1. Theoretical basis for designing integrated security systems of potentially hazardous facilities / A.V. Matveev [et al.] // International Journal of Applied Engineering Research. 2017. T. 12. № 22. S. 12357–12361.
2. Salekhan M., Kim D.Dzh. Prognozirovanie effektivnosti onlajn-obzorov potrebitelej: podhod k analitike Big Data na osnove analiza nastroenij // Podderzhka Syst. 2016. P. 30–40.
3. El'berg M.S. Imitacionnoe modelirovanie. Krasnoyarsk: Sibirskij federal'nyj un-t, 2017. 128 s.
4. Schastlivcev V.A., Bilyatdinov K.Z. Matematicheskaya model' centra upravleniya v krizisnyh situaciyah MCHS Rossii na osnove ocenki effektivnosti funkcionirovaniya i matric sostoyaniya // Sibirskij pozharno-spasatel'nyj vestnik. 2025. № 2 (37). S. 72–79.
5. Schastlivcev V.A., Bilyatdinov K.Z. Metodika i kompleks algoritmov sovershenstvovaniya upravleniya strukturnymi podrazdeleniyami centra upravleniya v krizisnyh situaciyah MCHS Rossii // Sibirskij pozharno-spasatel'nyj vestnik. 2025. № 4 (39). S. 32–41.
6. Nikolaev D.V., Vostryh A.V., Procenko T.V. Ocenka specializirovannyh programm raschyota bezopasnosti potencial'no opasnyh ob"ektov // Problemy upravleniya riskami v tekhnosfere. 2020. № 2 (54). S. 11–17.
7. Bujnevich M.V., Maksimov A.V., Pelekh M.T. Principy informacionnoj podderzhki sistemnogo proektirovaniya razvitiya seti pozharnyh depo na territorii megapolisa // Nauchno-analiticheskij zhurnal «Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta Gosudarstvennoj protivopozharnoj sluzhby MCHS Rossii». 2017. № 3. S. 129–135.
8. Bujnevich M.V., Shurakova D.G., Vostryh A.V. Dvuhurovnevaya klasterizaciya suboptimal'nyh zon prikrytiya g. Kostromy podrazdeleniyami MCHS Rossii pri vozniknovenii proisshestvij // Nauchno-analiticheskij zhurnal «Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta Gosudarstvennoj protivopozharnoj sluzhby MCHS Rossii». 2018. № 2. S. 121–127.
9. Metod ocenki dostovernosti kolichestvennogo analiza riska na ob"ektah neftegazovoj otrasli / A.V. Matveev [i dr.] // Pozharovzryvobezopasnost'. 2018. T. 27. № 1. S. 35–49.
10. Vinsent P. Obnaruzhenie i otslezhivanie lesnyh pozharov v real'nom vremeni s ispol'zovaniem mashinnogo obucheniya i sputnikovyh dannyh // Izvlechenie znanij i mashinnoe obuchenie. 2020. T. 2. № 3. S. 433–446.
11. Pang B. Collecting opinions and analyzing moods // Fundamentals and trends in the search for information. 2008. Vol. 2. № 1. P. 543–561
12. Metodika analiza dannyh o chrezvychajnyh situaciyah v social'nyh setyah / A.V. Vostryh [i dr.] // Sovremennye naukoemkie tekhnologii. 2023. № 6. S. 81–88.
13. TaduResi A. Railway assets: a potential area for big data analysis // Procedia Computer Science. 2015. Vol. 53. P. 457–467.
14. Leontiev A.A. Fundamentals of psycholinguistics // SENSE. 1997. 287 s.
15. Sadegh M. Collecting Opinions and sentiment Analysis // International Journal of Computers and Technologies. 2012. S. 171–178.
16. Marishkina O.A., Schastlivcev V.A. Modul' programmno-apparatnogo kompleksa izvlecheniya informacii iz social'nyh setej, dlya sistem podderzhki prinyatiya reshenij, intellektual'nogo poiska i analiza // Aktual'nye voprosy sovremennoj nauki i obrazovaniya: sb. statej XLII Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. Penza, 2024. P. 42–44.
17. Vostryh A.V., Shurakova D.G. Komponenty special'noj informacionnoj tekhnologii postroeniya optimal'nyh marshrutov // Aktual'nye problemy infotelekommunikacij v nauke i obrazovanii (APINO 2018): sb. statej VII Mezhdunar. nauch.-tekhn. i nauch.-metod. konf.: v 4-h t.; pod red. S.V. Bachevskogo. 2018. P. 213–218.
18. Reshenie zadachi vybora optimal'nogo marshruta sledovaniya sil i sredstv podrazdelenij MCHS Rossii k mestu vozniknoveniya proisshestvij s pomoshch'yu algoritma Dejkstry / M.V. Bujnevich [i dr.] // Problemy upravleniya riskami v tekhnosfere. 2018. № 3 (47). P. 68–79.
19. Krahmal'nickaya A.A. Psihologicheskie aspekty upravleniya sotrudnikami v podrazdeleniyah MCHS Rossii: vyzovy i resheniya // Materialy Vseros. nauch.-prakt. konf., posvyashch. Dnyu obrazovaniya grazhdanskoj oborony Rossijskoj Federacii. Himki, 2025. S. 284–287.
20. Fedoruk V.S., Popov P.A., Fedotov S.B. Otchet o nauchno-prakticheskoj rabote «Osnovnye puti povysheniya effektivnosti primeneniya avarijno-spasatel'nyh sluzhb pri likvidacii chrezvychajnyh situacij» // Strategiya grazhdanskoj zashchity: problem i issledovaniya. 2013. Vyp. № 1. T. 3. P. 213–231.
21. Andreev A.V. Iskusstvennyj intellekt i ego rol' v obrabotke bol'shih dannyh // Umnaya cifrovaya ekonomika. 2023. T. 3. № 1. S. 65–69.
22. Kubanov I.N., Schastlivcev V.A., Pasynkov I.V. Prototip programmnogo produkta prognozirovaniya kolichestva pozharov // Aktual'nye voprosy sovremennoj nauki i obrazovaniya: sb. statej XLII Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. Penza, 2024. S. 39–41.
23. Karpov Yu. Imitacionnoe modelirovanie sistem. Vvedenie v modelirovanie s AnyLogic 5. SPb.: BHV Peterburg. 2005. 400 s.
24. Frenks B. Revolyuciya v analitike. Kak v epohu Big Data uluchshit' vash biznes s pomoshch'yu operacionnoj analitiki. M.: Tekhnosfera. 2016. 430 s.
25. Onil K. Ubijstvennye bol'shie dannye. Kak matematika prevratilas' v oruzhie massovogo porazheniya. M.: Izdatel'stvo AST. 2017. 340 s.
26. Korshenko O.P. Bezopasnost' zhiznedeyatel'nosti v chrezvychajnyh situaciyah: ucheb. posobie dlya vuzov. Vladivostok: Dal'nevostochnyj federal'nyj un-t, 2014. 85 s.
27. Klaus A. Ob"edinenie dannyh dlya klassifikacii i izvlecheniya ob"ektov. M.: Issledovatel'skij centr virtual'noj real'nosti i vizualizacii VRVis, 2015. 340 s.
28. Grigor'ev I. Anylogic za tri dnya. SPb.: SPPU, 2016. 202 s.
29. Kupriyashkin A.G. Osnovy modelirovaniya sistem. Noril'sk: NII, 2015. 135 s.
30. Barsegyan A.A. Metody i modeli analiza dannyh: OLAP i Data Mining. SPb.: BHV-Peterburg, 2004. 336 s.