Герцюк М. М. Інформаційна технологія прогнозування забруднення річок в умовах надзвичайних ситуацій на основі методів регресії та евристичних алгоритмів

В дисертаційній роботі вирішено наукове завдання розробки інформаційної технології, що прогнозує рівень забруднення річок небезпечними речовинами в умовах надзвичайних ситуацій. Робота висвітлює проведені дослідження, що дозволяють здійснити прогнозування забруднення русла річок при обмеженій кількості вхідних характеристик. Об’єктом дослідження є прогнозування забруднення річок небезпечними та токсичними речовинами в умовах надзвичайних ситуацій. Предметом дослідження є методи прогнозування наслідків забруднення річок. Метою роботи є підвищення ефективності процесу прогнозування наслідків надзвичайних ситуацій на водних об’єктах, таких як скиди токсичних та шкідливих речовин у русло річки за допомогою розробленої інформаційної технології. Основними завданнями роботи є: - проаналізувати існуючі автоматизовані методики, їх переваги та недоліки; - проаналізувати існуючі підходи до створення методів прогнозування наслідків забруднення річок в умовах надзвичайних ситуацій; - розробити метод коригування результатів прогнозування концентрації забруднювача; - розробити метод прогнозування рівнів забруднення між точками моніторингу; - розробити метод визначення джерела забруднення; - розробити інформаційну технологію прогнозування наслідків забруднення річок в умовах надзвичайних ситуацій. Методами дослідження, що дозволять отримати нові наукові результати в частині математично-аналітичних обчислень є методи інтерполяції, рекурсії, регресії, фільтрації та сортування. Підходи до розробки інформаційних систем та взаємодії різних частин системи між собою стали основою розробки клієнт-серверної системи. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному: - розроблено метод визначення джерела забруднення на основі методів фільтрації та сортування, що дозволяє отримати список можливих потенційно-небезпечних об’єктів, які могли стати забруднювачами русла річки; - розроблено метод коригування результатів прогнозування концентрації забруднювача на основі нейронних мереж, що при використанні задач регресії дозволяють підвищити точність прогнозування наслідків забруднення за рахунок існуючих статистичних даних без потреби введення детальних вхідних характеристик; - розроблено метод прогнозування рівнів забруднення між точками моніторингу на основі методу інтерполяції з використанням рекурсії, що дозволяє отримати більш широкий масив результатів та підвищити точність аналізу наслідків забруднення; - розроблено інформаційну технологію прогнозування наслідків забруднення річок в умовах надзвичайних ситуацій на основі інформаційної системи, що складаються з різних частин та мають визначену зону відповідальності.