Предлагается методика для оперативного прогноза высокого уровня загрязнения атмосферного воздуха в городах на основе использования нейросетевых технологий. Разработаны подходы к определению времени формирования высоких приземных концентраций примесей.
полимерные производства, прогноз уровня загрязнения, атмосферный воздух, нейронные сети, Polymeric manufactures, the forecast of a level of pollution, quality of atmospheric air, neural networks
1. Безуглая Э.Ю., Смирнова И.В. Воздух городов и его изменения. Астерион, С. Петербург, 2008.254 с.
2. Безуглая Э.Ю., Смирнова И.В. Проблемы загрязнения воздуха. Крупнейшие города России. Сборник инженерные системы №2, С.Петербург. 2008.С. 24-32.
3. Тунакова Ю.А., Новикова С.В., Шагидуллина Р.А., Шмакова Ю.А. Вестник Казанского технологического университета, 12, 71-74 (2012).
4. Тунакова Ю.А., Новикова С.В., Шагидуллина Р.А., Шмакова Ю.А. Вестник Казанского технологического университета, 13, 183-188 (2012).
5. Прогнозирование высоких уровней загрязнения воздуха в городах и промышленных регионах.// Современные исследования ГГО, T1. Москва, 1999. C.127-143.
6. РД 52.04.306-92 Руководство по прогнозу загрязнения воздуха в городах, Москва, 1992.
7. РД 52.04.52-85 Регулирование выбросов при неблагоприятных метеорологических условиях, Москва,1985.