Проактивный подход к мониторингу событий в сложных распределенных системах интеллектуального города с использованием технологий больших данных и предиктивной аналитики

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 20-71-10087

НазваниеПроактивный подход к мониторингу событий в сложных распределенных системах интеллектуального города с использованием технологий больших данных и предиктивной аналитики

Руководитель Финогеев Антон Алексеевич, Кандидат технических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Пензенский государственный университет" , Пензенская обл

Конкурс №50 - Конкурс 2020 года «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными

Область знания, основной код классификатора 01 - Математика, информатика и науки о системах; 01-512 - Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений

Ключевые слова интеллектуальный город, большие сенсорные данные, проактивный мониторинг, консолидация данных, интеллектуальный анализ, предиктивная аналитика, временные ряды, прогностическое моделирование, распределенная обработка данных, поддержка принятия решений

Код ГРНТИ28.19.00

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Целью проектных исследований является создание и развитие подхода к проактивному мониторингу событий в урбанистической среде умного города на основе сбора, консолидации и анализа больших сенсорных данных, предиктивного моделирования и оценки ситуаций с целью прогноза возможных негативных трендов развития событий и поддержки принятия решений для снижения рисков происшествий и нештатных ситуаций, повышения безопасности жизнедеятельности человека. Задачи исследования связаны с разработкой методов, способов и технологий сбора, консолидации и обработки больших данных для прогностического моделирования рисков появления и развития негативных событий посредством анализа временных рядов динамики изменений характеристик событий с целью определения и оценки возможных факторов влияния на риски. Объектами исследований являются распределенные системы инженерных сетей коммунальных служб и дорожно-транспортная инфраструктура города. Сбор сенсорных информации выполняется с помощью датчиков, измерительной аппаратуры, камер видеонаблюдения и фоторадарных комплексов фото и видеофиксации, устанавливаемых на контролируемых объектах коммунальных инженерных сетей и участках дорожно-транспортной инфраструктуры, а также с помощью программных приложений и из открытых источников в сети Интернет (через социальные сети, мессенджеры, Web ресурсы). В настоящее время отсутствуют комплексные решения и методы проактивного мониторинга процессами в сложных территориально-распределенных системах интеллектуального города на основе сбора, консолидации и обработки больших данных для прогнозирования временных рядов событий в урбанистической среде и поддержки принятия решений по минимизации рисков аварийных и нештатных ситуаций. Результаты проектных исследований необходимы для решения задач прогностического моделирования динамики появления и развития критических событий, аварий и нештатных ситуаций на распределенных участках инженерных сетей коммунальных служб и в дорожной инфраструктуре для создания безопасной среды жизнедеятельности человека в интеллектуальном городе (Smart City), что подтверждает актуальность тематики проектных исследований. Основным направлением проектных исследований является синтез и развитие технологий проактивного мониторинга для управления рисками возникновения критических событий в территориально-распределенных системах следующие конкретные результаты: 1. Концепция методология проактивного мониторинга событий в территориально-распределенных системах урбанистической среды на основе сбора, консолидации и предиктивного анализа больших данных о нештатных ситуациях и авариях с целью выявления возможных причин и факторов влияния для прогностического моделирования и оценки рисков возникновения и развития негативных событий, которая включает: - методику сбора и обработки больших сенсорных данных (фотографий, видеороликов, телеметрической информации и т.п.) с распределенных датчиков, (датчиков загазованности, загрязнений воздуха, охранной и пожарной сигнализации, протечек воды и т.п.), измерительных устройств (счетчиков электроэнергии, газа, тепла и воды) в коммуальных инженерных сетях, с фоторадарных комплексов фото и видеофиксации, погодных станций, камер видеонаблюдения на участках дорожной инсраструктуры города. - методику сбора и обработки больших данных (текстовых сообщений, фотографий и видеокадров) о происходящих событиях с открытых источников в сети Интернет и мобильных систем. 2. Метод консолидации больших разнородных данных о критических событиях, авариях и нештатных ситуациях с разными временными и геопространственнымb метками, включая исключение дубликатов, подтверждение достоверности, очистку информационного шума, формализацию в виде векторных и графовых моделей, классификацию и кластеризацию в пространстве признаков и факторов влияния, сбор статистик, ретроспективный анализ для установления корреляций с аналогичными происшествиями в прошлом (паттернами событий). 3. Модель и метод обеспечения информационной безопасности для защиты больших сенсорных данных в распределенном информационном хранилище на сенсорных и мобильных узлах сбора данных и в каналах связи телекоммуникационной среды в процессе сбора, передачи и хранения на основе технологий распределенного реестра (блокчейн). 4. Методику представления информации о событиях в виде временных рядов характеристик событий и временных рядов динамики возможных факторов для оценки рисков возникновения и развития негативных событий, определения корреляций с рядами факторов и закономерностей их влияния. 5. Метод сравнительного анализа (бенчмаркинга) временных рядов характеристик событий с временными рядами факторов влияния для определения возможных корреляций между ними, отбора и оценки чувствительности и степени влияния факторов на возникновение аварий и нештатных ситуаций. 6. Предиктивная модель для прогностической оценки рисков возникновения и развития аналогичных критических событий, аварий и нештатных ситуаций на участках инженерных коммунальных сетей и дорожно-транспортной инфраструктуры города. 7. Способ визуализации результатов проактивного мониторинга с геопрострнаственной и временной привязкой на мобильных средствах связи для помощи пользователям и лицам, принимающим решения (ЛПР) для обеспечения безопасности в урбанистической среде Smart City. Цель и задачи проекта соответствуют направлению Н1 из Стратегии научно-технологического развития РФ в плане разработки методов и инструментальных средств для систем обработки больших объемов данных о событиях в городской среде с использованием технологий интеллектуального анализа и машинного обучения для предиктивного моделирования рисков возникновения и развития негативных ситуаций. Научная новизна исследований заключается в синтезе нового научного подхода к проактивному мониторингу событий на объектах сложных территориально-распределенных систем урбанистической среды с использованием технологий интеллектуального анализа больших данных, прогноза негативных событий на основе сравнительного анализа временных рядов событий и факторов влияния на них, прогностической оценки рисков инцидентов. Разрабатываемый научный подход, модели и методы соответствуют мировому уровню исследований в области знаний, связанной с развитием интеллектуальных систем мониторинга и управления, технологий больших данных, распределенной обработки данных, интеллектуального анализа, машинного обучения и прогнозирования. Ожидаемые результаты могут применяться в качестве инструментальных средств для внедрения и развития технологий Smart City, Smart Manufacturing и цифровой экономики в рамках четвертой промышленной революции (Industry 4.0). Разработка методов и моделей проактивного мониторинга с использованием технологий интеллектуального анализа больших данных, предиктивного анализа временных рядов и машинного обучения определяет научную и практическую значимость проектных исследований. Общественная и социальная значимость проекта определяется тем, что результаты проекта предназначены для обеспечения безопасности жизнедеятельности человека в урбанистической среде.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. И. Н. Колесников, А. Г. Финогеев Проактивный мониторинг событий на основе предиктивного анализа временных рядов МОДЕЛИ, СИСТЕМЫ, СЕТИ В ЭКОНОМИКЕ, ТЕХНИКЕ, ПРИРОДЕ И ОБЩЕСТВЕ, Номер: 1 (33) Страницы: 111-125 (год публикации - 2020)
10.21685/2227-8486-2020-1-9

