Intellectual Technologies on Transport Intellectual Technologies on Transport Интеллектуальные технологии на транспорте 2413-2527 81642 10.20295/2413-2527-2024-137-12-17 Искусственный интеллект и машинное обучение Artificial intelligence and machine learning Искусственный интеллект и машинное обучение Machine Learning in Emergency Management: Analysis and Methods Анализ и перспективы применения методов машинного обучения для чрезвычайных ситуаций Корабошев Ойбек Зокирович Koraboshev Oybek Zokirovich koraboshevoybek@gmail.com Научно-исследовательский институт развития цифровых технологий и искусственного интеллекта Ташкент Узбекистан Digital Technologies and Artificial Intelligence Research Institute Tashkent Uzbekistan 14 04 2024 14 04 2024 1 12 17 11 04 2024 https://atjournal.ru/en/nauka/article/81642/view

Рассматривается использование методов машинного обучения для управления чрезвычайными ситуациями, такими как пожары, наводнения, землетрясения. Основное внимание уделяется прогнозированию бедствий, системам раннего предупреждения, мониторингу и реагированию на стихийные бедствия. Рассматриваются методы глубокого обучения, алгоритмы кластеризации и локальной оптимизации, а также стохастические алгоритмы.

This article focuses on fire research, disaster and hazard forecasting, risk and vulnerability assessment, early detection of disasters, early warning systems, disaster monitoring, damage assessment and post-disaster response, and case studies.

 машинное обучение глубокое обучение алгоритм кластеризации алгоритмы локальной оптимизации стохастические алгоритмы управление чрезвычайными ситуациями системы раннего предупреждения machine learning deep learning vector machine clustering algorithm local optimization algorithms local optimization algorithms stochastic algorithms

Sun, W. Applications of Artificial Intelligence for Disaster Management / W. Sun, P. Bocchini, B.D. Davison // Natural Hazards. 2020. Vol. 103, Is. 3. Pp. 2631–2689. DOI: 10.1007/ s11069–020–04124–3. Sun, W. Applications of Artificial Intelligence for Disaster Management / W. Sun, P. Bocchini, B.D. Davison // Natural Hazards. 2020. Vol. 103, Is. 3. Pp. 2631–2689. DOI: 10.1007/ s11069–020–04124–3. Drakaki, M. Investigating the Impact of Site Management on Distress in Refugee Sites Using Fuzzy Cognitive Maps / M. Drakaki, P. Tzionas // International Journal of Disaster Risk Reduction. 2021. Vol. 60. Art. No. 102282. 15 p. DOI: 10.1016/j.ijdrr.2021.102282. Drakaki, M. Investigating the Impact of Site Management on Distress in Refugee Sites Using Fuzzy Cognitive Maps / M. Drakaki, P. Tzionas // International Journal of Disaster Risk Reduction. 2021. Vol. 60. Art. No. 102282. 15 p. DOI: 10.1016/j.ijdrr.2021.102282. Drakaki, M. An Intelligent Multi-Agent Based Decision Support System for Refugee Settlement Siting / M. Drakaki, H.G. Gören, P. Tzionas // International Journal of Disaster Risk Reduction. 2018. Vol. 31. Pp. 576–588. DOI: 10.1016/j. ijdrr.2018.06.013. Drakaki, M. An Intelligent Multi-Agent Based Decision Support System for Refugee Settlement Siting / M. Drakaki, H.G. Gören, P. Tzionas // International Journal of Disaster Risk Reduction. 2018. Vol. 31. Pp. 576–588. DOI: 10.1016/j. ijdrr.2018.06.013. Воропай, Н. И. Интегрированные интеллектуальные энергетические системы / Н. И. Воропай, В. А. Стенников // Известия Российской академии наук. Энергетика. 2014. № 1. C. 64–73. Voropay, N. I. Integrirovannye intellektual'nye energeticheskie sistemy / N. I. Voropay, V. A. Stennikov // Izvestiya Rossiyskoy akademii nauk. Energetika. 2014. № 1. C. 64–73. Галушкин, А. И. Нейронные сети: основы теории. — Москва: Горячая линия — Телеком, 2012. — 496 с. Galushkin, A. I. Neyronnye seti: osnovy teorii. — Moskva: Goryachaya liniya — Telekom, 2012. — 496 s. Гафаров, Ф. М. Искусственные нейронные сети и их приложения: Учебное пособие / Ф. М. Гафаров, А. Ф. Галимянов. — Казань: Изд-во Казанского ун-та, 2018. — 121 с. Gafarov, F. M. Iskusstvennye neyronnye seti i ih prilozheniya: Uchebnoe posobie / F. M. Gafarov, A. F. Galimyanov. — Kazan': Izd-vo Kazanskogo un-ta, 2018. — 121 s.