УДК 614.842 Извещение о пожаре. Пожарная тревога. Техника и тактика тушения пожара. Организация тушения пожара
В статье рассмотрены вопросы применения технологий машинного обучения (ML) для исследования характеристик пожаров. Рассмотрены основные теоретические и практические положения технологии ML применительно к анализу параметров тушения пожаров, с учетом таких их видов как «ординарный» и «затяжной пожар». На примере пожаров, происшедших в Магаданской, Московской областях и Забайкальском крае, показана процедура определения факторов и их взаимосвязей, оказывающие значительное влияние на процесс пожаротушения
машинное обучение, ординарный и затяжной пожар, статистическая выборка, функция прадоподобия
1. Хант Э. Искусственный интеллект. - М.: Мир, 1978. - 558 с.
2. Бурков А. Машинное обучение без лишних слов. - СПб.: Питер, 2020. - 192 с.
3. Харрисон М. Машинное обучение: карманный справочник. Краткое руководство по методам структурированного машинного обучения на Python.: Пер. с англ. - СПб.: ООО "Диалектика", 2020 - 320 с.
4. В.Б. Габдуллин, А.Д. Ищенко Длительность работы звена газодымозащитной службы у очага при тушении затяжных пожаров на объектах энергетики в условиях задымления / Материалы VII Международной научно-практической конференции "Пожаротушение: проблемы, технологии, инновации" в 2 ч. Ч. 2. - М.: Академия ГПС МЧС России, 2020. - 173 с. EDN: https://elibrary.ru/QLXQPA
5. Репозиторий проекта на сайте GitHub.URL: https://github.com/VistaSV30/Long.git. (дата обращения: 21.03.2023).
6. Нолис Ж., Робинсон Э. DataScience для карьериста. - СПб.: Питер, 2021. - 368 с.
7. Спринглер В. Гид по Computer Science. - СПб.: Питер, 2021. - 304 с.