2. Лейла Гамидуллаева, Алексей Финогеев, Кирилл Лычагин, Сергей Васин Study of regional innovation ecosystem based on the big data intellectual analysis International Journal of Business Innovation and Research, Vol. 23, No. 3, pp.313–337. (год публикации - 2020)
10.1504/IJBIR.2020.110971

3. Финoгеев А.А.,Деев М.В.,Колесников И.Н.,Финогеев А.Г. МОНИТОРИНГ ИНЦИДЕНТОВ В ДОРОЖНО-ТРАНСПОРТНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЕ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ «Инновационные, информационные и коммуникационные технологии», Сборник трудов XVII Международной научно-практической конференции, 2020, Сборник трудов XVII Международной научно-практической конференции, 2020 (год публикации - 2020)

4. Деев М. В., Финогеев А. Г., Финогеев А. А. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНО-ИНСТРУМЕНТАЛЬНОГО КОМПЛЕКСА СБОРА И АНАЛИЗА ТРЕБОВАНИЙ РАБОТОДАТЕЛЕЙ «Инновационные, информационные и коммуникационные технологии» Сборник трудов XVII Международной научно-практической конференции, 2020, Сборник трудов XVII Международной научно-практической конференции, 2020 (год публикации - 2020)

5. Финогеев Антон Алексеевич, Финогеев Алексей Германович, Колесников Илья Николаевич, Деев Михаил Викторович Proactive Big Data Analysis for Traffic Accident Prediction Conference on Innovative Technologies in Intelligent Systems and Industrial Applications (CITISIA), IEEE Charles Sturt University Student Branch, 25th to 27th November 2020 Sydney, NSW, Australia (год публикации - 2020)
10.1109/CITISIA50690.2020.9371796

