Об'єктом дослідження дисертаційної роботи є інформаційні технології прогнозування зсувних процесів. Метою дисертаційного дослідження є підвищення ефективності управлінських рішень при плануванні протизсувних заходів шляхом розробки моделей, методів та інструментальних засобів моніторингу і прогнозування зсувних процесів Південного берега Криму. Методи дослідження. У дисертаційному дослідженні для вирішення поставлених завдань використовувалися елементи системного підходу, ретроспективний метод дослідження, математичне моделювання, регресійно-кореляційний аналіз та ймовірнісні графоаналітичні методи обчислень у формі мереж довіри Байєса. Практичне значення отриманих результатів: 1. Розроблені методи, моделі та інструментальні засоби моніторингу і прогнозування зсувних процесів Південного берега Криму дозволяють вибирати інформативні показники зі всього спектру накопичених даних, які впливають на активізацію зсувних процесів Південного берега Криму, та за запропонованими методами використовувати для оцінки зсувних процесів, що дозволило зменшити похибку прогнозу. 2. Отримано можливість оцінювати прогноз кількості зсувних процесів ПБК на основі багатофакторної лагової авторегресійної моделі та мережі довіри Байєса, що дозволило підвищити ефективність вироблених рішень по впровадженню протизсувних заходів. 3. Отримано можливість розв'язувати задачі передбачення та експертного оцінювання складних об'єктів і стохастичних процесів на основі розробленої та реалізованої інтелектуальної системи моніторингу і прогнозування зсувних процесів ПБК. 4. На основі розробленої інтелектуальної системи моніторингу і прогнозування зсувних процесів ПБК отримано можливість виконувати розрахунки ефективного рівня витрат на проведення заходів щодо запобігання катастрофічним наслідкам зсувних процесів ПБК та на відновлення доріг, будівель, споруд тощо. 5. Теоретичні і практичні результати роботи використані у навчальному процесі Європейського університету при викладанні дисциплін: "Моделювання систем", "Математичні основи інтелектуального аналізу даних", "Автоматизація обробки інформації", "Системний аналіз та проектування складних систем" тощо. 6. Теоретичні та практичні результати роботи впроваджено до експлуатації та адаптовано до бібліотек програм в Ялтинському МНС на інформаційно-обчислювальному центрі, що дозволило підвищити ефективність вироблених рішень. Наукова новизна отриманих результатів: 1. Вперше виконано комплексний кореляційний аналіз геолого-кліматичних факторів, що впливають на зсувні процеси Південного берега Криму, встановлено їхню значущість та виконано ранжування. Це дозволило зробити висновок про незначний вплив даних попередніх років, крім значень кількості опадів, на адекватність моделювання кількості зсувних процесів на ПБК та якість їх прогнозу. 2. Вперше розроблено математичну модель для короткострокового прогнозування і оцінювання кількості зсувних процесів ПБК на основі лагової моделі множинної регресії з авторегресійною складовою, яка відрізняється простотою застосування і дозволяє підвищити точність короткострокового прогнозу. 3. Удосконалено інформаційну технологію імітаційного моделювання та оперативного прогнозування зсувних процесів Південного берега Криму на основі використання даних багаторічних спостережень та експертних оцінок фахівців, яка відрізняється повнотою аналізу даних і вперше дозволяє враховувати збурення незалежних факторів за допомогою мережі довіри Байєса. 4. Удосконалено технологію прийняття рішень при визначенні та реалізації протизсувних заходів на основі запропонованих моделей, методів оперативного і короткострокового прогнозування зсувних процесів ПБК та визначення часового горизонту, впродовж якого можуть статися катастрофічні зсуви. Це дало можливість здійснити оцінку розподілу ресурсів, необхідних для усунення руйнувань від зсувів та підвищити ефективність протизсувних заходів у цілому. 5. Отримав подальший розвиток метод Бокса-Дженкінса оцінювання моделей та прогнозу за рахунок включення до критеріїв оцінювання якості прогнозу належності абсолютної похибки до інтервалу, який не перевищує половину середньоквадратичного відхилення або, навпаки, перевищує його, відносна похибка , відповідно, не перевершує 10% або перевищує 50%, що дозволило об'єктивізувати процес відбору моделей та підвищити достовірність результату прогнозування. Наукова і технічна новизна результатів і досліджень підтверджується публікаціями і свідоцтвом України на авторське право на компьютерну програму.
