Інтелектуальна геоінформаційна система для прогнозування міських проблем із застосуванням моделей машинного навчання та гейміфікації - Васютик, О. С.; Сердюк, П. В. (Scientific Bulletin of UNFU, 2025)
Розроблено інтелектуальну геоінформаційну систему для управління міськими інцидентами на підставі клієнт-серверної архітектури (ASP.NET Core, React), яка інтегрує геопросторовий сервіс, аналітичну панель і модуль прогнозування. Основною інновацією є поєднання двох типів прогностичних моделей (LightGBM (англ. Light Gradient Boosted Machine) для тривалості виконання заявки та SSA (англ. Singular Spectrum Analysis) для кількості звернень) з подієво-орієнтованим модулем гейміфікації, який не тільки підвищує залученість громадян до збирання даних про міські проблеми, але й створює механізм зворотного зв'язку для цілеспрямованого покращення якості вхідних даних для навчання і тестування самих моделей. Проаналізовано відкритий набір даних "Звернення на Гарячу лінію міста Львова" (2022-2024 рр.) та на його основі впроваджено моделі машинного навчання засобами ML.NET. Проведено багатоетапну підготовку даних для регресійної задачі: початковий набір даних із 362 тис. записів очищено від дублікатів, відфільтровано за тривалістю виконання (60-17500 хв) та категоріями (>5000 прикладів), сформувавши фінальний навчальний набір даних із 118 708 записів. Виконано детальну інженерію ознак (англ. Feature Engineering) шляхом генерування циклічних часових (sin/cos) та геопросторових (широта, довгота) ознак, а також доповнення погодними характеристиками. Для забезпечення високої продуктивності та потокобезпечного доступу до моделей у режимі реального часу обґрунтовано та реалізовано інженерне рішення з використанням механізму PredictionEnginePool. Проведено детальну валідацію розроблених моделей. Встановлено, що регресійна модель LightGBM пояснює 64 % варіативності тривалості виконання заявки (R2 = 0,640, MAE = 1707,9 хв). Виявлено через аналіз важливості ознак домінування операційних факторів ("Виконавець", "Категорія") над зовнішніми ознаками (погодні умови). З'ясовано, що багатомодельна архітектура SSA для прогнозування кількості звернень, попри помірну середню відносну точність (середня абсолютна помилка MAE = 32,6 %), правильно відтворює ключові часові патерни, зокрема – тижневу сезонність, що є придатним для операційного планування. Продемонстровано візуалізацію результатів в інтерфейсі, враховуючи інтерактивну карту з кластеризацією та спеціалізовані панелі для відображення прогнозів. Визначено, що запропонований гібридний підхід відкриває перспективи для побудови проактивних систем управління містом, де якість прогнозування та якість вхідних даних посилюють одне одного.