Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://repositsc.nuczu.edu.ua/handle/123456789/14850| Назва: | Комплексна модель передбачення процесу виникнення надзвичайних ситуацій в цілому по державі та її регіонах |
| Автори: | Горєлишев, Станіслав Анатолійович Іванець, Григорій Володимирович Іванець, Михайло Григорович |
| Ключові слова: | надзвичайна ситуація види надзвичайних ситуацій рівні надзвичайних ситуацій імовірності надзвичайних ситуацій |
| Дата публікації: | 2018 |
| Видавництво: | Збірник наукових праць НАДПСУ – Хмельницький.: НАДПСУ |
| Серія/номер: | Вип. 1(75). – С. 320-331; |
| Короткий огляд (реферат): | Практика останніх років наочно показує сильний негативний вплив на економіку країн різноманітних надзвичайних ситуацій (НС), що вимагає адекватного реагування сил цивільного захисту щодо попередження або ліквідації їх наслідків з найменшими втратами. Аналіз фактографічної інформації про НС в Україні показав, що протягом останніх років спостерігається стійка тенденція до зменшення загальної кількості НС та їх складових відповідно за видами, рівнями і регіональним розподілом, але рівень наслідків від них залишається практично незмінним та досить високим для більшості регіонів України. Так, наприклад, тільки за останні 5 років в державі сталося 795 НС, унаслідок яких загинуло 1 266 людей, постраждало 5 213 людей, завдано матеріальних збитків державі майже на 1 599 млн грн. Важливим аспектом щодо попередження процесів виникнення НС є завчасне прогнозування можливості виникнення економічних наслідків, подібних НС. Праці щодо прогнозування НС і небезпечних явищ завжди були актуальними, але не завжди вирішувалися на достатньо високому рівні. Сучасний рівень їх вирішення також недостатньо високий. Тому розробка комплексної моделі передбачення процесу виникнення НС різного характеру може значно поліпшити дану ситуацію |
| Опис: | 1. Іванець Г. В. Аналіз стану техногенної, природної та соціальної небезпеки адміністративно-територіальних одиниць України на основі даних моніторингу. Збірник наукових праць Харківського університету Повітряних Сил. – Харків : Харківський університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба, 2016. Вип. 3 (48). С. 142–145. 2. Андронов В. А., Іванець Г. В., Калугін В. Д., Тютюник В. В. Науковотехнічні основи комплексної системи моніторингу зон екологічного забруднення, яка включає автоматизовані пристрої контролю та безпілотні літальні апарати. Техногенно-екологічна безпека. Науково-технічний журнал. Х: НУЦЗ України, 2017. Вип. 2. С. 18–26. 3. Родин М. В., Мухин В. И. Фундаментальные проблемы мониторинга и прогнозирования природных и техногенных катастроф. Научные и образовательные проблемы гражданской защиты. Химки : ФГБОУ ВПО “АГЗ МЧС России”, 2010. № 1. С. 9–4. 4. Баскин Ю. Г., Горбунов А. А, Савельев Ю. С. Предупреждение чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера. Проблемы управления рисками в техносфере. СПб. : СПб УГПС МЧС России, 2014. № 3. 5. Morariu N. A neural network model for time series forecasting [Текст] / N. Morariu, E. Iancu, S. Vlad // Romanian Journal of Economic Forecasting. – 2009. – No. 4. – P. 213-223. 6. Pradhan R., Pradhan R., Kumar R. Forecasting Exchange Rate in India: An Application of Artificial Neural Network Model. Journal of Mathematics Research. 2010. Vol. 2. No.4. P. 111–117. 7. Hinman J. Modeling and forecasting sort term electricity load using regression analysis / J. Hinman, E. Hickey [электронный ресурс]// Journal of Institute for Regulatory Policy Studies. –2009. – 51 p. URL: https//www.irps.ilstu. edu /research/documents/LoadForecastingHinman-HickeyFall2009.pdf 8. Новоселов С. В., Панихидников С. А. Проблемы прогнозирования количества чрезвычайных ситуаций статистическими методами. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2017. № 10. – С. 60–71. 9. Горбунов С. В., Макиев Ю. Д., Малышев В. П. Анализ технологий прогнозирования чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера. 2011. Том 1. №1(1). 10. Calvin T., Jennifer L. Design and implementation of automatic deformation monitoring system for the construction of railway tunnel: a case study in West Island line. 2011. 7 p. 11. Tsurikov A. N. Application of artificial neural network for identification of stability of botton layer of anmosphere. Applied and Fundamental Studies: Proceedings of the 2nd International Academic Conference March 8-10, 2013. Publishing House “Science and Innovation Genter”. St. Louis, Missouri, USA, 2013. P. 226-231. 12. Gabdulkhakova A., Konig-Ries B., Rizvanov D. Rational Resource Allocation in Mass Casualty Incidents. Adaptivity and Efficiency. Proceedings of the 9th International ISCRAM Conference. Vancouver Canada, April 2012. 13. Wang W., Liu M. Method of Emergency Resources Demand Forecasting Based on Case-Based Reasoning. Journal of Safety and Environment. 2010. №10. Р. 217–220. 14. Deng S. C., Wu Q., Shi et al B.. Prediction of Resource for Responding Waterway Transportation Emergency Based on Case-Based Reasoning. China Safety Science Journal. 2014. №24. Р.79–84. 15. Wang X., Zhuang Y. Forecasting Model of Unconventional Emergence Incident’s Resource Demand Based on Case-Based Reasoning. Journal of Xidian University (Social Science Edition). 2010. № 20. Р. 22–26. 16. Liu W. M., Hu G. Y., Li J. F. Emergency Resources Demand Prediction Using Case-Based Reasoning. Safety Science. №50. Р. 530–534. URL : http://dx.doi. org/10.1016/j.ssci.2011.11.007 17. Іванець Г. В., Тютюник В. В., Горєлишев С. А. Методика оцінювання рівня техногенно-природно-соціальної небезпеки адміністративно-територіальних одиниць України. Збірник наукових праць Національної академії Національної гвардії України. –Х . Національна академія Національної гвардії України, 2016. Вип. 1 (27). С. 30–37. 18. Іванець Г. В. Алгоритм прогнозування надзвичайних ситуацій природного характеру в цілому, за видами та рівнями, можливих завданих збитків внаслідок них. Системи обробки інформації: збірник наукових праць. – Х. : Харківський університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба, 2016. – Вип. 8(145). – С. 175–179.19. Мхитарян В. С., Астафьева Е. В., Миронкина Ю. Н., Трошин Л. И.; под ред. В. С. Мхитаряна. Теория вероятностей и математическая статистика : учеб. пособие. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Московский финансовопромышленный университет “Синергия”, 2013. – 234 с 20. ДК 019:2010. Класифікатор надзвичайних ситуацій. – Київ : Держспоживстандарт України, 2010. 19 с. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://repositsc.nuczu.edu.ua/handle/123456789/14850 |
| Розташовується у зібраннях: | Кафедра піротехнічної та спеціальної підготовки |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Комплексна модель передбачення процесу виникнення надзвичайних ситуацій в цілому по державі та її регіонах.pdf | 278,27 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.