<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">Scientific and analytical journal «Vestnik Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia»</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">Scientific and analytical journal «Vestnik Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia»</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Научно-аналитический журнал &quot;Вестник Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России&quot;</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="online">2218-130X</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">103698</article-id>
   <article-id pub-id-type="doi">10.61260/2218-130X-2025-3-13-29</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>INFORMATICS, COMPUTER ENGINEERING AND CONTROL</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">AUTOMATED INFORMATION SYSTEM FOR TRAINING RESCUERS AND INDUSTRIAL PERSONNEL TO ACT IN EXTREME SITUATIONS</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ПОДГОТОВКИ СПАСАТЕЛЕЙ И ПРОМЫШЛЕННОГО ПЕРСОНАЛА ДЕЙСТВИЯМ В ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ СИТУАЦИЯХ</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0001-7830-339X</contrib-id>
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Тулупов</surname>
       <given-names>Денис Юрьевич</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Tulupov</surname>
       <given-names>Denis Yu.</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>tulupovden@yandex.ru</email>
     <bio xml:lang="ru">
      <p>кандидат технических наук;</p>
     </bio>
     <bio xml:lang="en">
      <p>candidate of technical sciences;</p>
     </bio>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0003-2099-5730</contrib-id>
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Тютюнник</surname>
       <given-names>Вячеслав Михайлович</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Tyutyunnik</surname>
       <given-names>Viacheslav M.</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>vmtyutyunnik@gmail.com</email>
     <bio xml:lang="ru">
      <p>доктор технических наук;</p>
     </bio>
     <bio xml:lang="en">
      <p>doctor of technical sciences;</p>
     </bio>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-2"/>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Тамбовский государственный технический университет</institution>
     <city>Тамбов</city>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Tambov state technical university</institution>
     <city>Tambov</city>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-2">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Тамбовский государственный технический университет</institution>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Tambov State Technical University</institution>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <pub-date publication-format="print" date-type="pub" iso-8601-date="2025-10-21T00:00:00+03:00">
    <day>21</day>
    <month>10</month>
    <year>2025</year>
   </pub-date>
   <pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2025-10-21T00:00:00+03:00">
    <day>21</day>
    <month>10</month>
    <year>2025</year>
   </pub-date>
   <volume>2025</volume>
   <issue>3</issue>
   <fpage>13</fpage>
   <lpage>29</lpage>
   <history>
    <date date-type="received" iso-8601-date="2025-08-03T00:00:00+03:00">
     <day>03</day>
     <month>08</month>
     <year>2025</year>
    </date>
    <date date-type="accepted" iso-8601-date="2025-08-29T00:00:00+03:00">
     <day>29</day>
     <month>08</month>
     <year>2025</year>
    </date>
   </history>
   <self-uri xlink:href="https://journals.igps.ru/en/nauka/article/103698/view">https://journals.igps.ru/en/nauka/article/103698/view</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>Представлена автоматизированная информационная система для оценки физиологической готовности специалистов к выполнению задач в условиях ограниченного ресурса дыхательной смеси. Цель системы – повышение надёжности и безопасности действий персонала в экстремальных ситуациях за счёт персонализированного прогнозирования физиологических реакций. В системе реализована гибридная модель интеллектуального анализа данных, прогнозирующая временной ряд лёгочной вентиляции на основе характеристик маршрута, физической нагрузки и индивидуальных признаков пользователя. Модель основана на архитектуре sequence-to-sequence на базе long short-term memory и включает обучаемый спектрально-инерционный слой сглаживания выходного сигнала. Предложена модифицированная функция потерь с учётом асимметрии ошибок и временной актуальности данных, что повышает точность и надёжность прогноза. Система реализована в виде веб-приложения с интерфейсом для задания маршрутов, выбора пользователя и визуализации результатов. Экспериментальные испытания подтвердили высокую точность модели и устойчивость к индивидуальной вариативности, что демонстрирует эффективность предложенного подхода для подготовки и оценки готовности персонала.</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>An automated information system for assessing the physiological readiness of specialists to perform tasks in conditions of limited breathing mixture resources is presented. The purpose of the system is to increase the reliability and safety of personnel actions in extreme situations through personalized prediction of physiological reactions. The system implements a hybrid model of intelligent data analysis that predicts the time series of pulmonary ventilation based on route characteristics, physical exertion, and individual user characteristics. The model is based on long short-term memory sequence-to-sequence architecture and includes a trainable spectral-inertial output signal smoothing layer. A modified loss function is proposed that takes into account error asymmetry and data timeliness, which improves the accuracy and reliability of the forecast. The system is implemented as a web application with an interface for setting routes, selecting users and visualizing results. Experimental tests have confirmed the high accuracy of the model and its resistance to individual variability, demonstrating the effectiveness of the proposed approach for training and assessing staff readiness.</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>автоматизированная информационная система</kwd>
    <kwd>интеллектуальный анализ данных</kwd>
    <kwd>информационные технологии</kwd>
    <kwd>подготовка спасателей</kwd>
    <kwd>подготовка промышленного персонала</kwd>
    <kwd>изолирующие дыхательные аппараты</kwd>
    <kwd>нейросетевые модели</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>automated information system</kwd>
