Архив статей журнала

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ И ОБРАБОТКА БОЛЬШИХ РАЗНОРОДНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ ПАРИРОВАНИЯ УГРОЗ В СЛОЖНЫХ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМАХ (2022)
Выпуск: T. 35 № 1 (2022)
Авторы: Павлов Александр Сергеевич, Павлов Сергей Владимирович, Христодуло Ольга Игоревна, Брекоткина Елена Сергеевна

Предложен метод для прогнозирования некоторых угроз в сложных распределенных системах. Метод основан на интеллектуальном анализе и обработке больших разнородных данных, полученных в результате автоматического контроля изменения уровня воды в водных объектах и температуры воздуха в точке измерения. Такой контроль позволяет повысить эффективность планирования и реализации мероприятий по парированию подобных угроз. Будущее значение уровня воды в точке измерения выбирается по результатам обработки данных, накопленных за все предыдущие паводковые периоды. В качестве анализируемых данных используются измеренные в равноотстоящие моменты времени значения температуры воздуха и уровня воды, вычислительные значения изменения уровня воды и температуры воздуха, а также прогнозные значения (по официальным данным гидрометслужбы) изменения температуры воздуха. На основании вычисления ретроспективной частоты изменения этой температуры и уровня воды в соответствующей точке в качестве прогнозируемого значения предлагается выбрать то, которому соответствует максимальная частота появления такого сочетания измеряемых параметров. Результаты экспериментальной оценки точности прогнозирования уровня воды в водных объектах Республики Башкортостан в паводковый период 2021 г. подтверждают применимость предложенного метода прогнозирования для поддержки принятия решений по парированию угроз в сложных распределенных системах от резкого подъема воды даже при недостаточно автоматизированной системе наблюдений. При более широком изменении высокоавтоматизированных программно-аппаратных комплексов мониторинга паводковой ситуации существенно возрастает количество анализируемых и обрабатываемых программными средствами данных. Это, с одной стороны, усложнит применение традиционных методов использования данных, а с другой - повысит эффективность и востребованность предложенного в данной работе метода.

Сохранить в закладках