Proceedings of the International scientific and practical conference ―New York Global Science Conference 2026‖ (May 18-20, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. – New York, USA, 2026. - 322 p.

142 INFORMATION TECHNOLOGIES AND SYSTEMS УДК 004.8 Кривцун Сергій Юрійович студент Харківський національний університет радіоелектроніки м. Харків, Україна МЕТОД МУЛЬТИМОДАЛЬНОГО ПРОГНОЗУВАННЯ СТАНІВ ТРАНСПОРТНОЇ МЕРЕЖІ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ СЕМАНТИЧНОГО АНАЛІЗУ ВІДКРИТИХ ДАНИХ Анотація. У статті запропоновано метод мультимодального прогнозування станів транспортної мережі MMTF, який поєднує просторово-часові дані дорожнього руху із семантичним контекстом відкритих текстових повідомлень. Наукова новизна полягає в розробленні механізму динамічного перерахунку матриці суміжності графа на основі інформаційних тригерів та модифікації функції втрат під впливом семантичного вектора події. Архітектура моделі інтегрує мережі GCN, LSTM та мовну модель mBERT через крос-модальний механізм уваги. Апробація на реальних даних транспортної інфраструктури Харкова (грудень 2025 р. - березень 2026 р.) показала, що порівняно з базовою моделлю STGCN похибка MAE знизилася на 18,3% у штатному режимі та на 31,2% в умовах ДТП та нестандартних інцидентів.