Search academic texts

Information × Registration Number 2122U006316, Article popup.category Бакалаврська робота Title Регресiйнi моделi для дослiдження якостi повiтря (AI translated) popup.author Залєська Олена МихайлiвнаZalieska Olena Mykhailivna popup.publication 01-06-2022 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/52123 popup.publisher Київ Description Квалiфiкацiйна робота мiстить: 59 стор., 17 рисункiв, 4 таблицi, 27 джерел. У данiй роботi дослiджуються данi про забрудненiсть повiтря у м. Києвi. Метою дослiдження є побудова прогнозу якостi повiтря на деякий перiод. Для цього використовуються моделi авторегресiї та ковзного середнього. В ходi дослiдження було розлянуто основнi пiдходи до побудови регресiйних моделей, зокрема моделей авторегресiї i ковзного середнього, а також їх модифiкацiї. Було виявлено основнi залежностi мiж ознаками у наборi даних, здiснено попередню обробку даних та обрано модель. За допомогою обраної моделi було побудовано прогноз рiвня забрудненостi повiтря на певний промiжок часу. The work contains: 59 pages, 17 illustrations, 4 tables, 27 sources. In this work data of air pollution in Kyiv are researhed. The aim of the work is to build a forecast of air quality for some period of time. Autoregression and moving average models are used for this. During the research, the main approaches to the regression models building were reviewed, including autoregression and moving average models, as well as their modifications. The main relations between the features in the data set were identified, data were pre-processed and a model was selected. Using the selected model, a forecast of the level of air pollution for a certain period of time was built. popup.nrat_date 2025-11-05 Close