【摘 要】
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随着城市化进程的不断加速,城市中建筑单位日趋密集,城市的防火救援工作变得愈发严峻。消防部门在有限的人力下愈发难以完成消防检查、火灾救援等任务,因此在不降低消防救援效果的前提下降低消防部门的工作量成为当下消防部门工作的重要方向之一。而城市建筑的火灾预防工作也越来越得到社会各界的关注。本文研究从消防部门的消防检查、火灾预警和火灾救援三个方面入手,利用消防部门积累的历史火灾数据,对数据进行分析,并通过机
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随着城市化进程的不断加速,城市中建筑单位日趋密集,城市的防火救援工作变得愈发严峻。消防部门在有限的人力下愈发难以完成消防检查、火灾救援等任务,因此在不降低消防救援效果的前提下降低消防部门的工作量成为当下消防部门工作的重要方向之一。而城市建筑的火灾预防工作也越来越得到社会各界的关注。本文研究从消防部门的消防检查、火灾预警和火灾救援三个方面入手,利用消防部门积累的历史火灾数据,对数据进行分析,并通过机器学习算法构建模型优化上述三个问题,为消防部门决策提供帮助。本文主要有以下三部分研究内容:火灾影响因素分析、单位火灾风险预测模型、救援难度评估模型。在火灾影响因素分析中,本文利用数据统计初步筛选火灾相关因素,并利用相关性分析进一步确定某因素对火灾的影响,最后,构建数据集,利用频繁项集挖掘算法挖掘火灾数据集中频繁出现的属性组合。在单位火灾风险预测研究中,本文研究利用极端梯度提升算法(XGBoost)结合历史火灾相关数据构建单位火灾风险预测模型,实现对单位未来时间段内的火灾风险提前预知,并针对性对高风险单位进行检查。火灾风险预测模型构建主要包括数据预处理、训练集构建、模型训练和模型评估四个部分。实验结果表明,利用XGBoost算法对单位火灾风险进行预测是可行的。在火灾救援难度评估研究中,本文提出一种基于多属性决策方法利用多种要素对火灾救援难度进行分级,并利用XGBoost算法构建火灾救援难度预测模型,实现对单位火灾救援难度的量化和提前预知,帮助消防部门准确派出消防力量。
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