Розробка програмної системи моніторингу та прогнозування рівня забруднення повітря з використанням методів машинного навчання

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена розробці програмної системи моніторингу та прогнозування рівня забруднення атмосферного повітря із застосуванням методів машинного навчання. У роботі проаналізовано предметну область, сучасні системи моніторингу якості повітря та методи прогнозування екологічних показників, сформовано вимоги до програмної системи. Спроєктовано архітектуру системи, базу даних, модулі збору й обробки даних, прогнозування, REST API та вебінтерфейс. Підготовлено набір даних, проведено навчання й оцінювання моделей Linear Regression, Decision Tree Regressor, Random Forest Regressor, Gradient Boosting Regressor, XGBoost Regressor та LSTM, виконано тестування системи. Об’єкт дослідження – процес моніторингу та прогнозування рівня забруднення атмосферного повітря на основі метеорологічних даних. Предмет дослідження – методи, моделі та програмні засоби прогнозування показників якості повітря з використанням технологій машинного навчання. Практичним результатом є програмна система для автоматизованого збору, аналізу, зберігання та прогнозування рівня забруднення повітря з використанням моделі LSTM і відображенням результатів через вебінтерфейс.

The qualification thesis is devoted to the development of a software system for monitoring and forecasting air pollution using machine learning methods. The thesis analyses the problem domain, modern air quality monitoring systems, and methods for forecasting environmental indicators. System requirements were defined, and the architecture of the software system, database, data collection and processing modules, forecasting module, REST API, and web interface were designed. A dataset was prepared, and the Linear Regression, Decision Tree Regressor, Random Forest Regressor, Gradient Boosting Regressor, XGBoost Regressor, and LSTM models were trained and evaluated. Functional testing of the developed system was also performed. Object of research is the process of monitoring and forecasting air pollution levels based on environmental and meteorological data. Subject of research are methods, models, and software tools for forecasting air quality indicators using machine learning technologies. The practical result of the thesis is a software system for automated collection, analysis, storage, and forecasting of air pollution levels using an LSTM model, with visualization of results through a web interface.