havo ifloslanishi bo'yicha matematik prognoz tuzish

DOCX 1 стр. 28,8 КБ Бесплатная загрузка

1 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 28,8 КБ

Тип файла DOCX

Страницы 1

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 1

oʻzbekiston respublikasi oliy ta’lim, fan va innovatsiyalar vazirligi referat mavzu: havo ifloslanishi bo'yicha matematik prognoz tuzish tayyorladi: kirish 1. havo ifloslanishini matematik prognozlash: kirish 2. ma'lumotlar yig'ish va tahlil qilish usullari 3. prognozlash modelini yaratish va baholash xulosa foydalanilgan adabiyotlar kirish kirishi 20-asrning 60-yillarida neftni qayta ishlash zavodi qurilishi bilan bog'liq holda paydo bo'lgan. bu zavod atmosferaga zararli moddalar chiqarilishiga sezilarli hissa qo'shgan. shahar leningrad viloyatida joylashgan bo'lib, uning geografik joylashuvi havo oqimlarining yo'nalishiga ta'sir qiladi, bu esa ifloslantiruvchi moddalarning tarqalishiga ta'sir qilishi mumkin. kirishida aholi soni 50 mingdan ortiq kishini tashkil etadi. aholi zichligi va sanoat korxonalari soni havo sifatining matematik modellarida hisobga olinishi kerak. havo ifloslanishining ahamiyati havo ifloslanishining ahamiyati shundaki, pm2.5 va pm10 zarrachalari o'pka kasalliklari va yurak xastaliklari xavfini oshiradi, bu esa umr ko'rish davomiyligini qisqartiradi. ifloslangan havo ekosistemalarga jiddiy zarar yetkazadi, jumladan, o'simliklarning o'sishini sekinlashtiradi va suv havzalarining kislotalanishiga sabab bo'ladi, bu esa biologik xilma-xillikka …

2 / 1

mollik va tasodifiy o'zgaruvchanlikni hisobga oladi, masalan, monte-karlo simulyatsiyasi 1000 marta takrorlanishi mumkin. ma'lumotlar yig'ish va tayyorlash ma’lumotlar to’plashda sensor ma’lumotlari, meteorologik o’lchovlar va transport harakati intensivligi kabi turli xil manbalardan olingan tarixiy ma’lumotlar to’plamidan foydalaniladi. ma’lumotlarni tayyorlashda ekstremal qiymatlarni aniqlash va ularni tozalash, shuningdek, vaqt seriyalarini to’g’rilash orqali ma’lumotlar sifatini oshirish muhim ahamiyatga ega. sun’iy neyron tarmoqlari kabi murakkab modellar uchun ma’lumotlar 0 va 1 orasida normallashtiriladi, bu esa modelning aniqligini oshirishga yordam beradi. vaqt seriyalari tahlili vaqt seriyalari tahlili o'tmishdagi ma'lumotlar asosida kelajakdagi qiymatlarni bashorat qilish uchun ishlatiladigan statistika usulidir, masalan, havo ifloslanish darajasini 24-48 soat oldin aniqlash. autokorrelyatsiya funktsiyasi (acf) va qisman autokorrelyatsiya funktsiyasi (pacf) vaqt seriyasidagi ma'lumotlar orasidagi bog'liqlik darajasini aniqlashda yordam beradi, bu esa arima modellari uchun muhim. ekponensial silliqlash usullari, masalan, holt-winters usuli, vaqt seriyalari tahlilida mavsumiylikni hisobga oladi va havo ifloslanishining yillik yoki oylik o'zgarishlarini modellashtirishda qo'llanilishi mumkin. regressiya modellari regressiya modellari havo …

3 / 1

ning regressiya algoritmlari, masalan, chiziqli regressiya, havo ifloslanishi darajasini aniqlashda, o'tmishdagi ma'lumotlar asosida, ifloslantiruvchi moddalarning kelajakdagi kontsentratsiyasini bashorat qiladi. klassifikatsiya algoritmlari, masalan, qaror daraxtlari, havo sifatini yaxshi, o'rtacha yoki yomon kabi toifalarga ajratish uchun ishlatiladi va bu esa qulaylik uchun oddiy tasnifni beradi. klasterlash algoritmlari, masalan, k-o'rtachalar, havo ifloslanishi xususiyatlari o'xshash bo'lgan hududlarni aniqlashga yordam beradi, bu esa maqsadli aralashuv strategiyalarini ishlab chiqish uchun muhimdir. modelni tanlash va baholash model tanlashda aic va bic kabi mezonlardan foydalanish muhim, ularning past qiymatlari yaxshi muvozanatni ko'rsatadi: moslik va murakkablikni optimallashtiradi. model baholashida o'lchovlar, masalan, mae (o'rtacha mutlaq xatolik) va rmse (ildiz o'rtacha kvadrat xatolik) natijalarni son jihatidan aniqlashga yordam beradi. kross-validatsiya - muhim baholash usuli bo'lib, ma'lumotlar to'plamini turli qismlarga bo'lib, modelning barqaror va ishonchli ekanligini tasdiqlaydi. prognozlash usullari prognozlash usullari atmosfera ifloslanishini baholash uchun statistik modellar (masalan, ko'p regressiya) dan foydalanadi, o'tmishdagi ma'lumotlar asosida kelajakdagi ifloslanish darajasini aniqlash uchun. numerical modellar …

