Russian English
scientificjournal-foto2

Если Вы хотите напечататься в ближайшем номере, не откладывайте отправку заявки. Потратьте одну минуту, заполните и отправьте заявку в Редакцию.

Печатная версия журнала «Вестник науки и образования» выходит два раза в месяц(ориентировочно 14 и 29 числа, ежемесячно уточняется). Следующая печатная версия журнала выйдет - 30.09.2022г. Статьи принимаются до 30.09.2022г.

В электронной официальной версии (Роскомназдор Эл № ФС77-58456) журнала Вы можете опубликовать статью моментально после одобрения её публикации. Как отдельный электронный журнал, журнал выходит каждую пятницу. Следующая электронная версия журнала выйдет - 30.09.2022г. Статьи принимаются до 30.09.2022г.



Пеганов Н.В., Туманов В.А., Лусникова В.М.

Email: Peganov638@scientifictext.ru

Пеганов Николай Васильевич – магистр,

кафедра безопасности жизнедеятельности,

Высшая школа техносферной безопасности

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого;

Туманов Владимир Александрович – студент,

кафедра технологии лесозаготовительных производств,

Институт технологических машин и транспорта леса;

Лусникова Вероника Михайловна – студент,

кафедра садово-паркового и ландшафтного строительства,

Институт ландшафтной архитектуры, строительства и обработки древесины

Санкт-Петербургский лесотехнический университет им. С.М. Кирова,

г. Санкт-Петербург

Аннотация: в статье анализируется возможность применения математической модели оценки риска чрезвычайной ситуации техногенного характера на пожароопасных объектах лесной промышленности на основе искусственных нейронных сетей. Математическая модель адаптирована под интегральную модель развития чрезвычайной ситуации - техногенного пожара. В ходе работы проведена адаптация искусственных нейросетей в современные системы безопасности лесной промышленности в качестве инструментов оценки и прогнозирования при принятии управленческого решения.

Ключевые слова: нейронная сеть, чрезвычайная ситуация, оценка рисков.

MATHEMATICAL MODEL OF ESTIMATION OF RISK OF EMERGENCY SITUATIONS OF TECHNOGENIC CHARACTER ON FIRE-PROOF OBJECTS OF FOREST INDUSTRY BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Peganov N.V., Tumanov V.A., Lusnikova V.M.

Peganov Nikolai Vasilyevich - Master,

DEPARTMENT SAFETY OF LIFE,

HIGHER SCHOOL OF TECHNOSPHERE SECURITY,

PETER THE GREAT ST.PETERSBURG POLYTECHNIC UNIVERSITY;

Tumanov Vladimir Alexandrovich - Student,

DEPARTMENT OF LOGGING TECHNOLOGIES,

INSTITUTE OF TECHNOLOGICAL MACHINES AND TRANSPORT OF FOREST;

Lusnikova Veronika Mikhailovna - Student,

DEPARTMENT OF LANDSCAPE, LANDSCAPE AND LANDSCAPE CONSTRUCTION,

INSTITUTE OF LANDSCAPE ARCHITECTURE, CONSTRUCTION AND PROCESSING OF WOOD

SAINT PETERSBURG STATE FOREST TECHNICAL UNIVERSITY,

  1. PETERSBURG

Abstract: the article analyzes the possibility of applying a mathematical model for assessing the risk of an emergency situation of anthropogenic nature in fire hazardous objects of the forest industry on the basis of artificial neural networks. The mathematical model is adapted to the integral model of the development of an emergency situation - man-made fire. In the course of the work, the artificial neural networks were adapted to modern forest industry security systems as tools for assessment and forecasting when making managerial decisions.

Keywords: neural network, emergency situation, risk assessment.

Список литературы / References

  1. ГОСТ Р ИСО/МЭК 31010 —2011. Менеджмент риска. Методы оценки риска.
  2. Приказ Ростехнадзора от 11.04.2016 № 144 «Об утверждении Руководства по безопасности «Методические основы по проведению анализа опасностей и оценки риска аварий на опасных производственных объектах».
  3. ГОСТ Р 53704-2009. Системы безопасности комплексные и интегрированные. Общие технические требования.
  4. Википедия – Свободная энциклопедия. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Искусственная_нейронная_сеть/ (дата обращения: 28.01.2018).
  5. Приказ МЧС № 382 от 30.06.2009 г. «Об утверждении методики определения расчетных величин пожарного риска в зданиях, сооружениях и строениях различных классов функциональной пожарной опасности». Утвержден Министром МЧС от 31 марта 2011 г.
  6. Гуменюк В.И., Рябинина Е.П., Туманов А.Ю., Хлобыстин Н.С. Управление безопасностью в чрезвычайных ситуациях. Изд. Политех. ун-та, 2017. 124 с.

Ссылка для цитирования данной статьи

scientificjournal-copyright    

Электронная версия. Пеганов Н.В., Туманов В.А., Лусникова В.М. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ РИСКА ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ ТЕХНОГЕННОГО ХАРАКТЕРА НА ПОЖАРООПАСНЫХ ОБЪЕКТАХ ЛЕСНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ // Вестник науки и образования №2 (38), 2018. [Электронный ресурс]. URL: http://scientificjournal.ru/images/PDF/2018/VNO-38/matematicheskaya.pdff (Дата обращения: ХХ.ХХ.201Х).

Печатная версия. Пеганов Н.В., Туманов В.А., Лусникова В.М. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ РИСКА ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ ТЕХНОГЕННОГО ХАРАКТЕРА НА ПОЖАРООПАСНЫХ ОБЪЕКТАХ ЛЕСНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ // Вестник науки и образования №2 (38), 2018, C. {см. журнал}.

scientificjournal

Поделитесь данной статьей, повысьте свой научный статус в социальных сетях

      Tweet   
  
  

Кто на сайте

Сейчас на сайте 101 гость и нет пользователей

Импакт-фактор

Вконтакте

REGBAN