1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Роботи студентів
  3. Магістр
  4. 122 — комп’ютерні науки, F3 Комп’ютерні науки
Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52149
Başlık: Аналітичне опрацювання даних розумних міст з використанням штучного інтелекту
Diğer Başlıklar: Analytical Processing of Smart City Data Using Artificial Intelligence
Yazarlar: Ставицька, Анастасія Романівна
Stavytska, Anastasiia
Affiliation: Тернопільський національний технічний університет імені ім. І. Пулюя
Bibliographic description (Ukraine): {ВІДКОРЕГУЙТЕ!!!} Прізвище І. Б. Назва : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „122 — комп’ютерні науки“ / І. Б. Прізвище. — Тернопіль: ТНТУ, РІК. — ХХ с.
Bibliographic reference (2015): Ставицька А. Р. Аналітичне опрацювання даних розумних міст з використанням штучного інтелекту : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 122 - комп’ютерні науки / наук. кер. В. В. Пасічник. Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2026. 83 с.
Yayın Tarihi: 28-May-2026
Submitted date: 14-May-2026
Date of entry: 6-Haz-2026
Yayıncı: Тернопільський національний технічний університет імені ім. І. Пулюя
Country (code): UA
Place of the edition/event: Тернопіль
Supervisor: Пасічник, Володимир Володимирович
Pasichnyk, Volodymyr
UDC: 004.04
Anahtar kelimeler: 122
комп’ютерні науки
аналітичне опрацювання даних
етичний вплив
інтернет речей
машинне навчання
оптимізація міської інфраструктури
прогностична аналітика
«розумне місто»
штучний інтелект
analytical data processing
artificial intelligence
machine learning
predictive analytics
self-organised maps
smart city
urban infrastructure optimization
Page range: 83
Özet: Кваліфікаційна робота присвячена аналітичному опрацюванню даних розумних міст з використанням ШІ. В першому розділі кваліфікаційної роботи описано концепт «розумного міста» як цифрового простору, де управління й мобільність базуються на аналітичному опрацюванні даних. Висвітлено науково-технологічні основи застосування ШІ в урбаністиці та розглянуто базові інформаційно-технологічні платформи міської інфраструктури. Також проаналізовано етичні принципи впровадження ШІ. В другому розділі кваліфікаційної роботи обґрунтовано концептуальні моделі ШІ та їхній безпосередній вплив на аналітичне опрацювання міських даних. Описано специфіку використання методів обробки даних на основі ШІ для оптимізації спеціалізованих застосунків. На основі інструментів ШІ проведено прогностичну аналітику у міському плануванні, зокрема для моделювання транспортного трафіку, міського зростання та екологічного стану. В третьому розділі кваліфікаційної роботи розроблено класифікацію методів і технологій інтелектуального оброблення й прогнозування міських даних за чотирма категоріями. Спроєктовано комплексний підхід до інтеграції інструментів збору, моніторингу та оптимізації гетерогенної інформації в усіх міських доменах. Шляхом тестування прикладних рішень підтверджено, що впровадження алгоритмів ШІ підвищує операційну ефективність та знижує витрати міських систем.
Thesis is devoted to the analytical processing of smart city data using AI. The first chapter of the thesis describes the concept of the ‘smart city’ as a digital space where management and mobility are based on the analytical processing of data. It highlights the scientific and technological foundations for the application of AI in urban planning and examines the basic information technology platforms of urban infrastructure. It also analyses the ethical principles of AI implementation. The second chapter of the thesis substantiates conceptual AI models and their direct impact on the analytical processing of urban data. The specifics of using AI-based data processing methods to optimise specialised applications are described. Using AI tools, predictive analytics have been conducted in urban planning, specifically for modelling traffic, urban growth and environmental conditions. The third chapter of the thesis develops a classification of methods and technologies for the intelligent processing and forecasting of urban data across four categories. A comprehensive approach to the integration of tools for the collection, monitoring and optimisation of heterogeneous information across all urban domains has been designed. Through testing of applied solutions, it has been confirmed that the implementation of AI algorithms improves operational efficiency and reduces the costs of urban systems.
