Dữ liệu đầu vào được thu thập từ Google Search dựa trên từ khóa thiên tai, sau đó được tiền xử lý để loại bỏ dữ liệu nhiễu và chuyển thành dạng có cấu trúc.

• Áp dụng phương pháp clustering không gian–thời gian dựa trên mật độ (DBSC) để xác định các vùng thiên tai như động đất, lũ lụt, sạt lở.
• - Từ dữ liệu đã được phân cụm, chọn đặc trưng dựa trên từ khóa thiên tai (sự kiện, vị trí, thời gian), sau đó phân loại bằng cây quyết định thành hai lớp: dữ liệu liên quan (positive) và không liên quan (negative).
• - Sử dụng thuật toán di truyền (GA) để tối ưu hóa quá trình dự báo sự kiện thiên tai từ lớp dữ liệu liên quan.
• - GPS được tích hợp để định vị vị trí thiên tai theo thời gian thực, hỗ trợ người dùng tránh các tuyến đường nguy hiểm.
• - So sánh với các phương pháp hiện có như Hybrid PSO và Maximum Entropy cho thấy phương pháp đề xuất có độ chính xác cao hơn, tiêu tốn ít bộ nhớ hơn và thời gian dự báo ngắn hơn.