1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2026
4. Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ (2026)

Назва:	Розробка програмної системи моніторингу та прогнозування рівня забруднення повітря з використанням методів машинного навчання
Інші назви:	Development of a software system for monitoring and predicting air pollution levels using machine learning methods
Автори:	Матичак, А. Matychak, A.
Приналежність:	Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя Ternopil Ivan Puluj National Technical University
Бібліографічний опис:	Матичак А. Розробка програмної системи моніторингу та прогнозування рівня забруднення повітря з використанням методів машинного навчання / Матичак А. // Матеріали IX Міжнар. студ. наук.-техн. конф. „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 24-25 квітня 2026 р. — Т. : ТНТУ, 2026. — С. 215–216. — (Інформаційні технології).
Бібліографічне посилання:	Матичак А. Розробка програмної системи моніторингу та прогнозування рівня забруднення повітря з використанням методів машинного навчання // Матеріали IX Міжнар. студ. наук.-техн. конф. „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, Тернопіль, 24-25 квітня 2026 р. 2026. С. 215–216.
Bibliographic citation (APA):	Matychak, A. (2026). Rozrobka prohramnoi systemy monitorynhu ta prohnozuvannia rivnia zabrudnennia povitria z vykorystanniam metodiv mashynnoho navchannia [Development of a software system for monitoring and predicting air pollution levels using machine learning methods]. Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues”, 24-25 April 2026, Ternopil, 215-216. TNTU. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO):	Matychak A. (2026) Rozrobka prohramnoi systemy monitorynhu ta prohnozuvannia rivnia zabrudnennia povitria z vykorystanniam metodiv mashynnoho navchannia [Development of a software system for monitoring and predicting air pollution levels using machine learning methods]. Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues” (Tern., 24-25 April 2026), pp. 215-216 [in Ukrainian].
Є частиною видання:	Матеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 2026 Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues”, 2026
Конференція/захід:	Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
Журнал/збірник:	Матеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
Дата публікації:	24-кві-2026
Дата внесення:	10-чер-2026
Видавництво:	ТНТУ TNTU
Місце видання, проведення:	Тернопіль Ternopil
Часове охоплення:	24-25 квітня 2026 р. 24-25 April 2026
Науковий керівник:	Цебрій, Олексій Романович Tsebrii, O.
УДК:	621.326
Теми:	прогнозування забруднення повітря мультимодальні моделі prediction air pollution multimodal models
Кількість сторінок:	2
Діапазон сторінок:	215-216
Початкова сторінка:	215
Кінцева сторінка:	216
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу):	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52202
Власник авторського права:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2026
Перелік літератури:	1. Zhang, Z., Wang, J. (2022). Deep learning for air quality prediction: A survey. — Environmental Modelling & Software. 2. Li, X., Peng, L., Yao, X. (2023). Multimodal deep learning for air pollution forecasting. — Atmospheric Environment. 3. Gao, J., Sun, Y., Li, H. (2024). Explainable multimodal deep learning for air quality prediction. — Environmental Science and Pollution Research.
References:	1. Zhang, Z., Wang, J. (2022). Deep learning for air quality prediction: A survey, Environmental Modelling & Software. 2. Li, X., Peng, L., Yao, X. (2023). Multimodal deep learning for air pollution forecasting, Atmospheric Environment. 3. Gao, J., Sun, Y., Li, H. (2024). Explainable multimodal deep learning for air quality prediction, Environmental Science and Pollution Research.
Тип вмісту:	Conference Abstract
Розташовується у зібраннях:	Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ (2026)

Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.