доктор медицинских наук, кандидат технических наук, профессор, зав. кафедрой профилактической медицины
Школа естественных наук
With the help of the neural network technologies, there has been developed a council forecasting information system allowing to forecast concentration of polluting substances in an industrial center’s air basin depending on meteorological conditions in studied territory. The forecast’s results have been compared with the results of the classical model - the regression analysis.
С помощью нейросетевых технологий разработана советующая информационная система прогностического характера, позволяющая предсказать концентрации загрязняющего вещества в воздушном бассейне промышленного центра в зависимости от метеоусловий на изучаемой территории. Результаты прогноза сравниваются с результатами классической модели регрессионного анализа.