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)

Tytuł:	Розробка програмної системи моніторингу та прогнозування рівня забруднення повітря з використанням методів машинного навчання
Inne tytuły:	Development of a software system for monitoring and predicting air pollution levels using machine learning methods
Authors:	Матичак, А. Matychak, A.
Affiliation:	Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя Ternopil Ivan Puluj National Technical University
Bibliographic description (Ukraine):	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).
Bibliographic reference (2015):	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].
Część publikacji:	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
Konferencja/wydarzenie:	Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
Journal/kolekcja:	Матеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
Data wydania:	24-kwi-2026
Date of entry:	10-cze-2026
Wydawca:	ТНТУ TNTU
Place edycja:	Тернопіль Ternopil
Zakresu czasowego:	24-25 квітня 2026 р. 24-25 April 2026
Promotor:	Цебрій, Олексій Романович Tsebrii, O.
UDC:	621.326
Słowa kluczowe:	прогнозування забруднення повітря мультимодальні моделі prediction air pollution multimodal models
Strony:	2
Zakres stron:	215-216
Główna strona:	215
Strona końcowa:	216
URI:	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52202
Właściciel praw autorskich:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2026
Wykaz piśmiennictwa:	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.
Typ zawartości:	Conference Abstract
Występuje w kolekcjach:	Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ (2026)

Pozycje DSpace są chronione prawami autorskimi