов и концентраций частиц РМ2.5 в атмосферном воздухе г.Бишкек / Н. М. Лыченко // Проблемы автоматики и управления. – 2019. – № 2(37). – С. 5-15. – DOI 10.5281/zenodo.3594649. – EDN QGNVJK.

Cайт «Расписание погоды rp5.ru» Архив погоды в Бишкеке https://rp5.ru/%D0%90%D1%80%D1%85%D0%B8%D0%B2_%D0%BF%D0%BE%D0%B3%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%B2_%D0%91%D0%B8%D1%88%D0%BA%D0%B5%D0%BA%D0%B5 (дата обращения: 05.10.2022)

AirNow Depatment of State // https://airnow.gov/index.cfm?action=airnow.global _summary #U.S._Department_of_State $Bishkek, (дата обращения: 05.10.2022).

Великанова, Л. И. Мультирегрессионные и обобщенно- регрессионные нейросетевые модели краткосрочного прогноза загрязнения РМ2.5 в г. Бишкек с учетом метеорологических параметров / Л. И. Великанова, Н. М. Лыченко // Проблемы автоматики и управления. – 2019. – № 2(37). – С. 16-25. – DOI 10.5281/zenodo.3594777. – EDN MNNDYU.

Лыченко, Н. М. Модификация классификатора индекса качества воздуха Г. Бишкек с учетом фактора загрязнения / Н. М. Лыченко, А. В. Сороковая // Проблемы автоматики и управления. – 2021. – № 3(42). – С. 101-110. – EDN BXWCYS.

Donald F.Specht A general regression neural network //IEEE Transactions on neural networks. — November 1991. — Vol. 2, № 6. 568–576. doi:10.1109/72.97934

Widi Aribowo. Optimizing Feed Forward Backpropagation Neural Network Based on Teaching-Learning-Based Optimization Algorithm for Long-Term Electricity Forecasting // International Journal of Intelligent Engineering and Systems, Vol.15, No.1, 2022. DOI: 10.22266/ijies2022.0228.02

Современное прогнозирование. URL: https://forecasting.svetunkov.ru/etextbook/ (дата обращения: 30.09.2021).