Розробка комбінованого методу прогнозування процесу виникнення надзвичайних ситуацій природного характеру
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.143045Ключові слова:
надзвичайна ситуація, узагальнений параметр, метод групового врахування аргументів, метод перевірки статистичних гіпотез, метод регресійний аналізАнотація
Розроблено комбінований метод прогнозування процесу виникнення надзвичайних ситуацій природного характеру, який відрізняється тим, що дозволяє здійснювати комплексний прогноз надзвичайних ситуацій як в цілому, так і за видами з врахуванням тенденцій періодичних змін даного процесу. В якості узагальненого параметру даного процесу розглядається кількість надзвичайних ситуацій за деякий період часу. З врахуванням дії всіх дестабілізуючих факторів цей процес доцільно зобразити у вигляді адитивної суміші систематичної періодичної та випадкової складових. Систематична складова уявляє собою поліном деякого ступеня. Виявлення та оцінка параметрів періодичної складової здійснюється на основі статистичного критерію, підпорядкованого хі-квадрат розподілу. Для прогнозування випадкової складової використовується метод групового врахування аргументів. Прогнозування надзвичайних ситуацій за видами здійснюється ймовірнісно-статистичним методом прогнозу.
Необхідність розробки комбінованого методу прогнозу пов’язана з тим, що існуючі методи прогнозу надзвичайних ситуацій орієнтовані в основному на прогнозування окремих видів надзвичайних ситуацій. Існуючі методи не вирішують задачі комплексного прогнозування надзвичайних ситуацій. Крім того слід зазначити, що для процесу виникнення природних надзвичайних ситуацій характерні наявності періодичних складових довільної форми. Врахування таких складових при прогнозування надзвичайних ситуацій дозволить глибше проаналізувати процеси виникнення та розвитку надзвичайних ситуацій.
В результаті експериментальних досліджень встановлено, що застосування комбінованого методу дозволяє здійснювати прогнозування надзвичайних ситуацій як мінімум на рік вперед з відносною похибкою прогнозу не більше трьох відсотків.
Корисність і доцільність застосування даного методу обумовлена тим, що комбінований метод об’єднує метод регресійного аналізу, метод перевірки статистичних гіпотез, метод групового врахування аргументів. Це дозволяє компенсувати недоліки одних за допомогою інших, що призведе до підвищення точності прогнозування
Посилання
- Zvit pro osnovni rezultaty diyalnosti Derzhavnoi sluzhby Ukrainy z nadzvychainykh sytuatsiy u 2017 rotsi. Available at: http://www.dsns.gov.ua/files/2018/1/26/Zvit%202017(КМУ).pdf
- Guskova, N. D., Neretina, E. A. (2013). Threats of natural character, factors affecting sustainable development of territories and their prevention. Zbornik Radova Geografskog Instituta Jovan Cvijic, SANU, 63 (3), 227–237. doi: https://doi.org/10.2298/ijgi1303227g
- Dubinin, D., Korytchenko, K., Lisnyak, A., Hrytsyna, I., Trigub, V. (2017). Numerical simulation of the creation of a fire fighting barrier using an explosion of a combustible charge. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (10 (90)), 11–16. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.114504
- Ivanets, H. V. (2016). Analiz stanu tekhnohennoi, pryrodnoi ta sotsialnoi nebezpeky administratyvno-terytorialnykh odynyts Ukrainy na osnovi danykh monitorynhu. Zbirnyk naukovykh prats Kharkivskoho universytetu Povitrianykh Syl, 3, 142–145.
- Tiutiunyk, V. V., Ivanets, H. V., Tolkunov, I. A., Stetsyuk, E. I. (2018). System approach for readiness assessment units of civil defense to actions at emergency situations. Scientific Bulletin of National Mining University, 1, 99–105. doi: https://doi.org/10.29202/nvngu/2018-1/7
- Nivolianitou, Z., Synodinou, B. (2011). Towards emergency management of natural disasters and critical accidents: The Greek experience. Journal of Environmental Management, 92 (10), 2657–2665. doi: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2011.06.003
- Golovan, Yu. V., Kozyr', T. V. (2015). Zashchita naseleniya v chrezvychaynyh situaciyah. Organizacionno-metodicheskiy kompleks. Moscow: Prospekt, 219.
