Математико-статистическая модель прогнозирования количества пожаров для использования в системе МЧС России
Введение
Необходимость составления прогнозов количества пожаров обусловлена решением задач планирования кадрового состава подразделений ГПС МЧС России и определения режимов несения их службы, а также необходимостью составления оперативного прогноза для организации и проведения работ профилактики и предотвращению пожаров [1].
Прогнозирование пожаров сложный процесс, так как при этом требуется учитывать факторы, воздействующие на тренд прогноза годом или даже несколькими годами раньше. Проведение плановых проверок и выполнение предписаний являются факторами, непосредственно воздействующими на оценку прогноза пожаров [2]. Для конкретизации многофакторной зависимости и анализа необходимо оценить и построить достоверный прогнозный тренд. Чаще всего для такого прогноза используется математический аппарат теории временных рядов [3].
В прогнозировании пожаров с использованием анализа временных рядов основная цель состоит в создании таких математических моделей, которые обеспечивали
Содержание не найдено
ЛИТЕРАТУРА
1. Батуро А.Н. Прогнозирование количества пожаров в регионе на основе теории временных рядов. Технологии гражданской безопасности. 2013;10(3):84-88.
2. Кудрявцев В.Е., Кучаков Р.К. Помогают ли плановые проверки снизить число пожаров? Пожаровзрывобезопасность/Fire and Explosion Safety. 2019;28(2):81-89. Доступно по: https://doi.org/10.18322/PVB.2019.28.02.81-89 (дата обращения: 27.10.2021).
3. Пранов Б.М. О некоторых подходах к моделированию и прогнозированию временных рядов пожарной статистики. Технологии техносферной безопасности. 2014;5(57). Доступно по: http://agps-2006.narod.ru/ttb/2014-5/23-05-14.ttb.pdf (дата обращения: 14.09.2021).
4. Матеров Е.Н. Использование языка программирования R в вопросах пожарной безопасности: анализ статистики количества пожаров на основе теории временных рядов. Научно-аналитический журнал «Сибирский пожарно-спасательный вестник». 2019;1(12):52-57. Доступно по: http://vestnik.sibpsa.ru/wp-content/uploads/2019/v1/N12_52-57.pdf (дата обращения: 19.10.2021).
5. Горбенко О.Н., Макарова А.А. Анализ современных методов, применяемых при моделировании пожаров. Моделирование, оптимизация и информационные технологии.. 2013;1(2). Доступно по: https://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2013/08/gorbenkomakarova_2_13_2.pdf (дата обращения: 20.10.2021).
6. Болдыревский П.Б., Кистанова Л.А. Модель с распределенными лагами динамики инновационной деятельности промышленных предприятий. Экономический анализ: теория и практика. 2014;25(376):58-62.
7. Пожары и пожарная безопасность в 2014 году: Статистический сборник. Под общ. ред. А. В. Матюшина. М.:ВНИИПО. 2015:124.
8. Пожары и пожарная безопасность в 2016 году: Статистический сборник. Под общ. ред. Д. М. Гордиенко. М.:ВНИИПО. 2017:124.
9. Пожары и пожарная безопасность в 2018 году: Статистический сборник. Под общ. ред. Д. М. Гордиенко. М.:ВНИИПО. 2019:125.
10. Пожары и пожарная безопасность в 2020 году: Статистический сборник. Под общ. ред. Д.М. Гордиенко. М.:ВНИИПО. 2021:112.
11. Богданова Е.М. Прогнозирование пожаров на основе авторегрессионных моделей. Применение математических методов к решению задач МЧС России: сборник трудов секции №15 ХХVIII Международной научно-практической конференции «Предотвращение. Спасение. Помощь». ФГБВОУ ВО АГЗ МЧС России. 2018:52-58. Доступно по: https://amchs.ru/upload/iblock/9b8/Sbornik-sektsii-15_-KAF.37-KAF.72_.pdf (дата обращения: 23.08.2021).
12. Конопелько Л.А., Растоскуев В.В., Кустикова М.А., Банарь С.А., Быковская Е.А., Маюрова А.С. Математическое моделирование в техносферной безопасности. СПб.: Университет ИТМО. 2018:65.
Наличие его может определяться различными факторами. Очевидно, от проведенных плановых проверок до уменьшения количества пожаров, а также гибели людей на пожарах могут пройти годы. На основании представленных данных можно предположить величину временного лага длинной в три года. Количество наблюдений при это уменьшится на три года. Так как величина лага нами определена, то в качестве модели, описывающей взаимосвязь количества пожаров от плановых проверок, можно принять регрессионную модель с распределенным лагом конечной длины с полиномиальным законом распределения.
Вид модели с распределенным лагом с учетом, что его величина равна трем, а структура его описывается полиномом, будет следующий: