МЕТОДИКА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ СОБЫТИЙ В ЗЕМЛЯНОМ ПОЛОТНЕ ЖЕЛЕЗНОЙ ДОРОГИ

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.54309/ijict.2025.21.1.005
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Актуальность темы обусловлена необходимостью разработки точных алгоритмов прогнозирования геофизических событий и мониторинга состояния земляного полотна железной дороги, что позволит своевременно оповещать о возможных опасностях и принимать меры для минимизации ущерба. Во время эксплуатации железнодорожного пути целостность земляного основания может 74This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International LicenseINTERNATIONAL JOURNAL OF INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES 2025. Vol. 6. Іs. 1.нарушаться из-за экзогенных процессов, таких как карстовые явления, суффозия и другие геодинамические процессы, вызывающие деформации и снижение несущей способности грунтового основания. В данной работе исследуется применение алгоритмов машинного обучения, основанных на нейронных сетях, для точного прогнозирования сейсмических событий и обнаружения изменений в земляном полотне путем анализа изменений фазового сигнала, регистрируемого при электрофизических измерениях. Особое внимание уделено анализу фазовых сдвигов геоэлектрических сигналов и их использованию для детального изучения структуры грунта и выявления скрытых дефектов. Разработаны модели, позволяющие по изменениям фазового сигнала судить о нарушении целостности земляного основания. Полученные результаты подтверждают потенциал применения методов интеллектуальной обработки данных и анализа фазовых сигналов в геофизическом мониторинге и прогнозировании, что способствует повышению безопасности железнодорожной инфраструктуры.