Scientific and analytical journal «Vestnik Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia» Scientific and analytical journal «Vestnik Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia» Научно-аналитический журнал "Вестник Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России" 2218-130X 90075 10.61260/2218-130X-2024-3-45-60 ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ INFORMATICS, COMPUTER ENGINEERING AND CONTROL ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ INVESTIGATION OF THE ACCURACY OF THE METHODOLOGY FOR PREDICTING SOURCES OF NATURAL EMERGENCIES USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS ИССЛЕДОВАНИЕ ТОЧНОСТИ МЕТОДИКИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИСТОЧНИКОВ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ ПРИРОДНОГО ХАРАКТЕРА ПРИ ПОМОЩИ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ Королев Денис Сергеевич Korolev Denis S. otrid@rambler.ru

кандидат технических наук;

candidate of technical sciences;

 Арифуллин Евгений Заудятович Arifullin Evgeniy Z. arif-vrn@mail.ru

кандидат технических наук;

candidate of technical sciences;

 Епифанов Евгений Николаевич Epifanov Evgeniy N. vglta@vglta.vrn.ru

кандидат технических наук;

candidate of technical sciences;

 Воронежский государственный технический университет Воронеж Россия Voronezh state technical university Voronezh Russian Federation Воронежский государственный технический университет Воронеж Россия Voronezh state technical university Voronezh Russian Federation Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г.Ф.Морозова Воронеж Россия Voronezh State Forestry University named after G F Morozov Voronezh Russian Federation 26 10 2024 26 10 2024 2024 3 45 60 25 06 2024 28 08 2024 https://journals.igps.ru/en/nauka/article/90075/view

Анализ современных баз данных по регистрируемым чрезвычайным ситуациям природного и техногенного характера показывает их стремительное увеличение, несмотря на принимаемый комплекс технических и организационных мер. В работе представлены основные факторы, способствующие развитию чрезвычайных ситуаций. Поднимается актуальный вопрос о необходимости совершенствования системы раннего предупреждения чрезвычайных ситуаций природного характера. Авторами представлена оригинальная компьютерная программа, реализующая работу искусственных нейронных сетей, способных предсказывать вероятность возникновения опасных природных метеорологических явлений. Полученные результаты показали удовлетворительную точность, о чем свидетельствует сравнение с результатами регрессионного анализа. Практическая значимость исследования заключается в способности конвертации данных наблюдения в практические действия по предупреждению чрезвычайных ситуаций различного характера.

An analysis of modern databases on registered natural and man-made emergency situations shows their rapid increase, despite the complex of technical and organizational measures taken. The work presents the main factors contributing to the development of emergency situations The current issue of the need to improve the early warning system for natural disasters is considered. The authors of the work presented an original computer program that implements the operation of artificial neural networks capable of predicting the likelihood of the occurrence of hazardous natural meteorological phenomena. The results obtained showed satisfactory accuracy, as evidenced by regression analysis. The practical significance of the study lies in the ability to convert observation data into practical actions to prevent emergency situations of various types.

 чрезвычайная ситуация искусственные нейронные сети прогнозирование данные защита населения emergency artificial neural networks forecasting data public protection

