Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorШевчук, О. А.uk
dc.contributor.authorІванчук, Я. В.uk
dc.date.accessioned2025-09-12T10:07:12Z
dc.date.available2025-09-12T10:07:12Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationuk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/49258
dc.description.abstractЗростання частоти та масштабу надзвичайних ситуацій (НС) вимагає вдосконалення інформаційних систем прогнозування та оповіщення. У статті аналізуються сучасні методи прогнозування НС, зокрема моделі часових рядів (ARIMA, GARCH), штучні нейронні мережі, алгоритми машинного навчання та великі дані. Особлива увага приділена використанню геоінформаційних систем (GIS) та Інтернету речей (IoT) для автоматичного моніторингу загроз у реальному часі. Досліджено ефективність національних і міжнародних систем оповіщення (WEA, NINA, J-ALERT) та визначено основні критерії їхньої оцінки: швидкість передачі повідомлень, охоплення населення, адаптивність та достовірність інформації. Запропоновано концепцію інтегрованої системи оповіщення, що об’єднує різні технологічні рішення для підвищення ефективності реагування на НС.uk
dc.description.abstractThe increasing frequency and scale of emergencies require the improvement of information systems for forecasting and alerting. This paper analyzes modern methods for predicting emergencies, including time series models (ARIMA,en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartof// Матеріали LIV науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2025/paper/view/24150
dc.subjectнадзвичайні ситуаціїuk
dc.subjectсистеми оповіщенняuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectчасові рядиuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectінформаційні технологіїuk
dc.subjectemergenciesuk
dc.subjectalert systemsuk
dc.subjectforecastinguk
dc.subjectartificial intelligenceuk
dc.subjecttime seriesuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectinformationtechnologyuk
dc.titleСучасні інформаційні системи інформування та прогнозування надзвичайних ситуаційuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.031.42
dc.relation.referencesBox, G. E. P., Jenkins, G. M., & Reinsel, G. C. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control. John Wiley & Sons.
dc.relation.referencesAtzori, L., Iera, A., & Morabito, G. (2010). The Internet of Things: A Survey. Computer Networks, 54(15), 2787-2805.
dc.relation.referencesPerera, C., Zaslavsky, A., Christen, P., & Georgakopoulos, D. (2014). Context Aware Computing for The Internet of Things: A Survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 16(1), 414-454.
dc.relation.referencesBundesamt fr Bevlkerungsschutz und Katastrophenhilfe. NINA App [ ]. : https://www.bbk.bund.de/DE/Service/NINA/nina_node.html.
dc.relation.referencesKshetri, N. (2017). Can Blockchain Strengthen the Internet of Things?. IT Professional, 19(4), 68-72.


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію