Methodology for forecasting the number of disabled people from sanitary losses
The article considers the problems of building mathematical models for predicting the contingent of pension recipients under conditions of uncertainty caused by the impact of hostilities. Based on the study of statistical information on the structure and dynamics of sanitary losses, an approach to r...
Gespeichert in:
| Datum: | 2025 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Kyiv National University of Construction and Architecture
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://es-journal.in.ua/article/view/335835 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Environmental safety and natural resources |
Institution
Environmental safety and natural resources| id |
es-journalinua-article-335835 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Environmental safety and natural resources |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-08-12T14:57:02Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
sanitary losses rehabilitation pension provision modeling Bayesian data analysis classification |
| spellingShingle |
sanitary losses rehabilitation pension provision modeling Bayesian data analysis classification Trofymchuk, Oleksandr Koval, Roman Zarudnyi, Oleksii Methodology for forecasting the number of disabled people from sanitary losses |
| topic_facet |
санітарні втрати реабілітація пенсійне забезпечення моделювання байєсівський аналіз даних класифікація sanitary losses rehabilitation pension provision modeling Bayesian data analysis classification |
| format |
Article |
| author |
Trofymchuk, Oleksandr Koval, Roman Zarudnyi, Oleksii |
| author_facet |
Trofymchuk, Oleksandr Koval, Roman Zarudnyi, Oleksii |
| author_sort |
Trofymchuk, Oleksandr |
| title |
Methodology for forecasting the number of disabled people from sanitary losses |
| title_short |
Methodology for forecasting the number of disabled people from sanitary losses |
| title_full |
Methodology for forecasting the number of disabled people from sanitary losses |
| title_fullStr |
Methodology for forecasting the number of disabled people from sanitary losses |
| title_full_unstemmed |
Methodology for forecasting the number of disabled people from sanitary losses |
| title_sort |
methodology for forecasting the number of disabled people from sanitary losses |
| title_alt |
Методика прогнозування кількості інвалідів з числа санітарних втрат |
| description |
The article considers the problems of building mathematical models for predicting the contingent of pension recipients under conditions of uncertainty caused by the impact of hostilities. Based on the study of statistical information on the structure and dynamics of sanitary losses, an approach to revealing systemic uncertainty in the problem of predicting the contingent of pension recipients is proposed. This work is part of the study of the application of methods of intelligent data analysis and mathematical modeling in information technology intended for use in the pension system.The problem of predicting human losses as a result of hostilities is an urgent problem even in the conditions of the use of high-tech weapons. Sanitary and irretrievable losses are not only the effectiveness of the combat use of the unit, but also the costs of treatment, rehabilitation, pension provision, insurance payments. A high-intensity war with the use of the most modern weapons and military equipment has no analogues in retrospect. Therefore, approaches to predicting combat medical and non-recoverable losses, which are based solely on the calculation of average values or on analogies, cannot provide high-quality results. The study is devoted to the development of a methodology for predictive modeling of medical losses, the basis of which is probabilistic-statistical models in the form of Bayesian networks, the method of time series similarity and cluster analysis. If necessary, the proposed methodology can be used to perform calculations under different scenarios.During the study, a number of numerical experiments were conducted, in which the correctness of the application of the proposed methodology was investigated. Acceptable forecasting results were obtained.The proposals presented in the work will allow to increase the sustainability of the pension system of Ukraine, including by more accurately determining the dynamics of the contingent of pension recipients, and, accordingly, the costs of paying pensions. |
| publisher |
Kyiv National University of Construction and Architecture |
| publishDate |
2025 |
| url |
https://es-journal.in.ua/article/view/335835 |
| work_keys_str_mv |
AT trofymchukoleksandr methodologyforforecastingthenumberofdisabledpeoplefromsanitarylosses AT kovalroman methodologyforforecastingthenumberofdisabledpeoplefromsanitarylosses AT zarudnyioleksii methodologyforforecastingthenumberofdisabledpeoplefromsanitarylosses AT trofymchukoleksandr metodikaprognozuvannâkílʹkostíínvalídívzčislasanítarnihvtrat AT kovalroman metodikaprognozuvannâkílʹkostíínvalídívzčislasanítarnihvtrat AT zarudnyioleksii metodikaprognozuvannâkílʹkostíínvalídívzčislasanítarnihvtrat |
