Napovedovanje koncentracij onesnaževalcev zraka in prepoznavanje izvornih regijRopret, Matevž (Avtor) Štrumbelj, Erik (Mentor) strojno učenjevir onesnaženostiCFRCFnapovedovanje onesnaženostinaključni gozdoviblassobayesovska regresijaOnesnaževalci zraka lahko predstavljajo velik problem za zdravje ljudi. Onesnaževalci se lahko prenašajo z gibanjem zračnih mas iz izvorne v druge regije. Zanima nas, ali lahko s pomočjo gibanja zračnih mas napovemo, kakšna bo koncentracija onesnaženosti za nek dan in ali lahko ugotovimo, od kod prihaja onesnaženost. Obstaja že veliko literature na to temo, razvitih pa je bilo tudi nekaj metod za reševanje tega problema. Mi smo želeli uporabiti strojno učenje, da bi naredili nove, boljše metode. Naredili smo dve novi metodi. Prva temelji na principu 2D mreže, druga pa neposredno uporabi kar koordinate o trajektorijah gibanja zračnih mas. Ti dve metodi smo primerjali z obstoječima metodama CF in RCF. Končni rezultati so pokazali, da so nekatere naše metode vsaj dvakrat boljše pri napovedovanju onesnaženosti. Vseeno končni rezultati niso tako dobri, kot smo pričakovali. Na vizualizacije, od kod prihaja onesnaženost, se ne moramo preveč zanesti, saj nam je uspelo vizualizirati samo metodo 2D mreže, ki pa ne daje boljših rezultatov od obstoječih. Kombinirali smo tudi rezultate večih postaj v upanju, da bi to izboljšalo vizualizacijo, ampak tudi ta pristop ni dal boljših rezultatov.20172017-01-30 12:55:01Magistrsko delo/naloga88907VisID: 17285sl