Предлагается методика для оперативного прогноза высокого уровня загрязнения атмосферного воздуха в городах на основе использования нейросетевых технологий. Разработаны подходы к выявлению наборов метеопараметров, обуславливающих 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. РД 52.04.306-92 Руководство по прогнозу загрязнения воздуха в городах, Москва, 1992.
2. Прогнозирование высоких уровней загрязнения воздуха в городах и промышленных регионах.// Современные исследования ГГО, T1. Москва, 1999. C.127-143.
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. С. Осовский Нейронные сети для обработки информации. Финансы и статистика, Москва, 2002, 344с.
6. Р. Калан Основные концепции нейронных сетей. «Вильямс», Москва, 2001, 287с.
7. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. Горячая линия - Телеком,Москва, 2002.
8. Teuvo Kohonen Self-Organizing Maps. Изд-во Springer - Verlag, 2001,3- издание. 501с.
9. РД 52.04.52-85 Регулирование выбросов при неблагоприятных метеорологических условиях, Москва,1985.
