Математичне моделювання ризику повеней на основі агентного штучного інтелекту
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
У роботі розглядається задача математичного моделювання ризику повеней у гібридній системі підтримки прийняття рішень, що інтегрує супутникові дані, методи машинного навчання та великі мовні моделі. Система приймає запити природною мовою про міста або регіони та автоматично визначає географічні координати без участі користувача. Запропоновано агентну архітектуру на основі LangGraph, яка здійснює маршрутизацію між модулями отримання супутникових даних, класифікації ризику повені та оцінки площі затоплення у чотирьох режимах: поточний ризик, аналіз ретроспективних подій, сезонний прогноз та порівняння регіонів. Гіперпараметри моделей підбирались за допомогою перехресної перевірки з перебором значень. Проведено порівняльне дослідження семи класифікаторів на глобальному датасеті з 2122 гідрологічних подій у шести регіонах світу. Найкращий результат за F1-мірою для класифікації ризику показав Random Forest (F1 = 0.726 на глобальному тесті), для класифікації масштабу затоплення --- Gradient Boosting (середнє F1 по регіонах ≈0.50).
Опис
Ключові слова
машинне навчання, Google Earth Engine, моделювання повеней, агентний штучний інтелект, LangGraph, підтримка прийняття рішень
Бібліографічний опис
Намчук, М. І. Математичне моделювання ризику повеней на основі агентного штучного інтелекту / М. І. Намчук, С. Ю. Дрозд // Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики : матеріали XXIV Всеукраїнської науково-практичної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених, [Київ], 13–16 травня 2026 р. / КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ, 2026. – С. 360-365.