Development of Web Application for Visualizing City Emergencies

2021

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sist50301.2021.9465919
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

To solve problems with emergencies, you need to have an idea in which regions more different emergencies occurred, in order to identify some kind of report and analysis. It is also not enough to have only the location of the emergency itself, you need to have different types of information about the emergency itself. This work describes a system that displays different types on a map with the necessary information about from sources of news sites. RandomForest and xgboost machine learning methods were used for forecasting. With the help of the geographic information system, types of emergencies are visualized on the maps of the city of Almaty. All visualization algorithms and technologies are implemented in Python.