В предлагаемой работе рассматриваются два типа нейросетевых моделей описания пожарных рисков в зависимости от количества населения и профилактических мероприятий. Нейросетевые модели позволяют рассматривать пожарные риски интегрально с учетом типа муниципального образования или по отдельности для каждого из трех существующих типов. На основании этих моделей реализована поверхность отклика пожарные риски - население и профилактика, которая позволяет оценивать величину рисков по входным данным для оптимизации принимаемых решений. При заданной величине нормативного риска получена зависимость оптимальной профилактики в зависимости от численности нанесения муниципального образования, которая позволяет гарантировать пожарные риски меньше или равным нормативным показателям. В статье анализируется и оценивается эффективность профилактических мероприятий с использованием нейронных сетей. Входные данные для обучения нейронной сети включают данные о пожарах, собранные во Вьетнаме и в России (население, количество пожаров, количество гибели, количество профилактических мероприятий). На основании этих показателей прогно-зируется эффективность профилактических мероприятий. По результатам прогнозирования могут быть приняты решения по обеспечению пожарной безопасности в государстве. Полученные результаты свидетельствуют о возможности прогнозирования абсолютного значения эффективности профилактической работы на основе количественных и категориальных переменных. Относительно большая ошибка прогноза связана, с одной стороны, с необходи-мостью учета большего числа входных параметров, с другой стороны, с необходимостью увеличения размера базы обучения нейронной сети. После уточнения модели, полученные результаты позволяют оценить эффективность профилактических мероприятий для провинций и городов.

Ключевые слова: пожарная безопасность, профилактические мероприятия, нейронная сеть, поддержка принятия управленческих решений, модель предсказания

2.3.4 - Управление в организационных системах