نموذج ذكي للتنبؤ والوقاية من حالات الازدحام في المشاعر المقدسة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي

الملخص

الخلفية: تُعد فريضة الحج إحدى أكبر التجمعات الدينية في العالم، حيث يتوافد أكثر من 2.5 مليون حاج سنوياً إلى المشاعر المقدسة. الحوادث المسجلة خلال الفترة (1994-2015) أثبتت الحاجة الماسة لأنظمة تنبؤية لإدارة الأزمات لمنع الكوارث الناجمة عن سلوكيات الحشود.
الهدف: تهدف هذه الدراسة إلى تطوير والتحقق من نموذج ذكي للتنبؤ بالأزمات مصمم خصيصاً لإدارة فريضة الحج، باستخدام تقنيات التعلم العميق للتنبؤ بحالات الطوارئ المحتملة للحشود وتمكين استراتيجيات التدخل الاستباقي.
المنهجية: تم تطوير قاعدة بيانات شاملة تغطي 30 عاماً (1994-2024)، تستند إلى بيانات الحوادث التاريخية، وتغذية المراقبة المباشرة، وأجهزة الاستشعار البيئية، وأنماط تدفق الحجاج. تم استخدام هيكل هجين من شبكات الذاكرة قصيرة المدى طويلة الأجل (LSTM) والشبكات العصبية التحويلية (CNN) مع تقنيات التجميع لدمج التحليل الزمني وتحديد الأنماط المكانية ضمن بنية هجينة قوية للتصنيف.
النتائج: حقق النموذج المقترح دقة إجمالية 87.3% في التنبؤ بالأزمات، مع دقة 91.2% في التنبؤ بالحوادث الكبرى. يُظهر النظام معدل إيجابية خاطئة 8.1% ومعدل سلبية خاطئة 4.7%، مع متوسط وقت تنبؤ مسبق 2.3 دقيقة. أسفر تقييم الأداء باستخدام المنطقة تحت المنحنى (AUC-ROC) عن 0.89، مما يشير إلى قدرة تمييزية ممتازة.
الخلاصة: تُقدم هذه الدراسة أول نظام شامل قائم على الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالأزمات في الفعاليات الدينية الجماهيرية. تمكن دقة النموذج واستجابته السريعة وحساسيته الثقافية من تعزيز السلامة في المشاعر المقدسة.