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.
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.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.