Açıklama: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 28.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя
Content: ВСТУП 8 1 КОНЦЕПТУАЛЬНІ ТА НАУКОВО-ТЕХНОЛОГІЧНІ ОСНОВИ АНАЛІТИЧНОГО ОПРАЦЮВАННЯ ДАНИХ РОЗУМНИХ МІСТ ЗАСОБАМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ 11 1.1 Концепт «розумне місто» 11 1.2 Стан досліджень в галузі аналітичного опрацювання даних розумних міст з використанням штучного інтелекту 14 1.3 Взаємозв’язок «розумних міст» та штучного інтелекту 17 1.4 Інформаційно-технологічні платформи розумного міста з ШІ 18 1.5 Етичні принципи впровадження ШІ в розумні міста 21 1.6 Висновок до першого розділу 24 2 ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ У РОЗУМНИХ МІСТАХ: ОГЛЯД МЕТОДІВ ОБРОБКИ, ПРОГНОЗУВАННЯ ТА ОПТИМІЗАЦІЇ МІСЬКИХ ДАНИХ 25 2.1 Моделі штучного інтелекту 25 2.2 Аналіз впливу моделей штучного інтелекту 26 2.3 Використання моделей ШІ для застосунків «розумних міст» 28 2.4 Методи обробки даних «розумних міст» на основі ШІ 31 2.5 Прогностична аналітика на основі ШІ у міському плануванні 34 2.5.1 Прогнозування міського зростання 37 2.5.2 Моделі прогнозування трафіку 38 2.5.3 Прогнозування впливу на довкілля 40 2.6 Висновок до другого розділу 42 3 МЕТОДИ ТА МОДЕЛІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ УПРАВЛІННЯ РЕСУРСАМИ ТА ІНФРАСТРУКТУРОЮ РОЗУМНИХ МІСТ 43 3.1 Методи оптимізації підсистем «розумних міст» на основі ШІ 43 3.1.1 Моделі розподілу ресурсів 45 3.1.2 Системи управління енергоспоживанням 47 3.1.3 Оптимізація транспортних систем 48 3.2 Модель структури етичного впливу ШІ на розумні міста 50 3.2.1 Описова модель структури етичного впливу ШІ на розумні міста. 50 3.2.2 Візуальна модель структури оцінки етичного впливу ШІ на «розумні міста» 54 3.3 Застосунки розумних міст 56 3.4 Перспективні тенденції ШІ для розумних міст 62 3.5 Виклики та перспективи подальших досліджень 63 3.6 Висновок до третього розділу 66 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 67 4.1 Безпечні умови праці при монтажі комп'ютерної мережі. 67 4.2 Застереження нещасних випадків та управління ризиками 69 4.3 Підвищення стійкості роботи об’єктів господарської діяльності у воєнний час.. 72 4.4 Планування заходів цивільного захисту на об’єкті у випадку надзвичайних ситуацій 74 4.5 Висновок до четвертого розділу 76 ВИСНОВКИ 77 ДОДАТКИ
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52149
ISBN: {ВІДКОРЕГУЙТЕ!!!} Прізвище І. Б. Назва : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „122 — комп’ютерні науки“ / І. Б. Прізвище. — Тернопіль: ТНТУ, РІК. — ХХ с.
{ВІДКОРЕГУЙТЕ!!!} Прізвище І. Б. Назва : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „122 — комп’ютерні науки“ / І. Б. Прізвище. — Тернопіль: ТНТУ, РІК. — ХХ с.
{ВІДКОРЕГУЙТЕ!!!} Прізвище І. Б. Назва : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „122 — комп’ютерні науки“ / І. Б. Прізвище. — Тернопіль: ТНТУ, РІК. — ХХ с.
