📄Работа №210989
Тема: Разработка веб-сервиса для прогнозирования качества воздуха с помощью нейросетевых технологий
Характеристики работы
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
Программирование
Объем:
48 листов
Год:
2021
Просмотров:
24
4750
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
ВВЕДЕНИЕ 6
1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 8
1.1. Описание предметной области 8
1.2. Анализ существующих аналогов 9
2. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 14
2.1. Нейронная сеть прямого распространения 14
2.2. Обучение с учителем 15
2.3. Трехкомпонентная модель уровня загрязнения 15
3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ 17
3.1. Требования к системе 17
3.2. Диаграмма вариантов использования 18
3.3. Проектирование компонентов прогнозирования 18
3.4. Проектирование базы данных 22
3.5. Проектирование архитектуры системы 23
3.5.1. Проектирование веб-сайта 23
3.5.2. Проектирование REST API 24
3.5.3. Проектирование модуля прогнозирования 24
3.5.4. Проектирование модуля сбора данных 25
4. РЕАЛИЗАЦИЯ 26
4.1. Программные средства 26
4.2. Подготовка данных для обучения моделей прогнозирования .... 27
4.3. Реализация и обучение моделей прогнозирования 27
4.4. Реализация системы автоматического дообучения 28
4.5. Реализация REST API 30
4.6. Реализация модуля прогнозирования 30
4.7. Реализация модуля сбора данных 31
4.8. Реализация веб-сайта 31
4.9. Контейнеризация системы 35
5. ТЕСТИРОВАНИЕ 38
5.1. Тестирование веб-сайта 38
5.2. Тестирование REST API 39
5.3. Тестирование нейронных сетей 41
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 46
ЛИТЕРАТУРА 47
1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 8
1.1. Описание предметной области 8
1.2. Анализ существующих аналогов 9
2. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 14
2.1. Нейронная сеть прямого распространения 14
2.2. Обучение с учителем 15
2.3. Трехкомпонентная модель уровня загрязнения 15
3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ 17
3.1. Требования к системе 17
3.2. Диаграмма вариантов использования 18
3.3. Проектирование компонентов прогнозирования 18
3.4. Проектирование базы данных 22
3.5. Проектирование архитектуры системы 23
3.5.1. Проектирование веб-сайта 23
3.5.2. Проектирование REST API 24
3.5.3. Проектирование модуля прогнозирования 24
3.5.4. Проектирование модуля сбора данных 25
4. РЕАЛИЗАЦИЯ 26
4.1. Программные средства 26
4.2. Подготовка данных для обучения моделей прогнозирования .... 27
4.3. Реализация и обучение моделей прогнозирования 27
4.4. Реализация системы автоматического дообучения 28
4.5. Реализация REST API 30
4.6. Реализация модуля прогнозирования 30
4.7. Реализация модуля сбора данных 31
4.8. Реализация веб-сайта 31
4.9. Контейнеризация системы 35
5. ТЕСТИРОВАНИЕ 38
5.1. Тестирование веб-сайта 38
5.2. Тестирование REST API 39
5.3. Тестирование нейронных сетей 41
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 46
ЛИТЕРАТУРА 47
📖 Аннотация
В данной работе представлена разработка веб-сервиса для прогнозирования качества атмосферного воздуха с применением нейросетевых технологий. Актуальность исследования обусловлена растущей обеспокоенностью общества состоянием окружающей среды и необходимостью в инструментах оперативного информирования населения о неблагоприятных метеорологических условиях, способствующих накоплению загрязняющих веществ. Основными результатами стали: проектирование и реализация архитектуры сервиса, включающей модули сбора данных, прогнозирования на основе нейронных сетей, REST API и веб-интерфейса для визуализации; разработка и тестирование прогнозных моделей, а также системы их автоматического дообучения. Научная значимость заключается в адаптации нейросетевых подходов, в частности моделей прямого распространения, для задачи прогнозирования качества воздуха, а практическая – в создании готового к использованию инструмента, который предоставляет краткосрочные и долгосрочные прогнозы в удобной форме. В контексте анализа предметной области рассматривались работы, посвященные прогнозированию на основе больших данных (Zheng Y. et al.), а также существующие сервисы мониторинга, такие как Copernicus Atmosphere Monitoring Service и IQAir, что позволило определить требования и особенности реализации предлагаемого решения.
📖 Введение
Актуальность
В современном мире люди все больше начинают беспокоиться о своем здоровье и обращают внимание на проблему загрязнения окружающей среды. Во многих городах есть специальные передвижные и стационарные станции, которые занимаются мониторингом уровня загрязнения атмосферного воздуха и информированием населения о качестве воздуха в городе. Сервис прогнозирования краткосрочного и долгосрочного прогноза качества воздуха может помочь своевременно предупреждать население о возможных неблагоприятных метеоусловиях. А доступная и понятная визуализация прогнозов позволит большему количеству людей воспользоваться сервисом.