6. Финогеев Антон Алексеевич, Деев Михаил Викторович, Гамидуллаева Лейла Айваровна, Васин Сергей Михайлович, Финогеев Алексей Германович Sustainable Educational Ecosystems: Bridging the Gap between Educational Programs and inDemand Market Skills First Conference on Sustainable Development: Industrial Future of Territories (IFT 2020), E3S Web of Conferences 208, 09025 (2020) (год публикации - 2020)
10.1051/e3sconf/202020809025

7. Гамидуллаева Лейла Айваровна, Васин Сергей Михайлович, Финогеев Алексей Германович Application of hyper-convergent platform for big data in exploring regional innovation systems Data Mining, Modelling and Management, 2020 Vol.12 No.4 Pp: 365-385 (год публикации - 2020)
10.1504/IJDMMM.2020.111395

8. Татьяна Толстых, Лейла Гамидуллаева, Надежда Шмелёва Elaboration of a Mechanism for Sustainable Enterprise Development in Innovation Ecosystems Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, J. Open Innov. Technol. Mark. Complex. 2020, 6, 95 (год публикации - 2020)
10.3390/joitmc6040095

9. Александр Анохин, Сергей Буров, Данила Парыгин, Вячеслав Рент, Наталья Садовникова, Алексей Финогеев Development of Scenarios for Modeling the Behavior of People in an Urban Environment Society 5.0: Cyberspace for Advanced Human-Centered Society, vol. 333, pp.103-114 (год публикации - 2021)
10.1007/978-3-030-63563-3_9

10. А. Финогеев, Д. Парыгин, Н. Матюшин, Н. Садовникова, Т. Петрова, Е. Фадеева Neural Network Processing of Natural Russian Language for Building Intelligent Dialogue Systems Communications in Computer and Information Science : Proceedings of the 7th International Conference on Electronic Governance and Open Society: Challenges in Eurasia (EGOSE 2020) (год публикации - 2020)
10.1007/978-3-030-67238-6_17

11. Деев М. В., Финогеев А. Г., Финогеев А. А. Актуализация образовательного контента для адаптации к требованиям инновационной и цифровой экономики на основе технологий больших данных и интеллектуального анализа Информатизация образования и методика электронного обучения: цифровые технологии в образовании : материалы IV Междунар. науч. конф. Красноярск,, в 2 ч. Ч. 1, С. 88-93 (год публикации - 2020)

12. Зеленский И.С., Парыгин Д.С., Савина О.В., Финогеев А.А., Шуклин А.А., Антюфеев А.Ю. Интеллектуальная поддержка решений по использованию объектов недвижимости для управления урбанизированными территориями International journal of open information technologies, т.8. - № 11. – с. 13-29 (год публикации - 2020)

13. М. В. Деев, Л. А. Гамидуллаева, А. Г. Финогеев, А. А. Финогеев Конвергентный подход к актуализации образовательных программ и контента для развития экосистемы образования в условиях перехода к цифровой экономике Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе, № 3 (35). – C. 84–101. (год публикации - 2020)
10.21685/2227-8486-2020-3-8

14. Деев М.В., Финогеев А.Г., Финогеев А.А., Гамидуллаева Л.А Методика оценки сходимости образовательного контента для конвергентной модели обучения Современные наукоемкие технологии, № 11-2. – С. 360-364 (год публикации - 2020)
10.17513/snt.38388

15. Деев М.В., Финогеев А.Г., Финогеев А.А., Гамидуллаева Л.А. Модели и методики актуализации образовательных программ и контента в рамках построения интеллектуальных образовательных систем Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии, № 4(52). – С. 9-20; (год публикации - 2020)
10.21672/2074-1707.2020.52.4.009-020

16. Гамидуллаева, Л. А. Разработка методики комплексной оценки и прогнозирования инновационного развития региона с использованием самоорганизующейся нейросети Инновации, № 7(261). – С. 57-64 (год публикации - 2020)
10.26310/2071-3010.2020.261.7.009

17. Финогеев А., Кривошипенко С., Ядав В., Егоров К., Парыгин Д. Research methodology for quantitative and qualitative parameters of parking space use Procedia Computer Science : Proceedings of the 10th International Young Scientists Conference on Computational Science (YSC 2021), 28 June – 2 July 2021. – Elsevier, 2021. – Vol. 193. – P. 62–71. (год публикации - 2021)
10.1016/j.procs.2021.10.007

18. А. А. Бурова, С. С. Буров, Д. С. Парыгин, А. Г. Финогеев, Т. В. Смирнова Панель администрирования платформы многоагентного моделирования с возможностью построения графических отчетов International Journal of Open Information Technologies, 2021. – Т. 9. – № 12. – С. 4–14. (год публикации - 2021)

