Raziskovanje odvisnosti med pojavnostjo dihalnih obolenj in onesnaženostjo zraka v SlovenijiŽitek, Tilen (Avtor) Faganeli Pucer, Jana (Mentor) strojno učenjeonesnaženost zrakadihalne bolezniZnano je, da vreme in onesnaženost zraka vplivata na pojav dihalnih bolezni. V tej diplomski nalogi smo zgradili modele strojnega učenja, ki na podlagi meteoroloških podatkov in podatkov onesnaženosti zraka napovedujejo število diagnoz dihalnih bolezni v Sloveniji. Modelirali smo mesečne podatke, razvrščene po času, ter razvili algoritem za napovedovanje z drsečim oknom. Izkazalo se je, da so rezultati napovedovanja z drsečim oknom boljši od klasičnega načina napovedovanja. Cilj naloge je bil oceniti, kolikšen vpliv ima onesnaženost zraka (količina PM10 in NO2) na število diagnoz dihalnih bolezni. To smo naredili tako, da smo primerjali modele, naučene samo na meteoroloških podatkih, z modeli, katerim smo dodali še podatke o onesnaženosti zraka. Ugotovili smo, da onesnaženost zraka sicer ima vpliv, vendar manjšega kot meteorološki podatki. Na koncu smo z metodo SHAP razložili naše modele ter rezultate analize podprli in povezali z raznimi članki. Predvidevamo, da bi bili modeli še boljši, če bi modelirali dnevne podatke, imeli podatke za več dihalnih bolezni ter za daljše časovno obdobje. Naše modele bi v prihodnosti lahko razvili v opozorilne sisteme.20242024-07-19 14:40:00Diplomsko delo/naloga159724sl