Розробка веб-застосунку із використанням алгоритмів предиктивної аналітики

Abstract

У сучасних умовах високої динаміки бойових дій та зростаючих вимог до оперативного забезпечення, планування логістичних потреб військових підрозділів набуває критичного значення. Підрозділи володіють різнорідною технікою, мають різний склад особового складу та працюють у мінливих умовах, що визначають рівень споживання ресурсів, зокрема пального, боєприпасів та засобів забезпечення. Ефективне прогнозування цих потреб є ключовим чинником стійкості та боєздатності військових формувань. У роботі розглянуто підходи до побудови системи прогнозування, що поєднує нормативну модель розрахунку («норма × коефіцієнти») та умовну ML-модель, яка дозволяє імітувати аналітичні можливості машинного навчання на основі історичних спостережень та закономірностей споживання ресурсів. Проаналізовано фактори впливу, такі як сезонність, інтенсивність операцій, втрати техніки та віддаленість від пунктів постачання, що суттєво змінюють обсяг прогнозованих потреб. У процесі дослідження спроектовано та реалізовано програмне рішення на базі Laravel з використанням MySQL. Система включає модуль прогнозування, інтерфейс для введення вихідних даних та блок візуалізації результатів. Проведено порівняння ефективності базового та умовного ML-підходів, наведено висновки щодо їхнього практичного застосування. Отримані результати демонструють можливість підвищення точності планування логістики та скорочення часових витрат на аналітичні операції, що є важливим для забезпечення стабільної роботи військових підрозділів у складних умовах.