1. Проект «Паводок 2.0»

Год реализации: 2023. В рамках данного проекта реализована интеллектуальная система для прогнозирования и моделирования паводковой ситуации на основе собственной библиотеки машинного и глубокого обучения.
Проект реализован совместно со студентами Финансового университета при Правительстве Российской Федерации для Республики Башкортостан.
Научные публикации по проекту:
1.1. Palchevsky, E.V. Development of an intelligent system for early forecasting and modelling of flood situation on the example of the Republic of Bashkortostan using a proprietary machine and deep learning library / E.V. Palchevsky, V.V. Antonov, N.N. Filimonov, L.L. Rodionova, L.L. Kromina, T. Breikin, A.A. Kuzmichev, A.A. Pyatunin, V.V. Koryakin // Journal of Hydrology. Vol. 633. – Elsevier, 2024. – pp. 130978. (Scopus: Q1, WoS: Q1)
Самый престижный в мире научный журнал по гидрологии. Статья написана по результатам исследовательских работ в рамках Государственного задания.
Ссылка на публикацию.
1.2. Пальчевский, Е.В. Моделирование зон затопления на основе прогнозирования временных рядов и ГИС-технологий / Е.В. Пальчевский, В.В. Антонов, Л.Е. Родионова, Л.А. Кромина, А.Р. Фахруллина // Компьютерная оптика. Т. 48. № 6 – ИСОИ РАН, 2024. С. 913-923. (Scopus: Q2, Web of Science: Q3)
Ссылка на публикацию.
1.3. Palchevsky, E.V. Method of Data Preprocessing on the Basis of Pulse Neural Network to Improve the Accuracy of Water Level Forecast on the Example of Ufa City of the Republic of Bashkortostan / E.V. Palchevsky, V.V. Antonov, E.A. Makarova, N.A. Kononov, Ya.S. Voyakovskaya // Programmnaya Ingeneria. Vol. 15. No 5. — New technologies, 2024. — pp. 265-272. (RSCI)
Ссылка на публикацию.
1.4. Palchevsky, E.V. Development of a method of ensuring control over deviations in the work of automated systems of the enterprise on the example of the electric power industry / E.V. Palchevsky, V.V. Antonov, V.N. Shkarov, L.E. Rodionova, O.N. Smetanina // Programmnaya Ingeneria. Vol. 15. No 6. — New technologies, 2024. — pp. 322-328. (RSCI)
Ссылка на публикацию.

2. Проект «Энергетика»

Год реализации: 2023. В рамках данного проекта реализована интеллектуальная система для прогнозирования потребления электроэнергии в Республике Башкортостан на основе собственной библиотеки машинного и глубокого обучения.
Проект реализован совместно со студентами Финансового университета при Правительстве Российской Федерации для Республики Башкортостан.
Научные публикации по проекту:
2.1. Palchevsky, E.V. The Concept of Formation of Intelligent Control Systems of Power Supply of Urban Networks / E.V. Palchevsky, V.V. Antonov, L.A. Rodionova, L.A. Kromina, A.R. Fakhrullina, L.I. Baimurzina, E.A. Rodionov // Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. Vol. 24, No 4. – New Technologies Publishing House, 2023. – pp. 190–198. (Scopus: Q3)
Ссылка на публикацию.
2.2. Palchevsky, E.V. Intelligent forecasting of electricity consumption in managing energy enterprises in order to carry out energy-saving measures / E.V. Palchevsky, V.V. Antonov, L.A. Rodionova, L.A. Kromina, A.R. Fakhrullina // Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. Vol. 24, No 6. – New Technologies Publishing House, 2023. – С. 307–316. (Scopus: Q3)
Ссылка на публикацию.
2.3. Palchevsky, E.V. Artificial Neural Network for Forecasting Electricity Consumption in Energy Enterprises / E.V. Palchevsky, V.V. Antonov, L.E. Rodionova, A.R. Fakhrullina, L.A. Kromina // Programmnaya Ingeneria. Vol. 14. No. 1. — New technologies, 2023. — pp. 34-41. (RSCI)
Ссылка на публикацию.
2.4. Palchevsky, E.V. Method for improving the accuracy of predictive values of time series based on the imputation of historical data / E.V. Palchevsky // Programmnaya Ingeneria. Vol. 14. No. 6. — New technologies, 2023. — pp. 301-306. (RSCI)
Ссылка на публикацию.
2.5. Palchevsky, E.V. Development of a method of ensuring control over deviations in the work of automated systems of the enterprise on the example of the electric power industry / E.V. Palchevsky, V.V. Antonov, V.N. Shkarov, L.E. Rodionova, O.N. Smetanina // Programmnaya Ingeneria. Vol. 15. No 6. — New technologies, 2024. — pp. 322-328. (RSCI)
Ссылка на публикацию.