Copyright owner: © Ставицька Анастасія Романівна, 2026
References (Ukraine): 1. R. U. Attah, B. M. P. Garba, and I. Gil-Ozoudeh, “Advanced financial modeling and innovative financial products for urban development: Strategies for economic growth,” Int. J. Eng. Res., 2024.
2. Duda O., Kunanets N., Matsiuk O., Pasichnyk V., Rzheuskyi A. Aggregation, Storing, Multidimensional Representation and Processing of COVID-19 Data // Advances in Intelligent Systems and Computing V. CSIT 2020. Springer, Cham, 2021. Vol. 1293. DOI: 10.1007/978-3-030-63270-0_60. ISSN 2194-5357, EISSN 2194-5365.
3. Y. Himeur, M. Elnour, F. Fadli, N. Meskin, and I. Petri, “AI-big data analytics for building automation and management systems: A survey, actual challenges and future perspectives,” Artif. Intell., vol. 2023, 2023.
4. M. A. Fadhel, A. M. Duhaim, A. Saihood, and A. Sewify, “Comprehensive systematic review of information fusion methods in smart cities and urban environments,” Information, vol. 2024, 2024.
5. Khlewee, I. K., Hamze, K., & Muya, T. (2025). AI in smart cities: a review of urban data processing, prediction, and optimization techniques. ESTIDAMAA, 2025, 29–38. https://doi.org/10.56578/estidamaa010104.
6. P. Bellini, P. Nesi, and G. Pantaleo, “IoT-enabled smart cities: A review of concepts, frameworks and key technologies,” Appl. Sci., 2022.
7. F. Ghareh Mohammadi, F. Shenavarmasouleh, M. H. Amini, and H. R. Arabnia, “Data analytics for smart cities: Challenges and promises,” 2021.
8. A. Abdallah, S. Anadani, and H. Ismail, “Internet-Based 3D Volumes with Signed Distance Fields: Establishing a WebGL Rendering Infrastructure,” in Proc. Int. Conf., 2024.
9. J. S. Gracias, G. S. Parnell, E. Specking, and E. A. Pohl, “Smart cities–A structured literature review,” Smart Cities, 2023.
10. S. L. Zubaidi, K. Hashim, S. Ethaib, and N. S. S. Al-Bdairi, “A novel methodology to predict monthly municipal water demand based on weather variables scenario,” J. King Saud Univ., vol. 2022, 2022.
11. Bibri, S.E. (2019), “On the sustainability of smart and smarter cities in the era of big data: an interdisciplinary and transdisciplinary literature review”, Journal of Big Data, Vol. 6 No. 1, p. 25, doi: 10.1186/s40537-019-0182-7.
12. Cugurullo, F., Caprotti, F., Cook, M., Karvonen, A., McGuirk, P. and Marvin, S. (2024), “The rise of AI urbanism in post-smart cities: a critical commentary on urban artificial intelligence”, Urban Studies, Vol. 61 No. 6, pp. 1168-1182, doi: 10.1177/00420980231203386.
13. Visvizi, A., Lytras, M. D., & Mudri, G. (Eds.). (2018). Smart Cities and Smart Governance: Towards the New Frontiers. Elsevier.
14. Riedmann-Streitz, C., Streitz, N., Antona, M., Marcus, A., Margetis, G., Ntoa, S., … Rosenzweig, E. (2024), “How to create and foster sustainable smart cities? Insights on ethics, trust, privacy, transparency, incentives, and success”, International Journal of Human–Computer Interaction, pp. 1-32, doi: 10.1080/10447318.2024.2325175.
15. Kummitha, R.K.R. and Crutzen, N. (2017), “How do we understand smart cities? An evolutionary perspective”, Cities, Vol. 67, pp. 43-52, doi: 10.1016/j.cities.2017.04.010.
16. Saviano, M. and Caputo, F. (2017), “Re-affirming the need for systems thinking in social sciences: a viable systems view of smart city”, 10th Annual Conference of the EuroMed Academy of Business, pp. 13-15.
