Применение алгоритмов машинного обучения при прогнозировании загрязнения PM2.5 в строительстве
Аннотация: В настоящее время строительная отрасль активно внедряет передовые цифровые технологии, что открывает новые возможности для изучения потенциала прогностических инструментов в области контроля загрязнения воздуха мелкодисперсной пылью с целью повышения экологической безопасности городских территорий. С использованием существующих алгоритмов искусственного интеллекта можно эффективно отслеживать концентрацию пылевых частиц в атмосфере. Для подтверждения возможности долгосрочного прогнозирования пылевого загрязнения во время строительных работ были протестированы семь моделей машинного обучения: ARIMA, EMA, Prophet, нейронные сети NARX и NNAR, Random Forest, SVM и XGBoost. Целью работы была оценка эффективности прогнозирования уровня пылевого загрязнения с использованием различных моделей машинного обучения. С использованием программного обеспечения "Modeltime" был проведен детальный анализ корреляционных связей между метеопараметрами и концентрациями мелкодисперсных частиц. Результаты исследования показывают, что использование ансамблевого моделирования дает эффективные прогнозы уровня атмосферного загрязнения. Среди семи протестированных алгоритмов машинного обучения были выделены наиболее точные в прогнозировании концентрации мелкодисперсных частиц - ARIMA, Random Forest и XGBoost.
Ключевые слова: мелкодисперсная пыль, загрязнение воздушной среды, искусственный интеллект, пылевое загрязнение, экологическая безопасность городских территорий.
Страницы: 85-93.
Для цитирования:
Для цитирования: Манжилевская, С. Е. Применение алгоритмов машинного обучения при прогнозировании загрязнения PM2.5 в строительстве / С. Е. Манжилевская, Д. Р. Маилян. – Текст : непосредственный // <em>Строитель Донбасса</em>. – 2025. – Выпуск 2-2025. – С. 85-93. – doi: 10.71536/sd.2025.2c31.12. – ISSN 2617-1848.
Выпуск 2-2025
Журнал: Строитель Донбасса
Издательство: ФГБОУ ВО "Донбасская национальная академия строительства и архитектуры"
Журнал: Строитель Донбасса
Издательство: ФГБОУ ВО "Донбасская национальная академия строительства и архитектуры"