Використання методів дискретного вейвлет- перетворювання та бібліотек Python для отримання математичних моделей екологічних даних
У статті розглянуто актуальну проблему комп’ютерного моделювання великих масивів даних екологічного моніторингу із застосуванням дискретних вейвлет-перетворень. Об’єкт дослідження становлять часові ряди концентрацій шкідливих домішок в атмосферному повітрі – зокрема оксидів азоту, бензолу, сірчистого газу, які зібрано з автоматизованих станцій у Центральній та Східній Європі. Вхідні дані характеризуються високим рівнем стохастичності, наявністю шумів, втрачених значень і часових зсувів, що суттєво ускладнює виділення трендів і закономірностей, необхідних для прогнозування.