| first_indexed |
2025-07-22T19:25:21Z |
| last_indexed |
2025-09-17T09:27:02Z |
| _version_ |
1850411462410895360 |
| spelling |
es-journalinua-article-3358352025-08-12T14:57:02Z Methodology for forecasting the number of disabled people from sanitary losses Методика прогнозування кількості інвалідів з числа санітарних втрат Trofymchuk, Oleksandr Koval, Roman Zarudnyi, Oleksii санітарні втрати реабілітація пенсійне забезпечення моделювання байєсівський аналіз даних класифікація sanitary losses rehabilitation pension provision modeling Bayesian data analysis classification The article considers the problems of building mathematical models for predicting the contingent of pension recipients under conditions of uncertainty caused by the impact of hostilities. Based on the study of statistical information on the structure and dynamics of sanitary losses, an approach to revealing systemic uncertainty in the problem of predicting the contingent of pension recipients is proposed. This work is part of the study of the application of methods of intelligent data analysis and mathematical modeling in information technology intended for use in the pension system.The problem of predicting human losses as a result of hostilities is an urgent problem even in the conditions of the use of high-tech weapons. Sanitary and irretrievable losses are not only the effectiveness of the combat use of the unit, but also the costs of treatment, rehabilitation, pension provision, insurance payments. A high-intensity war with the use of the most modern weapons and military equipment has no analogues in retrospect. Therefore, approaches to predicting combat medical and non-recoverable losses, which are based solely on the calculation of average values or on analogies, cannot provide high-quality results. The study is devoted to the development of a methodology for predictive modeling of medical losses, the basis of which is probabilistic-statistical models in the form of Bayesian networks, the method of time series similarity and cluster analysis. If necessary, the proposed methodology can be used to perform calculations under different scenarios.During the study, a number of numerical experiments were conducted, in which the correctness of the application of the proposed methodology was investigated. Acceptable forecasting results were obtained.The proposals presented in the work will allow to increase the sustainability of the pension system of Ukraine, including by more accurately determining the dynamics of the contingent of pension recipients, and, accordingly, the costs of paying pensions. В статті розглянуті проблеми побудови математичних моделей для прогнозування контингенту одержувачів пенсій в умовах невизначеності, спричиненої впливом бойових дій. На основі дослідження статистичної інформації про структуру та динаміку санітарних втрат, запропоновано підхід до розкриття системної невизначеності у задачі прогнозування контингенту отримувачів пенсій. Дана робота є частиною дослідження застосування методів інтелектуального аналізу даних та математичного моделювання у інформаційній технології, призначеній до використання у пенсійній системі.Проблема прогнозування людських втрат внаслідок бойових дій є актуальною проблемою навіть в умовах застосування високотехнологічного озброєння. Санітарні та безповоротні втрати – це не тільки ефективність бойового застосування підрозділу, а й витрати на лікування, реабілітацію, пенсійне забезпечення, страхові виплати. Війна великої інтенсивності із застосуванням найсучаснішого озброєння та військової техніки не має аналогів у ретроспективі. Тому, підходи до прогнозування бойових санітарних та безповоротних втрат, які базуються виключно на розрахунку середніх значень або на аналогіях, не можуть забезпечити отримання якісних результатів. Дослідження присвячене розробленню методики прогнозного моделювання санітарних втрат, основу якої становлять ймовірнісно-статистичні моделі у формі мереж Байєса, метод подібності часових рядів та кластерний аналіз. За потреби, запропонована методика може бути використана для виконання розрахунків за різних сценаріїв.В ході дослідження було проведено ряд чисельних експериментів, в яких досліджено коректність застосування запропонованої методики. Отримано прийнятні результати прогнозування.Пропозиції, представлені в роботі, дозволять підвищити стійкість пенсійної системи України, в тому числі, за рахунок більш точного визначення динаміки контингенту одержувачів пенсій і, відповідно, витрат на виплату пенсій. Kyiv National University of Construction and Architecture 2025-06-20 Article Article application/pdf https://es-journal.in.ua/article/view/335835 10.32347/2411-4049.2025.2.121-135 Environmental safety and natural resources; Vol. 54 No. 2 (2025): Environmental safety and natural resources; 121-135 Екологічна безпека та природокористування; Том 54 № 2 (2025): Екологічна безпека та природокористування; 121-135 2616-2121 2411-4049 10.32347/2411-4049.2025.2 uk https://es-journal.in.ua/article/view/335835/324692 Copyright (c) 2025 Oleksandr Trofymchuk, Roman Koval, Oleksii Zarudnyi http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |