基于大数据分析的火灾预警方法研究

发布时间：2021-02-17 15:00

　　城市中一旦发生火灾将伴随人员伤亡及财产损失,对于城市火灾的发生进行准确预测并采取有效控制措施具有重要重要意义.传统方法存在精度低、计算耗时长等缺点.采用Bootstrap方法、二项分布的方法结合大数据分析并采用超级计算机运行速度较快的优势,可发现数据隐含关系,识别特征数据,提高火灾预测精度.利用天津市2015-2017年火灾数据,采用Bootstrap方法、二项分布的方法构造相应的置信水平为95%的预测区间.根据2015-2016年火灾数据,用2017年的火警数量进行验证,并选取精度较高27%以上的权重作为预测部分中的权重.利用2015-2017年的数据,通过Bootstrap方法、二项分布的方法预测2018年同期情况,得出预测结果吻合度大于63.33%.该模型可应用于火灾预测,其结果可为消防部门制定消防措施及理论依据. 

【文章来源】：南开大学学报(自然科学版). 2020,53(04)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

2018年3月份实际和预测火警数量情况

【参考文献】：
期刊论文
[1]高层建筑火灾系统脆弱性影响因素分析[J]. 曹树楠,李华,陆军平,杨宏刚.  消防科学与技术. 2018(08)
[2]陕西火灾起数的马尔科夫链预测与分析[J]. 郭世昌,张树平,刘书嘉.  消防科学与技术. 2015(11)
[3]关于二项分布比例参数置信区间的一点注记[J]. 张学新,林先安.  湖北工程学院学报. 2015(03)
[4]基于GM（1,1）的灰色系统理论对煤矿顶板死亡人数预测[J]. 管洪,刘超,姜佩文.  甘肃科技. 2015(07)
[5]基于灰色预测GM（1,1）模型的火灾损失预测[J]. 赵伟,马凯.  消防科学与技术. 2013(03)
[6]基于无偏灰色模型的煤矿百万吨死亡率预测[J]. 杨珊,陈建宏,郭宏斌,廖桂生.  中国安全科学学报. 2011(09)
[7]针对火灾统计数据的二元线性回归分析[J]. 李蔚.  黑龙江科技信息. 2010(24)
[8]农村火灾灰色预测模型及其应用[J]. 刘璐,肖泽南,李彦军,吕淑然,张靖岩,陶铁军.  安全与环境学报. 2010(02)

硕士论文
[1]二项分布参数置信区间的比较[D]. 李丹.东北师范大学 2008



本文编号：3038149