19. Деев М.В., Гамидуллаева Л.А., Финогеев А. Г., Финогеев А.А., Васин С.М. The Convergence Model of Education for Sustainability in the Transition to Digital Economy Sustainability 13, no. 20: 11441. (год публикации - 2021)
10.3390/su132011441

20. Финогеев А.А, Финогеев А.Г., Парыгин Д.С., Шевченко С., Атер Д. Collection and Consolidation of Big Data for Proactive Monitoring of Critical Events at Infrastructure Facilities in an Urban Environment Creativity in Intelligent Technologies and Data Science. CIT&DS 2021. Communications in Computer and Information Science, vol 1448. Springer, Cham (год публикации - 2021)
10.1007/978-3-030-87034-8_25

21. Мкртчан В., Гамидуллаева Л., Финогеев А., Шевченко С., Чернышенко С., Чернышенко В., Амиров Д., Потапова И. Big Data and Internet of Things (IoT) Technologies' Influence on Higher Education: Current State and Future Prospects International Journal of Web-Based Learning and Teaching Technologies (IJWLTT), Vol. 16, Issue 5: 137-157 (год публикации - 2021)
10.4018/IJWLTT.20210901.oa8

22. А.А. Грушевский, И.М. Лисин, А.Г. Финогеев Анализ причин и факторов возникновения дтп на объектах дорожно-транспортной инфраструктуры Научные исследования и разработки: новое и актуальное. Материалы X Международной научно-практической конференции, 2021. – С. 814–818. (год публикации - 2021)

23. А.А. Грушевский, И.М. Лисин, А.Г. Финогеев КЛАССИФИКАЦИЯ И РАНЖИРОВАНИЕ ПРИЧИН И ФАКТОРОВ ВЛИЯНИЯ НА ВОЗНИКНОВЕНИЕ КРИТИЧЕСКИХ СОБЫТИЙ НА РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ОБЪЕКТАХ ГОРОДСКОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ Научные исследования и разработки: новое и актуальное. Материалы X Международной научно-практической конференции, 2021. – С. 507-512 (год публикации - 2021)

24. Шуклин А.А., Парыгин Д.С., Финогеев А.Г., Ложеницина А.В., Архипова А.С. Мобильное приложение для игрового взаимодействия с объектами городской инфраструктуры Моделирование, оптимизация и информационные технологии., 2021. Т. 9. № 2 (33). С. 5-6. (год публикации - 2021)
10.26102/2310-6018/2021.33.2.008

25. Финогеев А., Плешакова Е., Гатауллин С., Корчагин С., Иванов М., Вибхаш Я. Deep Learning Method for Recognition and Classification of Images from Video Recorders in Difficult Weather Conditions Sustainability 2022, Sustainability 2022, 14(4), 2420; (год публикации - 2022)
10.3390/su14042420

26. Парыгин Д., Маликов В., Садовникова Н., Алешкевич А., Савина О. Development of a Methodology for Complex Monitoring of the Development of Urban and Suburban Areas Based on the Intellectual Analysis of Earth Remote Sensing Data and Geospatial Technologies Creativity in Intelligent Technologies and Data Science. CIT&DS 2021. Communications in Computer and Information Science, CIT&DS 2021, CCIS 1448, pp. 405–417, 2021 (год публикации - 2021)
10.1007/978-3-030-87034-8_29

27. А.А. Грушевский, И.М. Лисин, А.Г. Финогеев Геопространственный анализ дорожно-транспортных происшествий ЦИФРОВИЗАЦИЯ СОВРЕМЕННОЙ НАУКИ: СТРАТЕГИИ, ИННОВАЦИИ Материалы XXXVII Всероссийской научно-практической конференции. Ростов-на-Дону, 2022, Год издания: 2022 Страницы: 154-159 (год публикации - 2022)

28. Финогеев А., Мкртчан В., Васин С., Гамидуллаева Л. The Impact of Blockchain Technology on the Smart City Industry DEFIN-2021: IV International Scientific and Practical Conference, Article No.: 85 Pages 1–5 (год публикации - 2021)
10.1145/3487757.3490940

29. Парыгин, Д. С. Управляемое данными развитие урбанизированных территорий ВолгГТУ. - Волгоград : ВолгГТУ, 2021., ВолгГТУ. - Волгоград : ВолгГТУ, 2021. - 124 с. (год публикации - 2021)

