农村火灾灰色预测模型及其应用

火灾事故的发生具有随机性、不确定性.根据1997-2006年全国农村火灾情况的统计数据,运用灰色预测理论,构建符合精度要求的GM(1,1)预测模型,结合精度检验、残差修正等手段,预测了2007-2010年农村火灾发生起数、直接经济损失、火灾受伤人数、火灾死亡人数.预测结果显示,农村火灾起数呈上升趋势,由火灾造成的直接经济损失和伤亡人数均呈波动性下降趋势,但是损失依然巨大.     

灰色系统理论在城市火灾事故预测中的应用

随着社会经济的飞速发展,城市化进程的加快和人口的迅速增长,城市火灾频繁发生,造成的损失呈上升趋势.针对城市火灾事故发生的特点,根据灰色理论的基本原理和特性,建立了城市火灾事故灰色理论预测模型,为了更为精确预测城市火灾事故的发生,将城市火灾事故分为了高峰期(春节)和非高峰期两个时段分别进行预测.最后以我国某南方城市火灾状况为例进行了预测,结果表明基于灰色系统理论进行分时段预测城市火灾发生时的结果更精确.     

灰色Elman神经网络在火灾事故预测中的应用研究

针对我国火灾事故现状,结合灰色理论和神经网络的特点,提出灰色Elman神经网络火灾事故预测模型。依据我国1998—2007年火灾事故统计数据,分别选用GM(1,1)模型和灰色Elman神经网络模型对1998—2005年数据(火灾起数)进行拟合,对2006年、2007年数据进行(火灾起数)预测。结果表明:灰色Elman神经网络火灾事故预测模型符合火灾事故的特点;有效地解决了传统灰色预测模型在火灾事故预测中误差大稳定性差的缺陷,提高了预测精度;可对火灾事故进行预测与分析,为消防安全管理提供依据,以最大限度地减少火灾事故的发生。     

基于马尔科夫灰色残差GM(1,1)模型的火灾损失预测

科学地预测火灾事故及其损失,对于制定火灾防控措施具有重要的现实意义。应用基于马尔科夫的灰色残差GM(1,1)模型,对2002—2011年全国火灾损失进行模拟和预测,结果表明,该模型预测精度明显高于GM(1,1)模型,为火灾损失的预测提供了一种简单而可靠的新途径。     

北京市火灾事故特征的统计分析

为全面了解北京市火灾事故的基本情况,使用聚类分析和描述性统计对火灾事故统计数据进行了分析。结果显示,北京火灾事故存在一定的空间分布特征,中南部较其他区域火灾风险较高。火灾事故的时间趋势显示,起火次数、伤亡人数有降低趋势,直接经济损失有上升趋势。不同起火原因引起的火灾事故起数和直接经济损失中,电气和生活用火不慎引起的火灾事故占主要部分。研究对于认识北京火灾事故的特征、发展趋势和有重点的进行火灾事故预防有重要意义。     

基于统计数据的全国火灾形势综合评价与预测

为综合评价我国的火灾形势,掌握火灾发生、发展规律,根据改革开放以来3个不同时间段的火灾统计数据,运用多元统计分析方法,借助统计软件,对火灾数据进行深层次的分析和研究。同时,针对火灾事故的特点,根据灰色理论的原理和特性,建立了火灾事故灰色系统预测模型,预测了2009年我国的火灾发生状况。结果表明:我国的火灾形势从总体上呈现出火灾发生起数上升中趋于平稳,火灾损失和人员伤亡平稳发展中有所降低的趋势。灰色系统理论模型预测结果同实际状况基本吻合,能够对全国的火灾形势进行综合评价,为消防安全管理部门探究火灾规律提供必要的理论支持。     

改进型灰色神经网络在火灾预测中的应用研究

为提高火灾事故的预测精度,降低火灾损失,探讨并修正传统GM(1,1)预测模型关于背景值构造的缺陷,将改进后的灰色模型同BP神经网络模型融合,提出改进型灰色神经网络火灾预测模型。依据我国1997—2009年火灾事故统计数据,分别选用改进型GM(1,1)和改进型灰色神经网络模型对1997—2007年火灾发生起数进行拟合仿真,得到2008—2009年火灾起数预测结果。结果表明:该模型在避免GM(1,1)关于背景值构造缺陷的基础上,兼具灰色系统与神经网络的优点,既体现火灾复杂的灰色系统行为,又能自适应调整学习速率,与单一GM(1,1)相比,该模型的预测结果精度更高。     