17. Visvizi, A. and Troisi, O. (2022), “Effective management of the smart city: an outline of a conversation”, in Visvizi, A. and Troisi, O. (Eds), Managing Smart Cities, Springer, Cham, Switzerland.
18. Polese, F., Barile, S., Caputo, F., Carrubbo, L. and Waletzky, L. (2018), “Determinants for value cocreation and collaborative paths in complex service systems: a focus on (smart) cities”, Service Science, Vol. 10 No. 4, pp. 397-407
19. Samuel, A. L. (1959). Some studies in machine learning using the game of checkers. IBM Journal of Research and Development, 3(3), 210-229.
20. Yang, C., Huang, Q., Li, Z., Liu, K., & Hu, F. (2018). Big data analytics for smart cities: progress, challenges and opportunities. International Journal of Digital Earth, 11(4), 365-399.
21. Cugurullo, F. (2020), “Urban artificial intelligence: from automation to autonomy in the smart city”, Frontiers in Sustainable Cities, Vol. 2, p. 38.
22. OECD (2024), Recommendation of the Council on Artificial Intelligence, OECD/LEGAL/0449, Organization for Economic Co-operation and Development (OECD), Paris.
23. European Parliament (2024), “Resolution of 13 March 2024 on the proposal for a regulation of the European Parliament and of the Council on laying down harmonized rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act) and amending certain Union Legislative Acts (COM (2021)0206 – C9-0146/2021 – 2021/0106(COD))”, European Parliament, Vol. P9_TA, p. 0138. 13-March-2024.
24. ITI (2023), “ITI, industry associations outline priorities for EU AI Act, Information Technology Industry Council (ITI), Brussels”, available at: www.itic.org/policy/2023.09.29AIActdraftjointi ndustrystatement_Final.pdf
25. Herath, H.M.K.K.M.B. and Mittal, M. (2022), “Adoption of artificial intelligence in smart cities: a comprehensive review”, International Journal of Information Management Data Insights, Vol. 2 No. 1, p. 100076
26. Luusua, A., Ylipulli, J., Foth, M., et al. (2023), “Urban AI: understanding the emerging role of artificial intelligence in smart cities”, AI and Society, Vol. 38 No. 3, pp. 1039-1044, doi: 10.1007/s00146-022- 01537-5.
27. HLEG (2019), “HLEG on artificial intelligence: ethics guidelines for trustworthy AI, European Commission B-1049 Brussels, document made public on 8 April 2019”.
28. S. E. Bibri, J. Huang, S. K. Jagatheesaperumal, and J. Krogstie, “The synergistic interplay of artificial intelligence and digital twin in environmentally planning sustainable smart cities: A comprehensive systematic review,” 2024.
29. M. E. E. Alahi, A. Sukkuea, F. W. Tina, and A. Nag, “Integration of IoT-enabled technologies and artificial intelligence (AI) for smart city scenario: Recent advancements and future trends,” Sensors, 2023.
30. F. Z. Rozony and M. N. A. Aktar, “A systematic review of big data integration challenges and solutions for heterogeneous data sources,” Acad. J., 2024.
31. S. Schmager and I. O. Pappas, “Understanding human-centred AI: A review of its defining elements and a research agenda,” Behav. Inf. Technol., 2025.
32. Berntzen, L., Johannessen, M. and El-Gazzar, R. (2018), “Smart cities, big data and smart decision- making understanding ‘big data’ in smart city applications”.
33. Dani, A.A.H., Supangkat, S.H., Lubis, F.F., Nugraha, I.G.B.B., Kinanda, R. and Rizkia, I. (2023), “Development of a smart city platform based on digital twin technology for monitoring and supporting decision-making”, Sustainability, Vol. 15 No. 18, p. 14002, doi: 10.3390/ su151814002.
34. Bosco, G., Riccardi, V., Sciarrone, A., D'Amore, R. and Visvizi, A., 2025. AI-driven innovation in smart city governance: achieving human-centric and sustainable outcomes. Transforming Government: People, Process and Policy, 20(1), pp. 98–123.