Защищена кандидатская диссертация.

3. Проект «Паводок»

Год реализации: 2021. В рамках данного проекта реализована интеллектуальная система для прогнозирования паводковой ситуации на основе искусственной нейронной сети.
Проект реализован совместно со студентами Уфимского государственного авиационного технического университета (сейчас — Уфимского университета науки и технологий) для Республики Башкортостан.
Научные публикации по проекту:
3.1. Palchevsky, E.V. A system based on an artificial neural network of the second generation for decision support in especially significant situations / E.V. Palchevsky, V.V. Antonov, R.R. Enikeev, T. Breikin // Journal of Hydrology. Vol. 616. – Elsevier, 2023. – pp. 128844. (Scopus: Q1, WoS: Q1)
Самый престижный в мире научный журнал по гидрологии. Статья написана по результатам выполнения проекта «Паводок» 2021 года в рамках Государственного задания.
Ссылка на публикацию.
3.2. Palchevsky, E.V. Threats complex distributed systems parrying based on their development prognostication / E.V. Palchevsky, O.I. Khristodulo, S.V. Pavlov // Advances in Social Science, Education and Humanities Research. Vol. 483. – Atlantis Press, 2020. – С. 191-194. (Web of Science)
Ссылка на публикацию.
3.3. Palchevsky, E.V. Threat prediction in complex distributed systems using artificial neural network technology / E.V. Palchevsky, O.I. Khristodulo, S.V. Pavlov // CEUR Workshop Proceedings. Vol. 2763. — CEUR Workshop, 2020. — C. 284-289. (Scopus)
Ссылка на публикацию.
3.4. Palchevsky, E.V. Intelligent data analysis for forecasting threats in complex distributed systems / E.V. Palchevsky, O.I. Khristodulo, S.V. Pavlov, A.M. Kalimgulov // CEUR Workshop Proceedings. Vol. 2744. — CEUR Workshop, 2020. — C. 285-296. (Scopus)
Ссылка на публикацию.
3.5. Palchevsky, E.V. Decision support system based on application of the second generation neural network / E.V. Palchevsky, V.V. Antonov // Programmnaya Ingeneria. Vol. 13. No. 6. — New technologies, 2022. — С.301-308. (RSCI)
Ссылка на публикацию.
3.6. Пальчевский, Е.В. Прогнозирование на основе искусственной нейронной сети второго поколения для поддержки принятия решений в особо значимых ситуациях / Е.В. Пальчевский, В.В. Антонов, Р.Р. Еникеев // Программные продукты и системы. Том 35. Выпуск 3. – Изд-во: ЗАО НИИ «Центрпрограммсистем», Тверь, 2022. – С. 488-503. (RSCI)
Ссылка на публикацию.

4. Проект «Интеллектуальная система составления тестовых заданий»

Год реализации: 2024. В рамках данного проекта на основе LLM-модели реализован чат-бот (небольшой аналог ChatGPT) для генерации ответов на различные запросы пользователей.
Проект реализован совместно со студентами Финансового университета при Правительстве Российской Федерации.
Проект реализован в рамках докторской диссертации.
Научные публикации по проекту: в процессе…

5. Проект «Интеллектуальная система прогнозирования давления в газопроводе и моделирования аварийных ситуаций»

Год реализации: 2025.
Основной особенностью данной системы является усовершенствованная архитектура LSTM, которая интегрирована с физическими моделями для точного прогнозирования аварий на газопроводах. Модель использует адаптивные гейты, которые динамически настраиваются с учетом внешних параметров (например, температуры и влажности), что значительно повышает точность прогнозов. Разработан специализированный 4D-тензор для глубокого анализа многомерных данных с учетом физических ограничений, а встроенный алгоритм моделирования визуализирует последствия аварий (радиус взрыва и зона поражения).
Предложенный подход может быть адаптирован для различных систем в самых различных областях, например, нефтегазовая отрасль (прогнозирование и мониторинг состояния трубопроводов, предотвращение аварий и оптимизация технологических процессов), электроэнергетика (прогнозирование и моделирование аварийных ситуаций на электросетях), гидрология (прогнозирование и моделирование паводковых ситуаций), химическая промышленность (контроль химических реакций, предотвращение утечек и обеспечение безопасности технологических установок), системы водоснабжения (обнаружение утечек, оптимизация работы сетей и прогнозирование возможных аварийных ситуаций), транспортная инфраструктура (прогнозирование износа мостов, железных дорог и других объектов, где важна динамика физических нагрузок).
Проект реализован самостоятельно в рамках докторской диссертации.
Научные публикации по проекту: в процессе…