Розробка підходу для прогнозування вартості відновлення пошкодженої інфраструктури з мікросервісною реалізацією

Анотація

Об’єктом дослідження є процес попередньої оцінки вартості відновлення об’єктів інфраструктури, пошкоджених внаслідок війни в Україні. Предметом дослідження виступає інформаційно-аналітична система, що дозволяє частково автоматизувати цей процес.

Проблемою, що вирішувалася, є відсутність інструментів для прогнозування витрат на відновлення, оскільки наявні рішення обмежуються фіксацією руйнувань, візуалізацією та звітністю.

У ході дослідження розроблено підхід до прогнозування вартості відновлення пошкоджених об’єктів інфраструктури, що базується на використанні моделей машинного навчання (Linear Regression, Random Forest, XGBoost). Запропонований підхід дозволяє автоматично оцінювати очікувану вартість відновлення об'єктів на основі їх характеристик і ступеня пошкодження. Ці оцінки можуть слугувати базою для подальшого аналізу, зокрема для виявлення аномальних витрат та потенційних зловживань. Експериментальні розрахунки на відкритих даних показали, що застосування сучасних ML-моделей дозволяє оцінити вартість відновлення з похибкою 15–20%. Для практичного використання підхід реалізовано у вигляді окремого мікросервісу на Python, що гарантує гнучкість та масштабованість, та інтегровано в існуючу інформаційно-аналітичну систему (Laravel, Vue.js).

Розроблене рішення може бути застосоване державними та муніципальними структурами для моніторингу відновлення інфраструктури. Водночас слід враховувати, що моделі попередньо натреновано на відкритих наборах даних про пошкоджені об’єкти вартістю від 20 до понад 90 млн грн, які містять інформацію про тип об’єкту, площу, регіон тощо. Тому для успішного використання системи необхідні аналогічні структуровані та достовірні дані. За цих умов мікросервіс сприятиме підвищенню прозорості планування та ефективнішому управлінню процесами відбудови.