Streszczenie: Artykuł miał na celu przedstawienie wyników badań dotyczących prognozowania wartości zanieczyszczenia powietrza atmosferycznego na podstawie zarejestrowanych na stacji pomiarowej danych. W badaniach wykorzystano różnego typu sztuczne sieci neuronowe. Przeanalizowano możliwość prognozowania różnych zanieczyszczeń. W badaniach wykorzystano szeregi czasowe uwzględniając prognozę dnia następnego. Badania zrealizowano w ramach w ramach projektu Politechnika Śląska jako Centrum Nowoczesnego Kształcenia opartego o badania i innowacje POWR-03.05.00-00-Z098/17-00.

Streszczenie: Artykuł miał na celu przedstawienie wyników badań dotyczących predykcji wartości zanieczyszczenia powietrza na podstawie zarejestrowanych na stacji pomiarowej danych pogodowych. W badaniach wykorzystano sztuczne sieci neuronowe typu perceptron wielowarstwowy. Przeanalizowano możliwość wykorzystania do obliczeń różnych danych wejściowych, w tym dwutlenku siarki (SO2), dwutlenku azotu (NO2), tlenku azotu (NOx), tleneku węgla (CO), ozonu (O3), benzenu (C6H6), pyłu zawieszonego PM10, pyłu zawieszonego PM2.5, ciśnienia atmosferycznego, wilgotności względnej, temperatury, kierunku wiatru, prędkości wiatru, promieniowania RAD, opadu atmosferycznego i promieniowania UVB. Badania zrealizowano w ramach projektu Politechnika Śląska jako Centrum Nowoczesnego Kształcenia opartego o badania i innowacje POWR-03.05.00-00-Z098/17-00.