Представлены результаты аналитического исследования методов прогнозирования выбросов оксида углерода (CO) и оксидов азота (NOx) для газотурбинных установок с использованием машинного обучения и алгоритмов ассоциативного поиска. На основе анализа размещенных в публичном репозитории открытых данных мониторинга пятилетней работы газовой турбины оцениваются различные модели, включая линейную регрессию, случайный лес, градиентный бустинг и ассоциативный поиск. Показано преимущество по различным критериям моделей на основе ассоциативного поиска.