Szálló por vizsgálata az időjárás függvényében

Ez a dolgozat egy Big Data alapú PM10-előrejelző rendszer fejlesztését mutatja be Debrecen városára fókuszálva. A rendszer valós idejű szenzor- és meteorológiai adatok integrálásával, elosztott Spark-környezetben történő adatfeldolgozással és gépi tanulási modellek alkalmazásával generál előrejelzéseket. A Bronze–Silver–Gold rétegekbe szervezett adatmenedzsment biztosítja a skálázhatóságot és az adatok megbízhatóságát. A modell Hyperopt segítségével hangolt Gradient Boosted Trees regressziót használ, amely 24 órás előrejelzésre RMSE=5,3 µg/m³ és MAE=3,9 µg/m³ pontosságot ér el. A jellemzőfontosság-analízis kiemeli a relatív páratartalom és a légnyomás változásának jelentőségét a szennyezőanyag-koncentráció alakulásában. Szezonális vizsgálatok alapján a téli stabil időjárási viszonyok javítják az előrejelzés megbízhatóságát.

Department dc:contributor.department

DE--Informatikai Kar

Author dc:creator

• Pap, Bence

Advisor dc:contributor.advisor

• Ujvári, Balázs

• PM, időjárás, elemzés, ML

Language dc:language.iso

hu

Handle dc:identifier.uri

https://hdl.handle.net/2437/394792

OAI identifier oai:identifier

oai:dea.lib.unideb.hu:2437/394792