РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИСТОЧНИКОВ ПОЖАРОВ - Mimenbayeva А.B.; Issakova, G.O.; Bekmagambetova, G.K.; Aruova, A.B.; Darikulova, E.K. (Academic Scientific Journal of Computer Science, 2025)
Лесные пожары представляют собой серьезную экологическую, социальную и экономическую проблему во всем мире, особенно в регионах с разнообразными экосистемами и сухим климатом. Данное исследование посвящено разработке передовой системы прогнозирования лесных пожаров и тушения, адаптированной к уникальным экологическим условиям Казахстана. Цель состоит в том, чтобы использовать алгоритмы машинного обучения для повышения точности прогнозирования, оптимизации распределения ресурсов и обеспечения возможности обнаружения пожаров в режиме реального времени, тем самым сводя к минимуму разрушительные последствия лесных пожаров. Машинное обучение играет центральную роль в этом исследовании, используя данные исторических записей о пожарах, метеорологические наблюдения, спутниковые снимки и топографическую информацию для прогнозирования возникновения пожаров. В исследовании используются сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN) для анализа факторов окружающей среды, включая температуру, влажность, скорость ветра. Для повышения надежности и точности моделей были использованы методы предварительной обработки данных, такие как увеличение и нормализация данных. Модель CNN достигла точности прогнозирования в 92%, превысив 89%-ную точность модели RNN, что подчеркивает эффективность глубокого обучения при прогнозировании пожаров. Кроме того, показатели точности и отзывчивости подтвердили способность моделей идентифицировать пожарные события с высокой степенью достоверности. Показатель площади под кривой ROC (AUC), равный 0,95 для модели CNN и 0,93 для модели RNN, продемонстрировал надежность систем в проведении различий между сценариями возникновения пожара и без него. Ключевым вкладом исследования является локализация прогнозных моделей, которые включают специфические для Казахстана данные, такие как карты растительного покрова и исторические записи о пожарах. Такой подход гарантирует, что модели учитывают разнообразие ландшафтов страны и уникальные климатические условия, способствуя разработке более эффективных и ориентированных на сообщество стратегий борьбы с пожарами. В заключение отметим, что интеграция передовых вычислительных технологий с местным опытом является важным шагом на пути к устойчивому управлению лесами в Казахстане. Разработанная система не только повышает устойчивость к лесным пожарам, но и служит основой для стратегий борьбы с пожарами на основе данных по всему миру. Будущие исследования будут направлены на уточнение прогнозных моделей с использованием дополнительных экологических данных и изучение новых алгоритмов для еще большей точности, и эффективности.