Predlog modela za predviđanje koncentracije suspendovanih (PM2.5) čestica u vazduhu - Filip Nastić (Energija, Ekonomija, Ekologija)
Rastući broj istraživanja ukazuje na negativan uticaj suspendovanih (PM) čestica na zdravlje ljudi. Jedan od načina da se izbegnu njihove negativne posledice, jeste blagovremena predikcija koncentracije PM2.5 u vazduhu. Znajući časovnu koncentraciju, građani bi mogli organizovati svoje dnevne aktivnosti sa ciljem smanjenja njhovog izlaganja intezivnom zagađenju. U cilju formiranja optimalnog modela za časovnu predikciju koncentracije PM2.5 u vazduhu, analizirane su prediktivne performanse tri različita algoritma mašinskog učenja: “Random forest”, “XGBoost” i “Light gradient boosting machine”. Koristeći pomenute algoritme mašinskog učenja stvoreni su modeli koji koristeći meteorološke i hronološke podatke mogu izvršiti predikciju koncentracije PM2.5 na časovnom nivou sa zadovoljavajućom tačnošću. Podaci o koncentraciji PM2.5 su prikupljeni laserskim senzorom u gradu Kragujevcu, čija su očitavanja preuzeta sa sensor.community otvorene baze podataka. Evaluacija modela je izvršena koristeći koeficijent determinacije (R2), osrednjenu apsolutnu grešku (MAE) i koren srednje kvadratne greške (RMSE).