{"title":"RESEARCH OF METHODS EFFICIENT ECOLOGICAL ASSESSMENT UKRAINIAN WATER RESOURCES","authors":"А. Kazmirchuk","doi":"10.26886/2414-634X.3(30)2019.1","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Different methods of prediction the state of the environment in the context of pollution monitoring and ecological assessment of the state Ukrainian water resources are considered and the moving average method, exponential smoothing method, the least squares method and method of prediction using neural networks are realized. Prediction of the value of the pollution indicator was made on the basis of historical monitoring data. Experimental studies have been performed to compare the predictive quality of each of the methods based on the criterion of the standart error. Key words: prediction, neural network, extrapolation, method of least squares, standart error, perceptron, neuron . Казмірчук А . В . Дослідження методів проведення ефективної екологічної оцінки водних ресурсів України / Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна , Київ . Розглянуто різні методи прогнозування стану навколишнього середовища в контексті моніторингу забруднення та екологічної оцінки стану водних ресурсів України та реалізовано метод ковзного середнього, метод експоненціального згладжування, метод найменших квадратів та метод прогнозування з використанням штучної нейронної мережі. Прогнозування значення показника забруднення здійснено на основі історичних даних моніторингу. Проведено експериментальні дослідження для порівняння якості прогнозування кожного з методів на основі критерію середньоквадратичного відхилення. Ключові слова: прогнозування , нейронна мережа , екстраполяція, метод найменших квадратів, середньоквадратичне відхилення, персептрон, нейрон.","PeriodicalId":189544,"journal":{"name":"Innovative solutions in modern science","volume":"18 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-05-13","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Innovative solutions in modern science","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.26886/2414-634X.3(30)2019.1","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
Different methods of prediction the state of the environment in the context of pollution monitoring and ecological assessment of the state Ukrainian water resources are considered and the moving average method, exponential smoothing method, the least squares method and method of prediction using neural networks are realized. Prediction of the value of the pollution indicator was made on the basis of historical monitoring data. Experimental studies have been performed to compare the predictive quality of each of the methods based on the criterion of the standart error. Key words: prediction, neural network, extrapolation, method of least squares, standart error, perceptron, neuron . Казмірчук А . В . Дослідження методів проведення ефективної екологічної оцінки водних ресурсів України / Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна , Київ . Розглянуто різні методи прогнозування стану навколишнього середовища в контексті моніторингу забруднення та екологічної оцінки стану водних ресурсів України та реалізовано метод ковзного середнього, метод експоненціального згладжування, метод найменших квадратів та метод прогнозування з використанням штучної нейронної мережі. Прогнозування значення показника забруднення здійснено на основі історичних даних моніторингу. Проведено експериментальні дослідження для порівняння якості прогнозування кожного з методів на основі критерію середньоквадратичного відхилення. Ключові слова: прогнозування , нейронна мережа , екстраполяція, метод найменших квадратів, середньоквадратичне відхилення, персептрон, нейрон.
在污染监测和乌克兰水资源状态生态评估的背景下,考虑了不同的环境状态预测方法,并实现了移动平均法、指数平滑法、最小二乘法和使用神经网络的预测方法。根据历史监测数据对污染指标值进行了预测,并根据标准误差标准进行了实验研究,以比较每种方法的预测质量。关键字预测、神经网络、外推法、最小二乘法、标准误差、感知器、神经元。卡兹米丘克 A .В .Research of methods of effective ecological assessment of water resources of Ukraine / National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", Ukraine, Kyiv.在对乌克兰水资源进行污染监测和环境评估时,考虑了不同的环境预测方法,并采用了移动平均法、指数平滑法、最小二乘法和人工神经网络预测法。污染指标的预测以历史监测数据为基础。通过实验研究,比较了基于标准偏差准则的每种方法的预测质量。 关键词:预测、神经网络、外推法、最小二乘法、标准偏差、感知器、神经元。