Resumen

Para garantizar el funcionamiento óptimo del sistema de información de monitoreo ambiental existente, se ha vuelto esencial utilizar modelado matemático basado en el algoritmo de asimilación de datos. En este documento, se ha diseñado e implementado un algoritmo de asimilación de datos. Se probó un enfoque algorítmico para la asimilación de datos de monitoreo de la atmósfera de una ciudad en una zona industrial. Se seleccionó un distrito industrial de la ciudad de Karaganda para la investigación del algoritmo. El distrito industrial de Karaganda fue tomado como objeto de investigación debido al alto nivel de contaminación del aire atmosférico en ciudades industriales de la República de Kazajistán. El resultado de nuestra investigación y prueba del algoritmo mostró la efectividad del algoritmo de asimilación de datos para monitorear la atmósfera de la ciudad seleccionada. El valor práctico del trabajo radica en el hecho de que los resultados presentados pueden ser utilizados para evaluar el estado del aire atmosférico en tiempo real, modelar

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Monitoreo ambiental; Algoritmo de asimilación de datos; Modelado matemático; área industrial; Ciudad de Karaganda; Contaminación del aire atmosférico
• Keywords:Environmental monitoring; Data assimilation algorithm; Mathematical modeling; Industrial area; Karaganda city; Atmospheric air pollution