基于人工神经网络的城市火灾事故的预测方法

随着社会经济的飞速发展,城市化进程的加快和人口的迅速增长,城市火灾频繁发生,造成的损失呈上升趋势。针对城市火灾事故发生的特点,根据人工神经网络基本原理和特性,建立了城市火灾事故神经网络预测模型;为了更精确预测城市火灾事故的发生,将城市火灾事故分为了高峰期(春节)和非高峰期两个时段分别进行预测;应用神经网络预测模型和分时段相结合方法对某城市火灾事故进行了实际预测。结果表明,神经网络模型是城市火灾事故预测的有效工具,该模型与时段法的结合能准确预测火灾事故发生的趋势。     

我国森林火灾预测及风险分析

根据近年来我国森林火灾统计数据显示,森林火灾造成的损失相当严重.文中首先运用灰色理论GM(1,1)模型预测我国森林火灾发生的总体趋势,结果显示我国森林火灾发生总次数及受灾面积呈现增长趋势,而重大火灾和特大火灾的总次数呈现减少的趋势.然后运用层次分析法(AHP)对影响森林火灾发生的各个因素进行分析,通过计算其综合权值,从而确定各个诱导因素的影响程度.最后,根据风险分析的结果提出一些合理的对策措施,不仅有利于对森林火灾的预防,而且可以减少因火灾造成的损失.     

基于GM模型的城市火灾危险性分析

伴随着城市的快速发展，城市面临的火灾危险性及其造成的损失越来越大，如何根据火灾发生规律研究预测火灾的发生是关键的问题。本文对火灾发生的季节和区域规律进行研究，在灰色系统理论中的GM（1，1）模型基础上利用等维灰数递补GM模型对城市火灾发生的规律进行了预测与分析，计算结果表明，预测值与实际情况基本一致，具有一定的指导意义。     

火灾事故发展趋势预测方法的应用研究

介绍了三种火灾事故发展趋势预测方法：灰色理论预测法、指数平滑法和马尔科夫预测法。结合贵州省1997至2006年火灾四项指标统计数据，探讨了三种预测方法对不同波动幅度数据序列的适用性；给出了贵州省未来两年火灾的发展趋势，可为当地制定正确地防止火灾发生的决策提供重要的参考依据。此外，还对每种方法在预测过程中值得注意的问题进行了讨论。     

建筑火灾损失分段分析研究

以某省1999-2007年火灾统计数据资料为基础,采用火灾发生原因为分类判据,对建筑火灾统计数据进行详细的分析、评估.火灾统计数据按照损失的大小分为5个损失分段,分别对各火灾损失分段的统计数据进行分析.结果表明,当前危害最大的是发生次数最少、单起火灾损失在10万元以上的火灾.利用灰色关联分析法对每个损失段内火灾统计数据进行分析,得到各种火灾原因对火灾发生次数和火灾损失的影响重要程度次序,从而确定每个损失段内火灾发生次数和火灾损失总体发展趋势的主要影响因素.分析结果表明:电气、违章操作、用火不慎、吸烟和自燃引发火灾的次数和造成的火灾损失是影响总体火灾次数和损失的主要因素.分析结果可用于确定消防工作的重点和薄弱环节.     

基于灰色神经网络优化组合模型的火灾预测研究

为了提高火灾事故预测的精度,根据我国火灾事故数据样本较小,波动性较大的特点,将遗传算法优化的灰色无偏预测模型与遗传算法优化的BP神经网络模型结合起来,建立灰色神经网络优化组合模型,充分发挥无偏灰色预测模型适用于小样本的数据预测的优势与BP神经网络处理非线性问题的优点。分别采用遗传算法优化后的无偏灰色GM（1,1）模型、遗传算法优化的BP神经网络预测模型与灰色神经网络优化组合模型对我国1998-2008年的火灾事故进行拟合,并对2009-2011年的火灾事故发生数进行预测。结果表明:灰色神经网络优化组合模型的预测误差最小,精度最高,适用于火灾事故的预测。     

基于灰色拓扑的公共聚集场所火灾预测模型

根据1991—2006年间中国公共聚集场所火灾统计资料,针对公共聚集场所火灾影响因子的不确定性和数据的波动性,运用灰色拓扑预测方法探讨公共聚集场所火灾发生的规律,并建立灰色拓扑预测模型,预测未来5年内火灾发生情况。结果表明,所建立的灰色拓扑预测模型的检验精度都达到"好"的标准。因此,采用该模型对公共聚集场所火灾发生情况进行预测,其结果比较可靠,可供消防部门参考。     

中国火灾最佳灰色回归组合预测模型

火灾现象具有随机性、模糊性,是个复杂的灰色系统行为。研究火灾发生的规律及发展趋势,具有实用价值。笔者给出最小二乘估计意义下的最佳组合预测模型的定义,并求得其权的公式和证明权的惟一性;用回归分析方法建立多个回归模型,并按3条标准即①回归指数大、②系统误差小、③模型精度高,选定最佳非线性回归模型;用灰色理论建立多个灰色模型,并按3条标准即①后验差比值小、②小误差概率大、③预测关联度大,选定最佳灰色模型;再将最佳回归模型与最佳灰色模型有机地结合起来建立中国火灾最佳灰色回归组合预测模型。组合预测模型综合利用前两者提供的不同的有用信息,改善了单一模型的局限性,提高了预测精度,减少了预测误差。组合模型预测中国年火灾起数处于动态增长过程。     

