В статье представлена разработка и применение искусственной нейронной сети для прогнозирования концентрации загрязняющих веществ в атмосферном воздухе на различных высотах. Объектами исследования являются концентрация NO2, SO2, C6H6 в атмосферном воздухе г. Стерлитамака (Республика Башкортостан), метеорологические параметры. В качестве методов исследования применяется искусственная нейронная сеть. В качестве инструмента разработки использована библиотека TensorFlow на Python. Построена модель полносвязной сети с сигмоидальной функцией активации. Проведена нормализация входных данных, обучение нейронной сети. Результаты исследования показали высокую сходимость выходных данных на валидационной выборке. Полученная модель позволяет рассчитывать предикативные параметры качества воздуха со средней абсолютной ошибкой менее 0,1.
Ключевые слова: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ЗАГРЯЗНЕНИЕ, АТМОСФЕРНЫЙ ВОЗДУХ, ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ, TENSORFLOW, ОКРУЖАЮЩАЯ СРЕДА.