Розробка класифікації факторів пожежної небезпеки з використанням дерева рішень

Автор(и)

  • Nataliia Pashynska Київський національний університет імені Тараса Шевченка вул. Володимирська, 60, м. Київ, Україна, 01033, Україна https://orcid.org/0000-0002-0133-688X
  • Vitaliy Snytyuk Київський національний університет імені Тараса Шевченка вул. Володимирська, 60, м. Київ, Україна, 01033, Україна https://orcid.org/0000-0002-9954-8767
  • Viktor Putrenko Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 03056, Україна https://orcid.org/0000-0002-0239-9241
  • Andriy Musienko Київський національний університет імені Тараса Шевченка вул. Володимирська, 60, м. Київ, Україна, 01033, Україна https://orcid.org/0000-0002-1849-6716

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.79868

Ключові слова:

фактори пожежної небезпеки, інтелектуальний аналіз даних, алгоритм класифікації C4.5, дерево рішень

Анотація

Розглянуто підходи до класифікації факторів пожежної небезпеки з використанням методу дерева рішень. Проаналізовано найбільш поширенні алгоритми класифікації. За допомогою алгоритму C4.5 класифіковано основні та змінні фактори, що впливають на виникнення природних пожеж та присвоєно їм вагові коефіцієнти. Запропоновано напрями подальшого використання отриманих результатів

Біографії авторів

Nataliia Pashynska, Київський національний університет імені Тараса Шевченка вул. Володимирська, 60, м. Київ, Україна, 01033

Кандидат географічних наук, старший науковий співробітник

Кафедра інтелектуальних та інформаційних систем

Vitaliy Snytyuk, Київський національний університет імені Тараса Шевченка вул. Володимирська, 60, м. Київ, Україна, 01033

Доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри

Кафедра інтелектуальних та інформаційних систем

Viktor Putrenko, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 03056

Кандидат географічних наук, старший науковий співробітник

Навчально-науковий комплекс «Інститут прикладного системного аналізу» 

Andriy Musienko, Київський національний університет імені Тараса Шевченка вул. Володимирська, 60, м. Київ, Україна, 01033

Кандидат фізико-математичних наук, науковий співробітник

Кафедра інтелектуальних та інформаційних систем

Посилання

  1. Analitychnyi ohliad stanu tekhnohennoi ta pryrodnoi bezpeky v Ukraini za 2015 rik (2015). UkrNDITsZ. Available at: http://undicz.dsns.gov.ua/ua/Analitichniy-oglyad-stanu-tehnogennoyi-ta-prirodnoyi-bezpeki-v-Ukrayini.html
  2. Hawbaker, T. J., Radeloff, V. C., Syphard, A. D., Zhu, Z., Stewart, S. I. (2008). Detection rates of the MODIS active fire product in the United States. Remote Sensing of Environment, 112 (5), 2656–2664. doi: 10.1016/j.rse.2007.12.008
  3. Atlas of natural hazards & risks of Georgia (2013). Caucasus Environmental NGO Network. Available at: http://drm.cenn.org/index.php/en/
  4. Yasynskyy, F. N., Potёmkyna, O. V., Sydorov, S. H., Evseeva, A. V. (2011) Prohnozyrovanye veroyatnosty voznyknovenyya lesnуkh pozharov s pomoshch'yu neyrosetevoho alhorytma na mnohoprotsessornoy vichyslytel'noy tekhnyke. Vestnyk YHEU, 2, 1–4.
  5. Oneal, C. B., Stuart, J. D., Steven, S., Fox, L. (2006). Geographic Analysis of Natural Fire Rotation in the California Redwood Forest During the Suppression Era. Fire Ecology, 2 (1), 73–99. doi: 10.4996/fireecology.0201073
  6. Jovanovic, R., Bjeljac, Z., Miljkovic, O., Terzic, A. (2013). Spatial analysis and mapping of fire risk zones and vulnerability assessment: Case study mt. Stara planina. Zbornik Radova Geografskog Instituta Jovan Cvijic, SANU, 63 (3), 213–226. Available at: http://www.doiserbia.nb.rs/img/doi/0350-7599/2013/0350-75991303213J.pdf doi: 10.2298/ijgi1303213j
  7. Guo, H. (2010). Understanding global natural disasters and the role of earth observation. International Journal of Digital Earth, 3 (3), 221–230. doi: 10.1080/17538947.2010.499662
  8. Cheng, T., Wang, J. (2006) Applications of spatio-temporal data mining and knowledge for forest fire. In. Proceedings of the ISPRS Technical Commission VII Mid Term Symposium, 148–153.
  9. Cortez, P. Morais, A. (2007) Data Mining Approach to Predict Forest Fires using Meteorological Data. New trends in artificial intelligence: proceedings of the 13th Portuguese Conference on Artificial Intelligence (EPIA 2007), 512–523.
  10. Putrenko, V. V. (2016). Data mining of the risk of natural fires based on geoinformation technologies. Technology Audit and Production Reserves, 4(3(30)), 67–72. doi: 10.15587/2312-8372.2016.76154
  11. Özbayoğlu, A. M., Bozer, R. (2012). Estimation of the Burned Area in Forest Fires Using Computational Intelligence Techniques. Procedia Computer Science, 12, 282–287. doi: 10.1016/j.procs.2012.09.070
  12. Snitjuk, V. E., Bychenko, А. А. (2007) Jevoljucionnoe modelirovanie processa rasprostranenija pozhara, Proc. XIII-th Int. Conf. Knowledge-dialogue-Solution, 6, 247–254
  13. Copernicus Global Land Service (2016). Available at: http://land.copernicus.eu/global/products/dmp
  14. Hunt, E., Marin, J., Stone, P. (1966). Experiments in induction. New York; London: Academic P, 247.
  15. Lepshova, E. S., Bіllіh, V. A. (2012). Realyzatsyia y rasparallelyvanye alhorytma yntellektualnoho analyza dannykh, osnovannoho na dereviakh reshenyi. Vysokoproyzvodytelnye parallelnye vychyslenyia na klasternykh systemakh, 247–251.
  16. Quinlan, J. R. (1993). C4.5: Programs for Machine Learning. San Mateo: Morgan Kaufmann Publishers Inc, 302.

##submission.downloads##

Опубліковано

2016-10-30

Як цитувати

Pashynska, N., Snytyuk, V., Putrenko, V., & Musienko, A. (2016). Розробка класифікації факторів пожежної небезпеки з використанням дерева рішень. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(10 (83), 32–37. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.79868

Номер

Том 5 № 10 (83) (2016): Екологія

Розділ

Екологія

Ліцензія

Авторське право (c) 2016 Nataliia Pashynska, Vitaliy Snytyuk, Viktor Putrenko, Andriy Musienko

Creative Commons License

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.