Prototyp modelu systemu samouczącego do prognozowania stężenia pyłu PM10 w powietrzu atmosferycznym

Cezary Orłowski; Arkadiusz Sarzyński; Magdalena Sarzyńska

Prototyp modelu systemu samouczącego do prognozowania stężenia pyłu PM10 w powietrzu atmosferycznym

Abstract

Artykuł przedstawia model prognozowania stężenia pyłu PM10 z wykorzystaniem algorytmów genetycznych. Model ten jest drugim z kolei do prognozowania pyłu (poprzedni wykorzystywał jednokierunkowe sieci neuronowe) i stanowi podstawę do budowy modelu samouczącego. Podczas budowy modelu uwzględniono oddziaływanie czynników meteorologicznych, a do implementacji wykorzystano algorytm genetyczny ze względu na specyfikę problemu prognozowania stężenia pyłu PM10. Następnie określono optymalną konfigurację algorytmu definiując strukturę osobnika oraz całej populacji, funkcję przystosowania, a także metody selekcji, krzyżowania oraz mutacji. W ostatnim kroku określono prawdopodobieństwa krzyżowania i mutacji oraz czas życia osobników(ilość generacji). Po zakończeniu procesu budowy, algorytm zastosowano do prognozowania stężenia pyłu w powietrzu atmosferycznym na obszarze aglomeracji Gdańskej.

Authors (3)

Cezary Orłowski prof dr. hab. inż.
- Wyższa Szkoła Bankowa w Gdańsku Katedra Zastosowań Informatyki w Zarządzaniu
Arkadiusz Sarzyński
Magdalena Sarzyńska
- Uniwersytet Gdański; Wydział Matematyki, Fizyki i Informatyki Zakład Sztucznej Inteligencji; Instytut Informatyki

Cite as

Full text

full text is not available in portal

full content of the article see on external site open in new tab

Keywords

Details

Category:: Monographic publication
Type:: rozdział, artykuł w książce - dziele zbiorowym /podręczniku o zasięgu krajowym
Title of issue:: INNOWACJE W ZARZĄDZANIU I INŻYNIERII PRODUKCJI - Tom 2 strony 108 - 119
Language:: Polish
Publication year:: 2016
Bibliographic description:: Orłowski C., Sarzyński A., Sarzyńska M.: Prototyp modelu systemu samouczącego do prognozowania stężenia pyłu PM10 w powietrzu atmosferycznym// INNOWACJE W ZARZĄDZANIU I INŻYNIERII PRODUKCJI - Tom 2/ ed. Ryszard Knosala Opole: Oficyna Wydawnicza Polskiego Towarzystwa Zarządzania Produkcją, 2016, s.108-119
Verified by:: Gdańsk University of Technology