Vrednovanje kombinovanog PCA/ANN metoda uz korišćenje podataka iz GRAMON baze za predviđanje vrednosti specifičnih aktivnosti 7Be u vazduhu

Abstract

GRAMON (Ground Air Radioactivity Monitoring) baza je napravljena sa ciljem grupisanja podataka o stanju radioaktivnosti vazduha na osam lokacija sa područja bivše Jugoslavije. Za grad Beograd serija merenja započeta je 1991. godine i u bazi su dostupne mesečne vrednosti. Sa druge strane, veliki setovi podataka koriste se za proračune predikcionih modela, za šta su se veštačke neuronske mreže pokazale izuzetno korisnim. U radu su prikazani rezultati predikcije vrednosti specifičnih aktivnosti 7Be u odnosu na meteorološke parametre, korišćenjem ranije razrađenog kombinovanog PCA (Principal Component Analysis)/ANN (Artificial Neural Networks) modela za grad Beograd, za period od 1991. do 2022. godine. Dobijeni korelacioni koeficijent između eksperimentalno dobijenih i izračunatih vrednosti iznosi 0,86. Izračunati su, takođe, korelacioni koeficijenti između specifičnih aktivnosti 7Be i meteoroloških parametara. PCA/ANN model se pokazao korisnim za primenu na podacima iz GRAMON baze.

The GRAMON (Ground Air Radioactivity Monitoring) database has been created as a collection of data on the state of radioactivity in air samples at eight locations in the region of Former Yugoslavia. For the city of Belgrade, the time series of measurements contains one value per month starting in 1991. On the other hand, large data sets are used to calculate predictive models, for which Artificial Neural Networks (ANN) have proven to be very useful. The paper presents the results of the prediction model for the 7Be specific activities in the air in relation to meteorological parameters, using a previously developed joint PCA (Principal Component Analysis)/ANN model for the city of Belgrade, between 1991 and 2022. The obtained correlation coefficient between experimentally obtained and calculated values is 0.86. Correlation coefficients between specific activities and meteorological parameters are also presented. PCA/ANN model developed for the city of Belgrade proved to be useful for application on GRAMON database time series.