Показати скорочений опис матеріалу

Методи прогнозування природних катастроф на основі технологій штучного інтелекту

dc.contributor.authorСидор, Петро
dc.date.accessioned2024-11-04T09:34:39Z
dc.date.available2024-11-04T09:34:39Z
dc.date.issued2024-11-04
dc.identifier.citationСидор П.О. Методи прогнозування природних катастроф на основі технологій штучного інтелекту. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 121 – «Інженерія програмного забезпечення» – Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича, Чернівці, 2024.uk_UA
dc.identifier.urihttps://archer.chnu.edu.ua/xmlui/handle/123456789/10743
dc.description.abstractМетою 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.uk_UA
dc.language.isootheruk_UA
dc.publisherЧернівецький національний університет імені Юрія Федьковичаuk_UA
dc.subjectметоди машинного навчанняuk_UA
dc.subjectінтелектуальна системаuk_UA
dc.subjectприйняття рішеньuk_UA
dc.subjectгалузева геоінформаційна системаuk_UA
dc.subjectсистема підтримки прийняття рішеньuk_UA
dc.subjectметоди оптимізаціїuk_UA
dc.subjectнейронні мережіuk_UA
dc.subjectаналіз данихuk_UA
dc.subjectгеопросторова симуляційна модельuk_UA
dc.subjectансамбль машинного навчанняuk_UA
dc.subjectматематичне моделюванняuk_UA
dc.subjectекологічні та техногенні ризикиuk_UA
dc.subjectскладні мережіuk_UA
dc.subjectнелінійні задачіuk_UA
dc.titleМетоди прогнозування природних катастроф на основі технологій штучного інтелектуuk_UA
dc.typeThesisuk_UA


Долучені файли

Thumbnail
Name:
Дисертація_Сидор_signed.pdf
Розмір:
10.90Mb
Формат:
PDF
Опис файла:
Текст дисертації
Переглянути
Thumbnail
Name:
Дисертація_Сидор_signed.verifi ...
Розмір:
50.31Kb
Формат:
PDF
Опис файла:
Signature validation
Переглянути

Даний матеріал зустрічається у наступних фондах

  • Дисертації
    Дисертації аспірантів та докторантів інституту

Показати скорочений опис матеріалу