МЕТОД ПРОГНОЗУВАННЯ ЗАБРУДНЕННЯ ДОРІГ НА ОСНОВІ ПІДХОДУ ГЛИБОКОГО АКТИВНОГО НАВЧАННЯ - СМОЛІЄНКО, ДАНИЛО; ПЕТРОВСЬКИЙ, СЕРГІЙ (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2023)
У статті запропоновано метод прогнозування забруднення доріг на основі підходу глибокого активного навчання. Метод дозволяє моделювати майбутню динаміку зміни рівня забрудненості дорожнього покриття в часі на відміну від існуючих підходів, орієнтованих на аналіз поточного стану. Основою методу є застосування рекурентної нейронної мережі LSTM та техніка збільшення розмірності даних. Головна мета досідження –розробити метод прогнозування забруднення доріг на основі підходу глибокого активного навчання та дослідити його ефективність. Це дозволить вживати вчасні заходи для зменшення забруднення та поліпшення якості інфраструктури доріг.