Artykuł przedstawia model prognozowania stężenia pyłu PM10 z wykorzystaniem algorytmów genetycznych. Model ten jest drugim z kolei do prognozowania pyłu (poprzedni wykorzystywał jednokierunkowe sieci neuronowe) i stanowi podstawę do budowy modelu samouczącego. Podczas budowy modelu uwzględniono oddziaływanie czynników meteorologicznych, a do implementacji wykorzystano algorytm genetyczny ze względu na specyfikę problemu prognozowania stężenia pyłu PM10. Następnie określono optymalną konfigurację algorytmu definiując strukturę osobnika oraz całej populacji, funkcję przystosowania, a także metody selekcji, krzyżowania oraz mutacji. W ostatnim kroku określono prawdopodobieństwa krzyżowania i mutacji oraz czas życia osobników(ilość generacji). Po zakończeniu procesu budowy, algorytm zastosowano do prognozowania stężenia pyłu w powietrzu atmosferycznym na obszarze aglomeracji Gdańskej.
Authors
- prof dr. hab. inż. Cezary Orłowski,
- Arkadiusz Sarzyński link open in new tab ,
- Magdalena Sarzyńska
Additional information
- Category
- Publikacja monograficzna
- Type
- rozdział, artykuł w książce - dziele zbiorowym /podręczniku o zasięgu krajowym
- Language
- polski
- Publication year
- 2016