35. Vaskiv R. I., Hrybovskyi O. M., Kunanets N. E., Duda O. M. Information system of street lighting control in smart city // Radio Electronics, Computer Science, Control. 2024. No. 3(70). P. 212–223. DOI: 10.15588/1607-3274-2024-3-18.
36. Santana, E.F.Z., Chaves, A.P., Gerosa, M.A., Kon, F. and Milojicic, D.S. (2017), “Software platforms for smart cities: concepts, requirements, challenges, and a unified reference architecture”, ACM Comput. Surv, Vol. 50 No. 6, doi: 10.1145/3124391.
37. Duda O., Kunanets N., Martsenko S., Nykytyuk V., Pasichnyk V. Information technology platform for COVID-19 analysis // IEEE CSIT 2021. P. 231–238. DOI: 10.1109/CSIT52700.2021.9648839.
38. Allam, Z. and Dhunny, Z.A. (2019), “On big data, artificial intelligence and smart cities”, Cities, Vol. 89, pp. 80-91.
39. Palka, O., Kunanets, N., Pasichnyk, W., Matsiuk, O. and Matsiuk, S. (2023), “Comparative analysis of smart city, 7th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Systems”, Volume III: Intelligent Systems Workshop, Platforms 487-499.
40. OECD (2022), “OECD framework for the classification of AI systems”, OECD Digital Economy Papers February 2022 No. 323.
41. Sanni, B., Oyetoro, A. and Klaus, H. (2024), “AI model explainability and interpretability: delve into the challenges of making AI models more interpretable in cloud environments, especially when deployed at scale”.
42. Ashwini, K. (2022). Data analytics and artificial intelligence models in smart city applications: A comprehensive review. International Journal of Scientific Research in Computer Science, Engineering and Information Technology, 8(3), 112–125.
43. Fedonuyk A., Yunchyk V., Mukutuyk I., Duda O., Yatsyuk S. Application of the hierarchy analysis method // Journal of Physics: Conference Series. 2021. Vol. 1840(1). DOI: 10.1088/1742-6596/1840/1/012065.
44. Н. В. Лісовий, А. Р. Ставицька, А. В. Гіжовський Хмарні інформаційно-технологічні платформи аналітичного опрацювання даних // ⅩⅠ Міжнародна науково-практична конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 7-8 грудня 2022 року. – Т.: ТНТУ, 2022. – С. 168.- http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/40603.
45. Duda O., Matsiuk O., Kunanets N., Pasichnyk V., Rzheuskyi A., Bilak Y. Formation of hypercubes based on data obtained from IoT devices // International Journal of Sensors, Wireless Communications and Control. 2021. Vol. 11(5). P. 498–504. DOI: 10.2174/2210327910999201210145151.
46. R. Sonani and V. Govindarajan, “Cloud integrated governance driven reinforcement framework for ethical and legal compliance in AI based regulatory enforcement,” J. Sel. Top., 2025.
47. A. A. Adesina, T. V. Iyelolu, and P. O. Paul, “Leveraging predictive analytics for strategic decision-making: Enhancing business performance through data-driven insights,” World J. Adv. Res., 2024.
48. M. Elassy, M. Al-Hattab, M. Takruri, and S. Badawi, “Intelligent transportation systems for sustainable smart cities,” Transp. Eng., 2024.
49. H. Hao, Y. Wang, and J. Chen, “Empowering scenario planning with artificial intelligence: A perspective on building smart and resilient cities,” Engineering, 2024.
50. Duda O., Stanko A. Architecture of monitoring platform in smart cities // Вісник ХНУ. 2023. No. 4. P. 10–19. DOI: 10.31891/2307-5732.
51. S. Pal and S. K. Ghosh, “Rule based end-to-end learning framework for urban growth prediction,” 2017.
52. T. Orusa, A. Viani, and E. Borgogno-Mondino, “Earth observation data and geospatial deep learning AI to assign contributions to European municipalities Sen4MUN: An empirical application in Aosta Valley,” Land, 2024.