Постановка задачи
Целью выпускной квалификационной работы является разработка веб-сервиса для прогнозирования качества воздуха с помощью нейросетевых технологий. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1) разработать архитектуру сервиса для прогнозирования качества воздуха;
2) разработать модели прогнозирования качества воздуха;
3) разработать систему автоматического дообучения моделей прогнозирования качества воздуха;
4) разработать веб-сервис, предоставляющий информацию о качестве воздуха;
5) разработать веб-сайт для визуализации данных о качестве воздуха;
6) протестировать модели прогнозирования качества воздуха;
7) протестировать веб-сервис, предоставляющий информацию о качестве воздуха;
8) протестировать веб-сайт для визуализации данных о качестве воздуха.
Структура и содержание работы
Работа состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы. Объем работы составляет 48 страниц, объем списка литературы - 18 источников.
В первой главе описывается предметная область и производится анализ существующих аналогов.
Вторая глава посвящена теории по нейронным сетям прямого распространения, методу обучения с учителем и трехкомпонентной модели.
В третьей главе описаны требования к разрабатываемой системе, приведено проектирование архитектуры системы и описаны топологии нейронных сетей.
В четвертой главе описаны программные средства, участвующие в разработке сервиса, а также описаны детали реализации всех компонентов системы.
В пятой главе описано тестирование веб -сайта, веб-сервиса и нейронных сетей.
В заключении представлены основные результаты, которые удалось достичь, а также планируемые улучшения сервиса.
В современном мире люди все больше начинают беспокоиться о своем здоровье и обращают внимание на проблему загрязнения окружающей среды. Во многих городах есть специальные передвижные и стационарные станции, которые занимаются мониторингом уровня загрязнения атмосферного воздуха и информированием населения о качестве воздуха в городе. Сервис прогнозирования краткосрочного и долгосрочного прогноза качества воздуха может помочь своевременно предупреждать население о возможных неблагоприятных метеоусловиях. А доступная и понятная визуализация прогнозов позволит большему количеству людей воспользоваться сервисом.
Постановка задачи
Целью выпускной квалификационной работы является разработка веб-сервиса для прогнозирования качества воздуха с помощью нейросетевых технологий. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1) разработать архитектуру сервиса для прогнозирования качества воздуха;
2) разработать модели прогнозирования качества воздуха;
3) разработать систему автоматического дообучения моделей прогнозирования качества воздуха;
4) разработать веб-сервис, предоставляющий информацию о качестве воздуха;
5) разработать веб-сайт для визуализации данных о качестве воздуха;
6) протестировать модели прогнозирования качества воздуха;
7) протестировать веб-сервис, предоставляющий информацию о качестве воздуха;
8) протестировать веб-сайт для визуализации данных о качестве воздуха.
Структура и содержание работы
Работа состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы. Объем работы составляет 48 страниц, объем списка литературы - 18 источников.
В первой главе описывается предметная область и производится анализ существующих аналогов.
Вторая глава посвящена теории по нейронным сетям прямого распространения, методу обучения с учителем и трехкомпонентной модели.
В третьей главе описаны требования к разрабатываемой системе, приведено проектирование архитектуры системы и описаны топологии нейронных сетей.
В четвертой главе описаны программные средства, участвующие в разработке сервиса, а также описаны детали реализации всех компонентов системы.
В пятой главе описано тестирование веб -сайта, веб-сервиса и нейронных сетей.
В заключении представлены основные результаты, которые удалось достичь, а также планируемые улучшения сервиса.
✅ Заключение
В рамках данной работы был разработан веб -сервис для прогнозирования качества воздуха с помощью нейросетевых технологий. При этом были решены следующие задачи.
1. Разработана архитектура сервиса для прогнозирования качества воздуха.
2. Разработаны модели прогнозирования качества воздуха.
3. Разработана система автоматического дообучения моделей прогнозирования качества воздуха.
4. Разработан веб-сервис, предоставляющий информацию о качестве воздуха.
5. Разработан веб-сайт для визуализации данных о качестве воздуха.
6. Протестированы модели прогнозирования качества воздуха.
7. Протестирован веб-сервис, предоставляющий информацию о качестве воздуха.
В будущем планируется наращивать функционал системы и расширять обучающую выборку. Расширение обучающей выборки не только данными с новых станций, но и увеличение объема накопленных данных уже существующих станций повысит качество предоставляемого прогноза загрязнения воздуха.
1. Разработана архитектура сервиса для прогнозирования качества воздуха.
2. Разработаны модели прогнозирования качества воздуха.
3. Разработана система автоматического дообучения моделей прогнозирования качества воздуха.
4. Разработан веб-сервис, предоставляющий информацию о качестве воздуха.
5. Разработан веб-сайт для визуализации данных о качестве воздуха.
6. Протестированы модели прогнозирования качества воздуха.
7. Протестирован веб-сервис, предоставляющий информацию о качестве воздуха.
В будущем планируется наращивать функционал системы и расширять обучающую выборку. Расширение обучающей выборки не только данными с новых станций, но и увеличение объема накопленных данных уже существующих станций повысит качество предоставляемого прогноза загрязнения воздуха.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.