Количество чрезвычайных ситуаций. URL: https://aplifehack365.ru/kolichestvo/chs/ (дата обращения: 24.06.2024). Kolichestvo chrezvychajnyh situacij. URL: https://lifehack365.ru/kolichestvo/chs/ (data obrashcheniya: 24.06.2024). Weary of many disasters? UN says worse to come. URL: https://apnews.com/article/climate-science-united-nations-natural-disasters-fa1d16 ad7d59c7629bb1a9a955a494b0 (data obrashheniya: 24.06.2024). Weary of many disasters? UN says worse to come. URL: https://apnews.com/article/climate-science-united-nations-natural-disasters-fa1d16 ad7d59c7629bb1a9a955a494b0 (data obrashcheniya: 24.06.2024). Ученые: последние семь лет стали самыми жаркими за всю историю наблюдений. URL: https://daily.afisha.ru/news/ 58733-uchenye-poslednie-sem-let-stali-samymi-zharkimi-za-vsyu-istoriyu-nablyudeniy/ (дата обращения: 24.06.2024). Uchenye: poslednie sem' let stali samymi zharkimi za vsyu istoriyu nablyudenij. URL: https://daily.afisha.ru/news/ 58733-uchenye-poslednie-sem-let-stali-samymi-zharkimi-za-vsyu-istoriyu-nablyudeniy/ ( data obrashcheniya: 24.06.2024). Андруняк И.В. Оценка вероятного ущерба от наводнений на основе мониторинга и прогнозирования по енисейскому бассейновому округу // Мониторинг. Наука и технологии. 2023. № 1 (55). С. 58–66. Andrunyak I.V. Ocenka veroyatnogo ushcherba ot navodnenij na osnove monitoringa i prognozirovaniya po enisejskomu bassejnovomu okrugu // Monitoring. Nauka i tekhnologii. 2023. № 1 (55). S. 58–66. Методический подход к составлению классификатора вызовов общественному здоровью / Т.П. Васильева [и др.] // Здоровье населения и среда обитания – ЗНиСО. 2024. Т. 32. № 2. С. 7–17. Metodicheskij podhod k sostavleniyu klassifikatora vyzovov obshchestvennomu zdorov'yu / T.P. Vasil'eva [i dr.] // Zdorov'e naseleniya i sreda obitaniya – ZNiSO. 2024. T. 32. № 2. S. 7–17. Анализ показателей паводкоопасной обстановки на территории воронежской области за период с 2013 по 2023 год / Д.С. Королев [и др.] // Техносферная безопасность. 2023. № 2 (39). С. 112–122. Analiz pokazatelej pavodkoopasnoj obstanovki na territorii voronezhskoj oblasti za period s 2013 po 2023 god / D.S. Korolev [i dr.] // Tekhnosfernaya bezopasnost'. 2023. № 2 (39). S. 112–122. Статистический анализ чрезвычайных ситуаций природного характера в мире и на территории Российской Федерации / Д.С. Королев [и др.] // Техносферная безопасность. 2023. № 3 (40). С. 131–138. Statisticheskij analiz chrezvychajnyh situacij prirodnogo haraktera v mire i na territorii Rossijskoj Federacii / D.S. Korolev [i dr.] // Tekhnosfernaya bezopasnost'. 2023. № 3 (40). S. 131–138. Petrosyan O.H., Jzmechyan A.E. Research on the principles of artificial neural network construction and parameter modeling // Proceedings of National Polytechnic University of Armenia. Information Technologies, Electronics, Radio Engineering. 2023. № 1. С. 70–77. Petrosyan O.H., Jzmechyan A.E. Research on the principles of artificial neural network construction and parameter modeling // Proceedings of National Polytechnic University of Armenia. Information Technologies, Electronics, Radio Engineering. 2023. № 1. S. 70–77. Управление системой обеспечения безопасности информационно-телекоммуникационной сетью на основе алгоритмов функционирования искусственной нейронной сети / М.А. Коцыняк [и др.] // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2020. № 4. С. 3–10. Upravlenie sistemoj obespecheniya bezopasnosti informacionno-telekommunikacionnoj set'yu na osnove algoritmov funkcionirovaniya iskusstvennoj nejronnoj seti / M.A. Kocynyak [i dr.] // Izvestiya Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Tekhnicheskie nauki. 2020. № 4. S. 3–10. Гейдаров П.Ш.О. Исследование устойчивости многослойного персептрона с вычисляемыми весами синапсов к меньшим объемам обучающей выборки // Информационно-управляющие системы. 2023. № 2 (123). С. 2–14. Gejdarov P.Sh.O. Issledovanie ustojchivosti mnogoslojnogo perseptrona s vychislyaemymi vesami sinapsov k men'shim ob"emam obuchayushchej vyborki // Informacionno-upravlyayushchie sistemy. 2023. № 2 (123). S. 2–14. Мингалиев З.З., Кычкин И.М. Решение обратных многомерных задач на основе многослойного персептрона // Вестник современных исследований. 2019. № 3.3 (30). С. 30–34. Mingaliev Z.Z., Kychkin I.M. Reshenie obratnyh mnogomernyh zadach na osnove mnogoslojnogo perseptrona // Vestnik sovremennyh issledovanij. 2019. № 3.3 (30). S. 30–34. Бутырский Е.Ю., Матвеев А.В. Математическое моделирование систем и процессов. СПб.: Информационный издательский учебно-научный центр «Стратегия будущего», 2022. 733 с. ISBN 978-5-4268-0064-9. DOI: 10.37468/book_011222. EDN CCRIRT. Butyrskij E.Yu., Matveev A.V. Matematicheskoe modelirovanie sistem i processov. SPb.: Informacionnyj izdatel'skij uchebno-nauchnyj centr «Strategiya budushchego», 2022. 733 s. ISBN 978-5-4268-0064-9. DOI: 10.37468/book_011222. EDN CCRIRT. Программа для анализа данных информационных потоков с последующей аналитической и прогнозной обработкой: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024615854 Рос. Федерация / Д.С. Королев, А.В. Вытовтов, П.С. Куприенко, Е.А. Сушко, В.И. Федянн, А.Н. Кошель, Н.В. Ильина; правообладатель ФГБОУ ВО Воронежский государственный технический университет (ФГБОУ ВО ВГТУ), заявлено от 05.03.2024 № 2024614716, государственная регистрация в реестре 13.03.2024. Programma dlya analiza dannyh informacionnyh potokov s posleduyushchej analiticheskoj i prognoznoj obrabotkoj: svidetel'stvo o gosudarstvennoj registracii programmy dlya EVM № 2024615854 Ros. Federaciya / D.S. Korolev, A.V. Vytovtov, P.S. Kuprienko, E.A. Sushko, V.I. Fedyann, A.N. Koshel', N.V. Il'ina; pravoobladatel' FGBOU VO Voronezhskij gosudarstvennyj tekhnicheskij universitet (FGBOU VO VGTU), zayavleno ot 05.03.2024 № 2024614716, gosudarstvennaya registraciya v reestre 13.03.2024. Королев Д.С., Калач А.В., Сорокина Ю.Н. Сравнительный анализ способов прогнозирования физико-химических свойств веществ // Вестник Командно-инженерного института МЧС Республики Беларусь. 2016. № 1 (23). С. 78–84. Korolev D.S., Kalach A.V., Sorokina Yu.N. Sravnitel'nyj analiz sposobov prognozirovaniya fiziko-himicheskih svojstv veshchestv // Vestnik Komandno-inzhenernogo instituta MCHS Respubliki Belarus'. 2016. № 1 (23). S. 78–84. Матвеев А.В. Методы моделирования и прогнозирования. СПб.: С.-Петерб. ун-т ГПС МЧС России, 2022. 230 с. ISBN 978-5-907116-73-3. EDN IMLKWS. Matveev A.V. Metody modelirovaniya i prognozirovaniya. SPb.: S.-Peterb. un-t GPS MCHS Rossii, 2022. 230 s. ISBN 978-5-907116-73-3. EDN IMLKWS.