Автоматизация комплексного экологического мониторинга территории аэропорта с использованием метода машинного обучения


https://doi.org/10.32454/0016-7762-2017-4-72-78

Полный текст:


Аннотация

Выявлены основные критерии загрязнения района аэропорта на основании изучения данных об экологическом состоянии различных аэропортов мира и проведения ряда натурных измерений, таких как анализ атмосферного воздуха, анализ грунтовых, поверхностных и сточных вод, измерения шума. Описана структура такой системы, источники данных и функциональные возможности. Представлена система формирования прогнозов состояния окружающей среды с элементами машинного обучения, включающая в себя станции автоматического мониторинга окружающей среды, информационно-аналитическую подсистему и подсистему публикации обработанной информации.

Об авторах

В. Н. Экзарьян
Российский государственный геологоразведочный университет
Россия


В. В. Рукавицын
Российский государственный геологоразведочный университет
Россия


М. В. Зюляева
Российский государственный геологоразведочный университет
Россия


Список литературы

1. Бушмелева К.И., Плюснин И.И., Сысоев С.М., Бушмелев П.Е., Ельников А.В. Концепция автоматизации экологического мониторинга загрязнения окружающей среды на территории ханты-мансийского автономного округа // Современные наукоемкие технологии. 2007. № 3. С. 41-43.

2. Горшков М.В. Экологический мониторинг. М.: ТГЭУ, 2010. 313 с

3. Ененков В.Г. и др. Защита окружающей среды при авиатранспортных процессах. М. : Транспорт, 1984. 198 с.

4. Информационно-аналитическая система экологического мониторинга. [Электронный ресурс]. URL: http:// www.airsoft-bit.ru/programecologs/1Î5-eco-monitoring - дата обращения: 01.09.16.

5. Рукавицын В.В., Экзарьян В.Н. Методика оценки уровня устойчивости экосистем при помощи машинного обучения // Известия вузов. Геология и разведка. 2015. № 1. C. 38-42.

6. Airport environment monitoring [Электронный ресурс]. URL: https://www.bksv.com/en/products/environment-management/ airport-environment-monitoring - дата обращения: 01.09.16.

7. Aha D., Kibler D. Instance-based learning algorithms // Machine Learning. 1991. No. 6. P. 37-66.

8. Copenhagen Airports A/S Environmental Report [Электронный ресурс]. URL: https://www.cph.dk/contentassets/ fe47a2fb90bd4688a72aa2987119d645/miljo2001_uk.pdf - дата обращения: 01.09.16.

9. Madrid-Barajas Airport Environmental Management Report [Электронный ресурс]. URL:http://www.aena.es/csee/ccurl/ 54/66/barajas_M_A_WEB_ingok.pdf - дата обращения: 01.09.16.

10. Water Quality Monitored Continuously at Heathrow’s T5 [Электронный ресурс]. URL: https://www.ysi.com/File%20Library/ Documents/Application%20Notes/A535-Water-Quality-Monito red-Continuously-at-Heathrow-Airport.pdf - дата обращения: 01.09.16.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Экзарьян В.Н., Рукавицын В.В., Зюляева М.В. Автоматизация комплексного экологического мониторинга территории аэропорта с использованием метода машинного обучения. Известия высших учебных заведений. Геология и разведка. 2017;(4):72-78. https://doi.org/10.32454/0016-7762-2017-4-72-78

For citation: Ekzarian V.N., Rukavitsyn V.V., Zyulyaeva M.V. Automation of the complex ecological monitoring of the territory of the airport using the method of machine learning. Proceedings of higher educational establishments. Geology and Exploration. 2017;(4):72-78. (In Russ.) https://doi.org/10.32454/0016-7762-2017-4-72-78

Просмотров: 91

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 0016-7762 (Print)
ISSN 2618-8708 (Online)