Статистичне моделювання розподілу концентрації твердих частинок (PM2.5) у міському повітрі

Навчальний заклад: Черкаська загальноосвітня школа І-ІІІ ступенів № 22 Черкаської міської ради Черкаської області

Автор: Кіташова Поліна Валентинівна

Номінація: Нові матеріали та нанотехнології (Старша вікова категорія)

Область:

Опис:

Високе забруднення повітря, особливо PM2.5, вимагає постійного моніторингу та прогнозування для захисту здоров'я і довкілля. Для цього була розроблена нейромережева регресійна модель концентрації PM2.5, яка враховує метеопараметри, як-от температура, вологість та швидкість вітру. Найкраща архітектура MLPR-2-30-15-1 з методом Levenberg-Marquardt продемонструвала виняткову точність, про що свідчать такі показники: середня похибка прогнозування (MAPE) — 0,32% та коефіцієнт детермінації R² = 0,997. Висока адекватність моделі підтверджується також критерієм Фішера Fексп = 21874. Ця модель є важливим інструментом для прогнозування рівня забруднення, виявлення небезпечних зон та створення ефективних заходів для покращення якості міського повітря.