Методи прогнозування природних катастроф на основі технологій штучного інтелекту - Сидор, Петро (Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича, 2024)
Метою роботи є розробка інноваційної інформаційної технології для планування безпечних туристичних подорожей, яка базується на передових методах прогнозування природних катастроф з використанням технологій штучного інтелекту. Ця технологія має інтегрувати математичні моделі прогнозування кризових явищ, таких як лісові пожежі, урагани та паводки, в інформаційні системи для визначення рівня загрози та оповіщення користувачів про потенційні 4 ризики в конкретних географічних локаціях з метою підвищення рівня безпеки та інформованості туристів, забезпечення можливості своєчасної адаптації та коригування туристичних маршрутів відповідно до прогнозованих умов навколишнього середовища, тим самим зменшуючи ризик негативного впливу природних катастроф на туристичний досвід. В основу дисертаційної роботи покладені методи: лінійні моделі – для аналізу простих залежностей між метеорологічними факторами та інцидентами лісових пожеж; ANFIS – для прогнозування лісових пожеж, з врахуванням різноманітних чинників, таких як погодні умови та ландшафт; нейронні мережі – для моделювання та прогнозування лісових пожеж на основі великих даних про погодні умови та інші впливові фактори; LSTM – прогнозування лісових пожеж, на основі часових рядів даних про погоду та інші екологічні параметри; кореляційний аналіз – для виявлення звʼязків між погодними умовами та виникненням ураганів, а також аналіз взаємозвʼязку між різними параметрами, що впливають на паводки та лісові пожежі; R/S аналіз – для дослідження довготривалих залежностей у даних про лісові пожежі; дерево рішень – класифікація та прогнозування паводків; ансамбль моделей – для поліпшення точності прогнозів паводків та лісових пожеж, забезпечуючи більш надійне та точне визначення ризиків.
Keywords: методи машинного навчання; інтелектуальна система; прийняття рішень; галузева геоінформаційна система; система підтримки прийняття рішень; методи оптимізації; нейронні мережі; аналіз даних; геопросторова симуляційна модель; ансамбль машинного навчання; математичне моделювання; екологічні та техногенні ризики; складні мережі; нелінійні задачі