Реферат на тему: Прогнозирование возникновения аварийных ситуаций и последствий ЧС

Цель работы

Провести сравнительный анализ современных алгоритмов машинного обучения (нейронные сети, ансамбли деревьев решений) и традиционных статистических методов прогнозирования ЧС, оценить их применимость для оценки рисков и ущерба инфраструктуре, и на основе этого анализа сформулировать рекомендации по разработке превентивных мер для систем гражданской защиты.

Основная идея

Интеграция методов искусственного интеллекта и классического анализа данных для повышения точности и оперативности прогнозирования аварийных ситуаций и оценки их потенциальных последствий на критическую инфраструктуру.

Проблема

Существующие системы прогнозирования аварийных ситуаций и оценки последствий ЧС для критической инфраструктуры часто демонстрируют недостаточную точность и оперативность. Это связано с ограниченной способностью традиционных статистических методов адекватно обрабатывать большие объемы разнородных данных и моделировать сложные, нелинейные взаимосвязи факторов риска. Разрозненное применение современных алгоритмов ИИ без их системной интеграции с проверенными классическими подходами не позволяет в полной мере реализовать потенциал прогнозных моделей для превентивного планирования мер гражданской защиты, что ведет к неоптимальному распределению ресурсов и повышенной уязвимости объектов инфраструктуры.

Актуальность

Актуальность темы обусловлена тремя ключевыми факторами: 1. Рост числа и сложности угроз: Усиление техногенной нагрузки, последствия изменения климата, возрастающая взаимозависимость элементов критической инфраструктуры (энергетика, транспорт, коммуникации) повышают риски масштабных ЧС с каскадными эффектами. 2. Технологический прорыв в прогнозировании: Развитие методов ИИ (глубокое обучение, ансамбли) открывает новые возможности для анализа больших данных и выявления скрытых закономерностей возникновения аварий и оценки ущерба, недоступных классической статистике. 3. Запрос на эффективные превентивные меры: Системы гражданской защиты остро нуждаются в научно обоснованных, точных и оперативных прогнозах для разработки адекватных превентивных мер, минимизации человеческих жертв, экономических потерь и нарушения жизнедеятельности. Интеграция разных подходов - путь к созданию более надежных инструментов управления рисками ЧС.

Задачи

1. 1. Провести сравнительный анализ классических статистических методов (регрессионный анализ, анализ временных рядов) и современных алгоритмов машинного обучения (нейронные сети, градиентный бустинг, случайные леса) в контексте прогнозирования возникновения техногенных аварий и природных ЧС.
2. 2. Выявить сильные и слабые стороны, а также ограничения применимости каждого подхода (классического и ИИ) для решения задач прогнозирования вероятности возникновения ЧС и оценки потенциального ущерба объектам критической инфраструктуры.
3. 3. Систематизировать и оценить современные алгоритмы количественной оценки рисков и прогнозирования масштабов ущерба инфраструктуре на основе интеграции разнородных данных (мониторинговых, геопространственных, эксплуатационных).
4. 4. Проанализировать возможности синергии методов ИИ и классического анализа данных для повышения точности, надежности и интерпретируемости прогнозных моделей в области ЧС.
5. 5. Сформулировать научно-практические рекомендации по разработке превентивных мер и совершенствованию систем гражданской защиты на основе результатов сравнительного анализа и выявленных возможностей интеграции прогнозных методов.