Адаптивные модели прогнозирования обстановки с пожарами на территории г. Санкт – Петербурга
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность выпускной квалификационной работы. Сложность вопроса обеспечения пожарной безопасности в современном мире бесспорна. Пожары представляют собой одно из разрушительных явлений, постоянно сопровождающих развитие человеческой цивилизации. С давних времен они причиняют значительный, порой невосполнимый ущерб живой природе и обществу, его достоянию, материальным и духовным ценностям. Возможность прогнозирования количества пожаров на определенный период времени позволяет произвести заблаговременную материально-техническую подготовку.Во всех сферах профессиональной деятельности необходимо составлять прогнозы относительно тех показателей, которые специалист в области прогнозирования не имеет возможность контролировать и предвидеть динамику изменения.
СОДЕРЖАНИЕ
Глава 1. Анализ пожарной обстановки на территории Санкт-Петербурга
1 Общие сведения о пожарной обстановке
2 Особенности пожаров в городской и сельской местности
Глава 2. Теоретические основы прогнозирования пожаров
1 Понятие прогнозирования временных рядов
2 Числовые характеристики временных рядов
3Простейший прогноз на основе экстраполяции
4Прогнозирование тренда временного ряда
5 Исследование и сравнительный анализ моделей прогнозирования
5.1. Регрессионные модели
5.2 Авторегрессионные модели
5.3 Модели экспоненциального сглаживания
5.4. Нейросетевые модели
6 Понятие адаптивного прогноза
7 Сравнение моделей прогнозирования
8 Оценка точности модели скользящей средней, экспоненциального сглаживания и полиномиальной модели
8.2 Сравнительные и качественные показатели точности прогноза
8.3 Коррекция прогноза
8.4 Коррекция прогноза на основе ассимиляции данных
Глава 3. Разработка моделей скользящей средней и экспоненциального сглаживания для прогнозирования обстановки с пожарами на территории Санкт-Петербурга
1. Метод экспоненциального сглаживания
2 Метод скользящей средней
3 Модель экспоненциального сглаживания
4 Модель скользящей средней
Глава 4. Прогнозирование пожаров на территории Санкт-Петербурга на основе моделей авторегрессии
1. Метод построения авторегрессионной модели прогнозирования
2. Модель авторегрессии для прогнозирования обстановки с пожарами на территории Санкт-Петербурга
3. Оценка точности авторегрессионной модели прогнозирования
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
Федеральный закон от 06.10.2003 N 131-ФЗ (ред. от 26.05.2021) "Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации" (с изм. и доп., вступ. в силу с 07.06.2021).
Пожары и пожарная безопасность в 2015 году: Статистический сборник. Под общей редакцией А.В. Матюшина. - М.: ВНИИПО, 2016, - 124 с.
Пожары и пожарная безопасность в 2016 году: Статистический сборник. Под общей редакцией Д.М. Гордиенко. - М.: ВНИИПО, 2017, - 124 с.
Пожары и пожарная безопасность в 2017 году: Статистический сборник. Под общей редакцией Д.М. Гордиенко. - М.: ВНИИПО, 2018, - 125 с.
Пожары и пожарная безопасность в 2018 году: Статистический сборник. Под общей редакцией Д.М. Гордиенко. - М.: ВНИИПО, 2019, - 125 с.
Пожары и пожарная безопасность в 2019 году: Статистический сборник. Под общей редакцией Д.М. Гордиенко. - М.: ВНИИПО, 2020, - 80 с.
Приказ МЧС России от 8 октября 2018 г. N 431 “О внесении изменений в Порядок учета пожаров и их последствий, утвержденный приказом МЧС России от 21 ноября 2008 г. N 714”
И.Ф. Кимстач «Организация тушения пожаров в городах и населенныхпунктах» М.: Стройиздат, 1977
В.Ф. Бессмертнов, В.Г. Вязигин, И.Г. Малыгин «Пожарная тактика в вопросах и ответах», С.Пб.: Санкт-Петербургский институт ГПС МЧС России, 2003
Я.С. Повзик «Пожарная тактика» М.: Стойиздат,1990Лысенко С.Н., Дмитриева И.А. Общая теория статистики : учеб, пособие. М.: ИД «ФОРУМ»: ИНФРА-М, 2008.
Матвеев А.В., Богданова Е.М. Классификация методов прогнозирования чрезвычайных ситуаций // Национальная безопасность и стратегическое планирование. - 2018. - № 4 (24). - С. 61-70.
Прогнозирование (forecasting) - научный, основанный на установленных причинно-следственных связях и закономерностях исследуемого временного ряда, расчет состояния и вероятностных путей развития явлений и процессов, лежащих в основе ВР.Главной целью прогнозирования является создание описания и предоставить полную характеристику определенному процессу на некое недалекое будущее в соответствии с анализом свойств и определенных характеристик у временных рядов [11]. Так прогнозы в зависимости от временной составляющей можно подразделить на краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные прогнозы.Во время создания краткосрочных прогнозов происходит смещение исходных временных рядов на два или три шага вперед. Приведем пример. При прогнозировании значений для среднемесячного прогноза, значения краткосрочного прогноза будет применятся на период два или три месяца. Если в прогнозировании применяются значения годовые, то значения прогноза будут составлять два или три года. От рассматриваемого периода сборки зависит «срочность» итогового прогноза. Для долгосрочных прогнозов характерно составление прогноза на цикл либо сезон вперед. Для временного ряда имеющего большой объем периода на один цикл. А для среднесрочных прогнозов характерно составление прогноза на только на один цикл вперед, но в зависимости от значений временного ряда значения интервала могут меняться.