    <kwd>data mining</kwd>
    <kwd>information technology</kwd>
    <kwd>training of rescuers</kwd>
    <kwd>training of industrial personnel</kwd>
    <kwd>insulating breathing apparatus</kwd>
    <kwd>neural network models</kwd>
   </kwd-group>
   <funding-group>
    <funding-statement xml:lang="en">Absent</funding-statement>
   </funding-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p></p>
 </body>
 <back>
  <ref-list>
   <ref id="B1">
    <label>1.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Тулупов Д.Ю., Тютюнник В.М. Обработка данных для информационной системы подготовки спасателей и промышленного персонала // Приборы и системы. Управление. 2025. № 7. С. 25–31. DOI: 10.25791/pribor.7.2025.1598.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Tulupov D.Yu., Tyutyunnik V.M. Obrabotka dannyh dlya informacionnoj sistemy podgotovki spasatelej i promyshlennogo personala // Pribory i sistemy. Upravlenie. 2025. № 7. S. 25–31. DOI: 10.25791/pribor.7.2025.1598.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B2">
    <label>2.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Тулупов Д.Ю., Путин С.Б., Тютюнник В.М. Автоматизированная информационная система регистрации параметров работы индивидуальных средств защиты органов дыхания с применением беспроводных технологий передачи данных // Информационные ресурсы России. 2024. № 4 (199). С. 44–59. DOI: 10.52815/0204-3653_2024_4199_44.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Tulupov D.Yu., Putin S.B., Tyutyunnik V.M. Avtomatizirovannaya informacionnaya sistema registracii parametrov raboty individual'nyh sredstv zashchity organov dyhaniya s primeneniem besprovodnyh tekhnologij peredachi dannyh // Informacionnye resursy Rossii. 2024. № 4 (199). S. 44–59. DOI: 10.52815/0204-3653_2024_4199_44.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B3">
    <label>3.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Тулупов Д.Ю. Модели интеллектуального анализа данных и информационных технологий для подготовки спасателей и промышленного персонала // Информационные процессы, системы и технологии. 2025. Т. 6. № 2 (34). С. 12–22. DOI: 10.52529/27821617_2025_6_2_00.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Tulupov D.Yu. Modeli intellektual'nogo analiza dannyh i informacionnyh tekhnologij dlya podgotovki spasatelej i promyshlennogo personala // Informacionnye processy, sistemy i tekhnologii. 2025. T. 6. № 2 (34). S. 12–22. DOI: 10.52529/27821617_2025_6_2_00.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B4">
    <label>4.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Черкасов Д.Ю., Иванов В.В. Машинное обучение // Наука, техника и образование. 2018. № 5 (46). С. 63–66.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Cherkasov D.Yu., Ivanov V.V. Mashinnoe obuchenie // Nauka, tekhnika i obrazovanie. 2018. № 5 (46). S. 63–66.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B5">
    <label>5.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Арланова А.А., Нобатов А.М. Интеллектуальный анализ данных: виды и методы // Вестник науки. 2023. Т. 2. № 1 (58). С.7–10.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Arlanova A.A., Nobatov A.M. Intellektual'nyj analiz dannyh: vidy i metody // Vestnik nauki. 2023. T. 2. № 1 (58). S.7–10.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B6">
    <label>6.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Sutskever I., Vinyals O., Le Q.V. Sequence to sequence learning with neural networks // Advances in Neural Information Processing Systems. 2014. Vol. 27. P. 3104–3112.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Sutskever I., Vinyals O., Le Q.V. Sequence to sequence learning with neural networks // Advances in Neural Information Processing Systems. 2014. Vol. 27. P. 3104–3112.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B7">
    <label>7.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Yemets K., Izonin I., Dronyuk I. Enhancing the FFT-LSTM Time-Series Forecasting Model via a Novel FFT-Based Feature Extraction–Extension Scheme // Big Data and Cognitive Computing. 2025. Vol. 9. № 2. P. 35. DOI: 10.3390/bdcc9020035.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Yemets K., Izonin I., Dronyuk I. Enhancing the FFT-LSTM Time-Series Forecasting Model via a Novel FFT-Based Feature Extraction–Extension Scheme // Big Data and Cognitive Computing. 2025. Vol. 9. № 2. P. 35. DOI: 10.3390/bdcc9020035.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B8">
    <label>8.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Gopakumar V., Pamela S., Zanisi L. Fourier-RNNs for modelling noisy physics data // arXiv preprint arXiv:2302.06534. 2023. DOI: 10.48550/arXiv.2302.06534.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Gopakumar V., Pamela S., Zanisi L. Fourier-RNNs for modelling noisy physics data // arXiv preprint arXiv:2302.06534. 2023. DOI: 10.48550/arXiv.2302.06534.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B9">
    <label>9.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Welch P.D. The use of fast Fourier transforms for the estimation of power spectra: A method based on time averaging over short modified periodograms // IEEE Transactions on Audio and Electroacoustics. 1967. Vol. 15. P. 70–73. DOI: 10.1109/TAU.1967.1161901.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Welch P.D. The use of fast Fourier transforms for the estimation of power spectra: A method based on time averaging over short modified periodograms // IEEE Transactions on Audio and Electroacoustics. 1967. Vol. 15. P. 70–73. DOI: 10.1109/TAU.1967.1161901.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B10">
    <label>10.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Chistyakov S.P. Random forests: a review // Proceedings of the KarSC RAS. 2013. № 1. P. 107–118.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Chistyakov S.P. Random forests: a review // Proceedings of the KarSC RAS. 2013. № 1. P. 107–118.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B11">
    <label>11.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Smyl S., Dudek G., Pełka P. ES-dRNN: a hybrid exponential smoothing and dilated recurrent neural network model for short-term load forecasting // IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2023. Vol. 35. № 8. P. 11346–11358.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Smyl S., Dudek G., Pełka P. ES-dRNN: a hybrid exponential smoothing and dilated recurrent neural network model for short-term load forecasting // IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2023. Vol. 35. № 8. P. 11346–11358.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
  </ref-list>
 </back>
</article>