基于贝叶斯网络的养老院火灾风险评估方法研究

为预防养老院火灾事故,结合事故树法(FTA)和贝叶斯网络法(BN),建立了一套养老院火灾风险定量评估模型。首先,采用事故树法建立潜在的养老院火灾事故场景;其次,考虑到养老院火灾事故场景中不确定因素的影响,将事故树模型转化为贝叶斯网络模型,并结合有人员伤亡的养老院火灾事故发生发展实际优化模型;最后,以某市养老院为例,结合调研、文献及统计数据确定先验概率及条件概率,并用GENIE 2.0软件实现贝叶斯图形化,分析验证该模型逻辑可行性。结果表明:通过该模型和方法,不仅可以预测养老院火灾事故中各场景发生发展概率,还能对各风险因素敏感度和最大致因链进行分析,提高了风险因素辨识和评价的准确性,可以为养老院火灾风险分析和防控提供参考。     

基于北京市火灾统计数据的时间序列分析

采用Box-Jenkins法分析了城市火灾时间序列上的趋势性规律,通过数据预处理和模型的识别与诊断,最终建立了城市火灾预测模型。对北京市2000—2006年的火灾统计数据进行了平稳性处理,通过城市火灾预测模型的建模方法对北京市火灾发生次数的时间序列进行了ARIMA建模。根据得到的ARIMA(1,1,0)(1,1,1)12模型对北京市2007年的火灾发生次数进行了预测,并将该模型和BP神经网络模型的预测结果与实际情况进行对比分析。结果表明,ARIMA模型特别适用于随机性较大的火灾数据的趋势预测,并且方法简单,算法经济。     

1～7月份火灾事故通报

2006年以来,全国火灾形势继续保持稳中有降的态势,火灾起数、死亡人数、受伤人数和直接经济损失4项指数全面下降,重、特大火灾事故明显减少。据统计,2006年1～7月,全国共发生火灾14万4217起,死亡963人,受伤883人,直接经济损失4.64亿元(不含森林、草原、军队、矿井地下部分火灾,下同)、与2005年同期相比,事故起数下降1.4%,死亡人数下降39.6%,受伤人数下降37.5%,直接经济损失下降43.3%。2006年以来,全国火灾形势主要有以下特点:一是重、特大火灾事故得到有效遏制,但损失有所上升。1～7月,全国共发生重、特大火灾121起,死亡159人,受伤51人,直接…     

基于Prophet-聚类模型的火灾时空聚集性特征及预测研究

为研究火灾发生的时空变化规律和聚集性特征,为火灾的科学防范提供参考,基于全国2003-2017年火灾发生次数、死亡人数、受伤人数和直接经济损失及31个省级行政区火灾发生次数等统计数据对火灾特征进行了趋势分析和时间序列预测,并通过K-means聚类分析对火灾空间分布特征和风险程度进行了划分.结果表明,2003-2017年月火灾特征呈先下降后上升再下降的趋势,且具有明显的季节趋势特征.春节期间火灾次数显著增多,具有节假日事件特征.使用Prophet模型对火灾次数进行了时间序列预测,均方根误差RMSE为 3 554.25,决定系数R2为0.98,预测精度较高,平均误差为4.6％,表明使用Prophet模型预测具有季节趋势和节假日事件特征的时间序列效果良好.对2015-2017年31个省级行政区的火灾风险程度进行等级划分,发现广东、浙江和江苏的火灾风险最高,总体为严重风险;天津、海南、贵州、西藏、青海、宁夏的火灾风险程度均较低.研究结果可以为更好地挖掘火灾时空分布及聚集性特征,以及消防部门的火灾防控工作提供一定的依据.     

贯彻落实国务院《关于进一步加强消防工作的意见》大力整治火灾隐患确保火灾形势稳定

一、当前火灾形势 1至7月，全区共发生火灾1728起，死32人，伤29人，直接财产损失2313．6万元。与上年同期相比，起数上升14．7％，死亡人数下降56％，受伤人数下降51％，直接财产损失下降20％。其中发生重特大火灾8起，直接财产损失1077万元。与去年同期相比，全区重特大起数减少5起，损失减少22％。虽然火灾整体呈平稳下降趋势，但5月底以来，我区人员密集场所、易燃易爆场所、仓储场所火灾事故频繁发生，造成火灾损失700多万元，呈明显抬头之势，火灾形势不容乐观。