Zastosowanie modeli sieci neuronowych w ocenie i prognozowaniu jakości powietrza

W artykule przedstawiono metodę oceny i prognozowania jakości powietrza opartą na modelu sztucznej sieci neuronowej. Metoda ta ze względu na dobre właściwości uogólniające i szybkie osiąganie wyników nadaje się do rozwiązywania zadań predykcyjnych, których przykładem jest prognozowanie sytuacji ostrzegawczych. Dla rozwiązania postawionego zadania zaproponowano czterowarstwową, jednokierunkową sieć neuronową. Sieć tego typu jest obiecującym narzędziem oceny i prognozowania powietrza, zwłaszcza w sytuacjach podwyższonych stężeń zanieczyszczeń wpływających niekorzystnie na zdrowie ludzi i otaczające środowisko.

The paper deals on the air pollution assessment and forecasting method based on artificial neural network. For solving the problem the four-layer, feed-forward neural network is proposed. The method has good properties of generalisation and high speed of operation. In this aspect artificial neural network can be regarded as good instrument for prediction of smog state. The chosen type of the network seems to be the promised tool for assessment and forecasting of states, which influence people health and the surrounded environment.