30. Деев М.В., Финогеев А.Г., Финoгеев А.А. Разработка структуры интеллектуальной образовательной среды «Инновационные, информационные и коммуникационные технологии» Сборник трудов XVIII международной научно-практической конференции ИНФО-2021, ИНФО-2021, (1-10 октября 2021, Россия, г. Сочи). – с. 39-42. (год публикации - 2021)

31. Д. Парыгин, А. Гуртяков, А. Финогеев, А. Игнатьев, Т. Ерешенко Management of Information from Surveillance Cameras at the Infrastructure Facility Intelligent Systems Reference Library : New Trends and Applications in Internet of Things (IoT) and Big Data Analytics, Springer, Cham, 2022. – Vol. 221. – P. 173–186 (год публикации - 2022)
10.1007/978-3-030-99329-0_12

32. Парыгин Д., Садовникова Н., Гамидуллаева Л., Финогеев А., Ражевский Н. Tools and Technologies for Sustainable Territorial Development in the Context of a Quadruple Innovation Helix Sustainability – 2022, Vol. 14(15). – Art. no. 9086 (год публикации - 2022)
10.3390/su14159086

33. Садовникова Н. П., Пригарин Е. А., Финогеев А. Г. , Якименко Д. И. Визуализация данных экологического мониторинга городской среды Социология города, 2022 - № 1-2. – С.68–80 (год публикации - 2022)
10.35211/19943520_2022_1-2_68

34. Шуклин А. А.,. Парыгин Д. С,. Финогеев А. А, Зеленский И. С., Анохин А. О. Генерация синтетических новостей для продуцирования социального отклика на городские события Социология города, 2022. – № 1-2. – С.81–92 (год публикации - 2022)
10.35211/19943520_2022_1-2_81

35. Сухомлинов Н. М. , Финогеев А. Г., Смирнова Т. В., Иващенко В. Д., Парыгин Д. С. Применение микроконтроллерных систем в исследованиях (на примере машины Атвуда) Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. – Астрахань, 2022. – № 3 (59). – С. 112–121 (год публикации - 2022)
10.54398/20741707_2022_3_112

36. Зеленский И. ,Парыгин Д., Савина О., Финогеев А., Гуртяков А. Effective Implementation of Integrated Area Development Based on Consumer Attractiveness Assessment Sustainability, 2022. – Vol. 14(23). – Art. no. 16239 (год публикации - 2022)
10.3390/su142316239

37. Савина О. В., Парыгин Д. С., Финогеев А. А., Чикин А. Д., Щербаков А. Г. Поддержка принятия решений по повышению энергоэффективности объектов городской инфраструктуры Социология города, Социология города. 2022. № 4. С. 58—69. (год публикации - 2022)
10.35211/19943520_2022_4_58

38. Финогеев А.Г., Парыгин Д.С., Финогеев А.А. Деев М.В. Intelligent SDN Architecture With Fuzzy Neural Network and Blockchain for Monitoring Critical Events Applied Artificial Intelligence, 36, APPLIED ARTIFICIAL INTELLIGENCE 2022, VOL. 36, NO. 1, e2145634 (3747 pages) (год публикации - 2022)
10.1080/08839514.2022.2145634

39. А. О. Анохин, Д. С. Парыгин, Н. П. Садовникова, А. А. Финогеев, А. С. Гуртяков Моделирование поведения интеллектуальных агентов на основе методов машинного обучения в моделях конкуренции Программные продукты и системы, Программные продукты и системы. – 2023. – Т. 36. – № 1. – С. 46–59. (год публикации - 2023)
10.15827/0236-235X.141.046-059

40. Деев М.В., Финогеев А.А., Гамидуллаева Л.А., Финогеев А.Г. Adaptive Management of Intelligent Environment Within an Educational Ecosystem Silhavy R. (eds) Informatics and Cybernetics in Intelligent Systems. CSOC 2021, vol 228: 476-485 (год публикации - 2021)
10.1007/978-3-030-77448-6_46

41. Деев М., Финогеев А., Гамидуллаева Л., Шевченко С., Финогеев А., Tools for Convergence, Actualization and Personalizing Educational Programs and Content Creativity in Intelligent Technologies and Data Science. CIT&DS 2021. Communications in Computer and Information Science, vol 1448. Springer, Cham (год публикации - 2021)
10.1007/978-3-030-87034-8_35

42. Бурова А., Буров С., Парыгин Д., Гуртяков А., Ряженский Н. Distributed Administration of Multi-Agent Model Properties CEUR Workshop Proceeding, International Conference "Internet and Modern Society", Proceedings of the International Conference "Internet and Modern Society" (IMS-2021) , Part 1, pp. 24-33 (год публикации - 2021)

Публикации