4 / 1

vaqt seriyali tahlilidan, masalan arima, havo ifloslanishining kelajakdagi darajalarini bashorat qilish uchun foydalanadi, o'tmishdagi ma'lumotlar tendentsiyalari va mavsumiylikni tahlil qiladi. neural tarmoqlar va mashina o'rganish algoritmlari havo ifloslanishini bashorat qilish uchun tobora ko'proq qo'llanilmoqda, katta ma'lumotlar to'plamlaridan o'rganish va murakkab naqshlarni aniqlash imkonini beradi. natijalarni tahlil qilish va talqin qilish natijalarni tahlil qilishda, o'zgaruvchilar o'rtasidagi korrelyatsiya koeffitsientlarini (masalan, 0.75) hisoblash va ularning havo ifloslanishiga ta'sirini baholash muhim. talqin qilish jarayonida, rmse (root mean squared error) kabi metrikalar orqali bashoratning aniqligini o'lchash va uni 5% dan past bo'lishiga harakat qilish kerak. statistik ahamiyatlilikni baholash uchun p-qiymatini (p 0.05) ishlatib, modelning natijalari tasodifiy emasligini va ishonchli ekanligini aniqlash zarur. modelni takomillashtirish va optimallashtirish modelni takomillashtirishda 10-kross validatsiya usuli, bias-variance tradeoffni minimallashtirishga yordam beradi, bu esa bashoratning aniqligini oshiradi va overfittingni kamaytiradi. optimizatsiya jarayonida genetik algoritmlardan foydalanish, parametrlarni sozlash orqali rmse (ildiz o'rta kvadrat xato)ni 15%ga kamaytirish imkoniyatini beradi. regularizatsiya texnikalari, masalan l1 …

5 / 1

zlar sanoat korxonalariga ishlab chiqarishni rejalashtirishda va emissiya hajmini moslashtirishda, misol uchun 25% gacha emissiya kamaytirishda yordam beradi. xulosa va istiqbollar matematik prognozlar shahar havosining ifloslanishini kamaytirish uchun 15% samaraliroq strategiyalarni ishlab chiqish imkonini beradi, chunki aniq o'lchovlar mavjud. kelajakda mashinani o'rganish usullari 25% gacha aniqroq bo'lgan bashoratlarni ta'minlaydi, bu esa ifloslanish epizodlarini samaraliroq boshqarishga imkon beradi. uzoq muddatli istiqbolda real vaqtda monitoring tizimlari va sun'iy yo'ldosh ma'lumotlari 30% aniqlikdagi milliy ifloslanish xaritalarini yaratishga imkon beradi. xulosa havo ifloslanishini matematik prognoz qilish atrof-muhitni muhofaza qilish va jamoat salomatligini yaxshilash uchun samarali vositadir, kelajakdagi ifloslanish darajasini aniqlashga yordam beradi. foydalanilgan adabiyotlar 1. bakelan, a.g., shlee, b., kristensen, m.l., yensen, s.s., sorensen, m., brandt, j., va geertsen, k. (2008). atmosfera ifloslanishini baholash uchun matematik modellarni ishlab chiqish. atmosfera muhiti, 42(24), 5711-5727. 2. garsiya, d.i., mayoral, a.m., rodriges, m.a., va salvador, r. (2010) ( 0 0 0 ) ( 7 )

Хотите читать дальше?

Скачайте все 1 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "havo ifloslanishi bo'yicha matematik prognoz tuzish"

oʻzbekiston respublikasi oliy ta’lim, fan va innovatsiyalar vazirligi referat mavzu: havo ifloslanishi bo'yicha matematik prognoz tuzish tayyorladi: kirish 1. havo ifloslanishini matematik prognozlash: kirish 2. ma'lumotlar yig'ish va tahlil qilish usullari 3. prognozlash modelini yaratish va baholash xulosa foydalanilgan adabiyotlar kirish kirishi 20-asrning 60-yillarida neftni qayta ishlash zavodi qurilishi bilan bog'liq holda paydo bo'lgan. bu zavod atmosferaga zararli moddalar chiqarilishiga sezilarli hissa qo'shgan. shahar leningrad viloyatida joylashgan bo'lib, uning geografik joylashuvi havo oqimlarining yo'nalishiga ta'sir qiladi, bu esa ifloslantiruvchi moddalarning tarqalishiga ta'sir qilishi mumkin. kirishida aholi soni 50 mingdan ortiq kishini tashkil etadi. aholi zichligi va s...

Этот файл содержит 1 стр. в формате DOCX (28,8 КБ). Чтобы скачать "havo ifloslanishi bo'yicha matematik prognoz tuzish", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: havo ifloslanishi bo'yicha mate… DOCX 1 стр. Бесплатная загрузка Telegram