53. P. Wu, Z. Zhang, X. Peng, and R. Wang, “Deep learning solutions for smart city challenges in urban development,” Sci. Rep., 2024.
54. S. Felici-Castell, J. Segura-Garcia, J. J. Perez-Solano, R. Fayos-Jordan et al., “AI-IoT low-cost pollution-monitoring sensor network to assist citizens with respiratory problems,” 2023.
55. P. Linardatos, V. Papastefanopoulos et al., “CO2 concentration forecasting in smart cities using a hybrid ARIMA– TFT model on multivariate time series IoT data,” Sci. Rep., vol. 13, no. 1, 2023.
56. R. Pinki, S. Kumar, S. Vimal, and N. S. Alghamdi, “Artificial intelligence‐enabled smart city management using multiobjective optimization strategies,” Expert Syst., vol. 2025, 2025.
57. A. Shah Syed, D. Sierra-Sosa, A. Kumar, and A. Elmaghraby, “Making cities smarter – Optimization problems for the IoT enabled smart city development: A mapping of applications, objectives, constraints,” 2022.
58. Duda O., Zakharia O., Kramar T., Melnyk A., Skaletskyi P. Data mesh smart city architecture // Вісник НУ «Львівська політехніка». 2025. Vol. 17. P. 411–424. DOI: 10.23939/sisn2025.17.411.
59. A. Khatun and S. G. S. Hossain, “Open challenges and issues: Artificial intelligence for transactive management,” 2020.
60. P. Chamoso Santos and F. de la Prieta Pintado, “Smart cities simulation environment for intelligent algorithms evaluation,” 2015.
61. Скалецький П., Ставицька А., Дуда В. Інноваційні інформаційні технології «розумних» міст // Ⅵ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 27-28 квітня 2023. – Т. : ТНТУ, 2023. – С. 176. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/41257.
62. Jawhar, I., Mohamed, N. and Al-Jaroodi, J. (2018), “Networking architectures and protocols for smart city systems”, Journal of Internet Services and Applications, Vol. 9 No. 1, p. 26, doi: 10.1186/ s13174-018-0097-0.
63. Hu, R. (2019), “The state of smart cities in China: the case of Shenzhen”, Energies, Vol. 12 No. 22, p. 4375, doi: 10.3390/en12224375.
64. Yigitcanlar, T., Desouza, K.C., Butler, L. and Roozkhosh, F. (2020), “Contributions and risks of artificial intelligence (AI) in building smarter cities: insights from a systematic review of the literature”, Energies, Vol. 13 No. 6, p. 1473.
65. Al Nuaimi, E., Al Neyadi, H., Mohamed, N. and Al-Jaroodi, J. (2015), “Applications of big data to smart cities”, Journal of Internet Services and Applications, Vol. 6 No. 1, pp. 1-15.
66. Clever, S., Crago, T., Polka, A., Al-Jaroodi, J. and Mohamed, N. (2018), “Ethical analyses of smart city applications”, Urban Science, Vol. 2 No. 4, p. 96, doi: 10.3390/urbansci2040096.
67. Ziosi, M., Hewitt, B., Juneja, P., et al. (2022), “Smart cities: reviewing the debate about their ethical implications”, AI and Society, doi: 10.1007/s00146-022-01558-0.
68. C. Lim, K. J. Kim, and P. P. Maglio, “Smart cities with big data: Reference models, challenges, and considerations,” 2018.
Content type: Master Thesis
Koleksiyonlarda Görünür:122 — комп’ютерні науки, F3 Комп’ютерні науки

Bu öğenin dosyaları:
Dosya Açıklama BoyutBiçim 
2026_KRM_SNnm-61_Stavytska_AR.pdfДипломна робота2,94 MBAdobe PDFGöster/Aç
Tüm Öğe Kaydını Göster İstatistikler


DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.

Yönetim Araçları