ПРОГНОЗНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДОСТУПНОСТИ СОЦИАЛЬНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ

Аннотация

Наличие и равномерное распределение социальной инфраструктуры таких как медицинские учреждения, образовательные организации и системы общественного транспорта играет ключевую роль в обеспечении устойчивого городского развития и повышении качества жизни населения. В данном исследовании рассматривается возможность использования методов интеллектуального анализа данных (data mining) и машинного обучения для оценки, прогнозирования и улучшения доступа к этим важнейшим услугам. Используя масштабные наборы данных, включающие демографические характеристики, геопространственную информацию и исторические данные об использовании, мы разрабатываем прогнозные модели, которые предоставляют практические рекомендации для градостроителей и политиков. Комбинируя геоинформационные системы (GIS) и методы обучения без учителя, такие как кластеризация, мы анализируем пространственные тенденции и выявляем районы с недостаточной инфраструктурой. Исследование сосредоточено на городе Алматы, Казахстан, и включает методы картографирования плотности населения, веб-скрейпинга для получения актуальных данных об объектах инфраструктуры, а также алгоритмы, такие как k-ближайших соседей (k-NN), для определения наилучших мест размещения новых объектов. Наш подход, основанный на данных, демонстрирует, что стратегическое распределение ресурсов на основе прогнозной аналитики может привести к более справедливому и эффективному городскому планированию. Вместе с тем, исследование отмечает определённые ограничения: необходимость в более полных социально-экономических данных, интеграция потоков динамической (в реальном времени) информации и учет поведенческих моделей городских жителей. Будущие исследования должны быть направлены на применение более сложных моделей, таких как ансамблевое обучение и методы глубокого обучения, для повышения точности прогнозов и гибкости принимаемых решений. Настоящая работа вносит вклад в развивающуюся сферу «умного» градостроительства, подчеркивая важность интеллектуальных, ориентированных на данные подходов к созданию более инклюзивных, адаптивных и устойчивых городских сообществ.