INVESTIGATION OF EMERGENCY SITUATIONS IN ALMATY USING MACHINE LEARNING METHODS

Symbat Kabdrakhova; Zhanelya Assan; Jelena Caiko; Seilkhan Abilmansur

doi:10.26577/jpcsit20253104

Автор(и)

Symbat Kabdrakhova Institute of Mathematics and Mathematical Modeling RK, Almaty, Kazakhstan https://orcid.org/0000-0003-0247-5985 (неавтентифікований)
Zhanelya Assan Al-Farabi Kazakh National University, Almaty, Kazakhstan https://orcid.org/0000-0002-3617-2782 (неавтентифікований)
Jelena Caiko Riga Technical University, Riga, Latvia https://orcid.org/0000-0002-1207-1418 (неавтентифікований)
Seilkhan Abilmansur Al-Farabi Kazakh National University, Almaty, Kazakhstan https://orcid.org/0000-0003-3905-4949 (неавтентифікований)

DOI:

https://doi.org/10.26577/jpcsit20253104

Ключові слова:

emergencies, machine learning, classification, NLP, preprocessing, KNN, LR, RF, text classification

Анотація

Қазіргі уақытта халықты күн сайын болып жатқан адам өміріне және ел аумағына зиян келтіретін төтенше жағдайлардан қорғаудың, мониторинг жүргізудің және зерттеудің маңызы артуда. Сондай-ақ төтенше жағдайларды болжау және алдын алу жөніндегі ұйымдастыру шараларының қажеттілігі де назарға алынуда. Зерттеу объектісі – табиғи, әлеуметтік және техногендік сипаттағы төтенше жағдайлар. Ғаламторда ақпараттың көбеюіне байланысты жаңалықтар сайттарында үздіксіз жарияланатын деректерді талдау қажеттілігі туындады. Бұл зерттеуде машиналық оқытуға негізделген әдістер мен тәсілдер қолданылды. Төтенше жағдайлар туралы деректер талданды. Оқиғалардың жиілігіне әсер ететін негізгі факторлар анықталды. Сондай-ақ төтенше жағдайлардың түрлері бойынша жіктеу және бағалау жүргізілді. Әр алгоритмнің тиімділігі бағаланып, машиналық оқытудың ең оңтайлы әдістері анықталды. Ашық деректер көздерінен мәтін форматында деректер жиналып, табиғи тілді алдын-ала өңдеу әдістері арқылы өңдеуден өтті. Алматы қаласы бойынша ауа райы туралы тарихи деректерді пайдалана отырып, төтенше жағдайлар мен ауа райы құбылыстары арасындағы корреляция анықталды.

Завантажити

Дані для завантаження поки недоступні.

Біографії авторів

автор Symbat Kabdrakhova, афіліація Institute of Mathematics and Mathematical Modeling RK, Almaty, Kazakhstan

Kabdrakhova Symbat, PhD in Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor at Al-Farabi Kazakh National University (Almaty, Kazakhstan, symbat2909.sks@gmail.com).
автор Zhanelya Assan, афіліація Al-Farabi Kazakh National University, Almaty, Kazakhstan

Assan Zhanelya is a first-year PhD student in Computer Engineering at Al-Farabi Kazakh National University (Almaty, Kazakhstan, zh.assanova98@gmail.com). In 2023, he earned a master's degree in technical sciences. Her interests are related to electronics, neural networks, and machine learning.
автор Jelena Caiko, афіліація Riga Technical University, Riga, Latvia

Jelena Caiko is a Doctor of Engineering Sciences and an Associate Professor at Riga Technical University (RTU) (Riga, Latvia, Jelena.Caiko(at)rtu.lv).
автор Seilkhan Abilmansur, афіліація Al-Farabi Kazakh National University, Almaty, Kazakhstan

Seilkhan Abilmansur is a first-year PhD student in Computer Science at Al-Farabi Kazakh National University (Almaty, Kazakhstan, seilkhan.mansur@gmail.com). In 2023, he earned a master's degree in technical sciences. His professional interests encompass data analysis, machine learning, and deep learning, while his research interests include neural networks, machine learning, and data analysis.