基于随机森林的城市建筑火灾风险等级评估方法

为实现城市建筑火灾风险智能量化评估,并解决消防资源优化配置问题,提出一种基于随机森林算法的城市建筑火灾风险等级评估方法。该方法框架由评估模型构建、火灾风险等级确定、特征重要性分析三部分组成,首先,基于随机森林算法和城市火灾特征数据建立火灾风险分数评估模型,对火灾风险进行数值化评估;其次,结合城市火灾防控实际和风险分数,确定地块建筑的火灾风险等级,并挖掘风险等级与建筑物性质之间的关系;最后,在此基础上通过特征重要性(feature importance, FI)算法,对火灾风险因子进行分析,挖掘出高影响因子的火灾隐患特征,以指导消防管理人员提高消防检查效率。以美国迈尔斯堡的历史火灾数据作为实验数据,建立了该城市的火灾风险评估模型,对城市建筑的火灾风险等级进行了量化分析。在上述成果基础上,设计开发了交互式消防热点风险地图,以方便相关人员快速确定地块建筑火灾风险,并据此调整消防检查的策略以及人力物力资源的分配。     

基于事故树分析法研究公共娱乐场所的火灾防控

研究和分析公共娱乐场所的火灾危险性,从而有效地进行火灾防控,对于公共娱乐场所安全和城市安全有着至关重要的意义。本文主要分析了我国公共娱乐场所存在的火灾隐患,介绍了我国公共娱乐场所的消防现状,通过运用事故树分析法研究了影响公共娱乐场所火灾发生的必要条件,由此可以看到火灾先期防控的重要性,所得到的结果和认识,可以使消防部门和经营单位更加了解公共娱乐场所应该如何进行消防安全管理,以减少我国公共娱乐场所的火灾发生。     

试探发挥政府消防职能推进城市老街区火灾隐患整治之路

通过分析地方政府消防职能和城市老街的火灾隐患,提出统筹编制消防规划等整治老街火灾隐患的五个途径,对如何发挥政府消防职能推进城市老街区火灾隐患整治提供借鉴.     

基于Internet的智能火灾监控系统

结合中国的消防现状,针对城市火灾提出了一种以Internet作为信息平台,实施大范围、远距离智能监控的新方案,并对系统的整体结构和主要功能模块进行了初步的探讨.该方案融合了智能火灾识别技术及GIS技术,与传统的消防作业模式相比较,不但能够进行火灾的自动识别与定位,而且可以缩短火灾扑救的准备时间,提高消防作业效率.     

浅析如何解决市政消防给水不足问题

伴随着城市建设,火灾风险性加大、火灾事故也频繁发生,城市消防供水对有效的预防和降低火灾风险的发生具有重要的意义。本文分析了目前城市消防供水的现状问题,提出了优化城市消防供水建设的策略。     

山东省城市群水安全模糊聚类分析

为了有效评价各个地区的水安全状况,提出了将模糊数学和聚类分析相结合的模糊聚类分析方法,并且阐述了该方法的主要计算步骤.共选取13个科学合理的水安全统计指标,根据山东省17个地级市2014—2015年水安全状态样本原始数据,运用模糊聚类分析方法将17个城市的水安全状态进行聚类,分类结果符合实际情况.     

北京市火灾情况的数据分析

为了研究北京市的火灾形势,采用聚类分析方法对北京市2009年至2010年的火灾统计数据进行分析处理,结果按火灾损失分成5类。然后通过分类结果和原始数据进行比较分析,得出北京市火灾发生的特点,正确地认识了火灾形势,从而提出各类地区对火灾预防与管理的建议。     

智能城市消防联网预警系统的设计

城市消防远程监控系统的设计是在10秒内将系统联网单位的火灾报警,设备运行状态等信息自动传输给119调度指挥中心,并依据报警信息类别进行相关处理的一套智能消防预警系统。这一设计思想的核心是将整个城市的消防重点单位进行联网,并进行体系化、模块化,集中、系统的管理,大大减少火灾的发生,强化单位消防安全管理,前移火灾预防关口,快速处置火灾,提高城市防控火灾的综合能力。     

高层建筑火灾扑救策略

近年来,随着我国经济建设的发展,城市建设日新月异,城市的高层建筑如雨后的春笋般的发展日益增多.这些高楼大厦,一方面美化了城市,节约了用地,丰富了城市空间,进一步增加了城市现代感;另一方面也给消防保卫工作增加了难度,高层建筑层数多、功能齐全、结构复杂,一旦发生火灾,扑救困难.在消防部队现有的条件下,要成功的扑救高层建筑火灾,是消防部队面临的新课题之一.为此,本文认真探讨高层建筑火灾的特点,提出了高层建筑火灾的扑救策略,对于有效的扑救高层建筑火灾,保卫城市建设具有重要意义.     

基于大数据分析的火灾预警方法研究

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.