- Neisser, F., Runkel, S. (2017). The future is now! Extrapolated riskscapes, anticipatory action and the management of potential emergencies. Geoforum, 82, 170–179. doi: https://doi.org/10.1016/j.geoforum.2017.04.008
- Novoselov, S. V., Panikhidnikov, S. A. (2017). Problems in prediction of number of emergencies by statistical methods. Mining Informational and Analytical Bulletin, 10, 60–71. doi: https://doi.org/10.25018/0236-1493-2017-10-0-60-71
- Kryanev, A., Ivanov, V., Romanova, A., Sevastianov, L., Udumyan, D. (2018). Extrapolation of Functions of Many Variables by Means of Metric Analysis. EPJ Web of Conferences, 173, 03014. doi: https://doi.org/10.1051/epjconf/201817303014
- McCarthy, J., Graniero, P., Rozic, S. (2008). An Integrated GIS-Expert System Framework for Live Hazard Monitoring and Detection. Sensors, 8 (2), 830–846. doi: https://doi.org/10.3390/s8020830
- Vasiliev, M., Movchan, I., Koval, O. (2014). Diminishing of ecological risk via optimization of fire-extinguishing system projects in timber-yards. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 5, 106–113.
- Migalenko, K., Nuianzin, V., Zemlianskyi, A., Dominik, A., Pozdieiev, S. (2018). Development of the technique for restricting the propagation of fire in natural peat ecosystems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (10 (91)), 31–37. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.121727
- Junk, C., Delle Monache, L., Alessandrini, S., Cervone, G., von Bremen, L. (2015). Predictor-weighting strategies for probabilistic wind power forecasting with an analog ensemble. Meteorologische Zeitschrift, 24 (4), 361–379. doi: https://doi.org/10.1127/metz/2015/0659
- Cheyas, I. A., Smith, L. S. (2009). Neural Network Approach to Time Series Forecasting. Proceedings of the World Congress on Engineering. London, 2. Available at: http://www.iaeng.org/publication/WCE2009/WCE2009_pp1292-1296.pdf
- Morariu, N., Iancu, E., Vlad, S. (2009). A neural network model for time series forecasting. Romanian Journal of Economic Forecasting, 4, 213–223.
- Hinman, J., Hickey, E. (2009). Modeling and forecasting sort-term electricity load using regression analysis. Journal of Institute for Regulatory Policy Studies. Available at: https://irps.illinoisstate.edu/downloads/research/documents/LoadForecastingHinman-HickeyFall2009.pdf
- Mazengia, D. H. (2008). Forecasting Spot Electricity Market Prices Using Time Series Models. Gothenburg, 89.
- Pradhan, R. P., Kumar, R. (2010). Forecasting Exchange Rate in India: An Application of Artificial Neural Network Model. Journal of Mathematics Research, 2 (4), 111–117. doi: https://doi.org/10.5539/jmr.v2n4p111
- Al-Jumeily, D., Ghazali, R., Hussain, A. (2014). Predicting Physical Time Series Using Dynamic Ridge Polynomial Neural Networks. PLoS ONE, 9 (8), e105766. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0105766
- Szoplik, J. (2015). Forecasting of natural gas consumption with artificial neural networks. Energy, 85, 208–220. doi: https://doi.org/10.1016/j.energy.2015.03.084
- Yohannes, Y., Webb, P. (1999). Classification and regression tress: A User Manual for Identifying Indicators of Vulnerability to Famine and Chronis Food Insecurity. International Food Policy Research Institute, 59. Available at: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1.1523&rep=rep1&type=pdf
- Ivanets, H. V., Tolkunov, I. O., Stetsiuk, Ye. I. (2016). Model protsesu zminy uzahalnenykh parametriv nadzvychainykh sytuatsiy pryrodnoho kharakteru. Problemy nadzvychainykh sytuatsiy, 23, 46–52.
- Ivahnenko, A. G., Lapa, V. G. (1971). Predskazanie sluchaynyh processov. Kyiv: Naukova dumka, 416.
- Ivanec, G. V. (2017). Odin iz metodov ocenivaniya periodicheskoy sostavlyayushchey lyuboy formy sluchaynogo processa pri proizvol'noy dline realizacii izmeryaemogo parametra. Zbirnyk naukovykh prats Kharkivskoho universytetu Povitrianykh Syl, 1 (50), 38–41.
- Stepashko, V. S. (2017). Dostizheniya i perspektivy induktivnogo modelirovaniya // Upravlyayushchie sistemy i mashiny, 2, 58–73.
- Balasyanyan, S. Sh., Gevorgyan E. M. (2016). Sravnitel'niy analiz metodov regressii i metoda gruppovogo ucheta argumentov pri modelirovanii processov pererabotki poleznyh iskopaemyh. Izvestiya Tomskogo politekhnicheskogo universiteta. Inzhiring georesursov, 327 (4), 23–34.
- Natsionalna dopovid pro stan tekhnohennoi ta pryrodnoi bezpeky v Ukraini u 2013 rotsi (2014). Kyiv, 542.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2018 Hryhorii Ivanets, Stanislav Horielyshev, Mykhailo Ivanets, Dmitro Baulin, Igor Tolkunov, Natalia Gleizer, Aleksandr Nakonechnyi
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
