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。     

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。     

陕西省火灾事故的灰色预测

使用灰色GM(1,1)模型对陕西省2005～2011年的火灾数据进行灰色建模,对模型的检验结果显示模型有很好的精度。在此基础上对陕西省2012～2015年的火灾事故发生数、火灾事故伤亡人数以及火灾事故损失进行预测。结果表明,未来四年陕西省火灾事故发生起数和火灾事故伤亡人数有降低的趋势,火灾损失额有增长的趋势。预测结果对于火灾事故的管理和政策的制定有重要意义。     

城市大气污染物浓度预测方法研究

城市大气污染物浓度预测方法主要有2类,即以污染物排放为基础的模型和以与污染相关的环境因素为基础的模型.本文分析了后者中的3种预测模型,并利用BP神经网络模型对城市的SO2浓度进行预测,对不同预测模型的结果进行比较分析.     

降雨型滑坡灾害的约简和逻辑回归预测模型

为实现秦巴山区域降雨诱发的滑坡灾害预警,收集处理不同时段滑坡灾害发生点最近区域站大量降雨数据,形成降雨特征滑坡灾害样本数据集;定义降雨型滑坡灾害知识表达系统,利用知识约简和预测结果反馈方法,选取影响滑坡灾害的降雨特征,进而确定发生滑坡灾害的诱发因子;改进逻辑回归方法,提高模型泛化能力,建立约简逻辑回归预测模型,并与不确定朴素贝叶斯模型和遗传神经网络模型对比。结果表明:约简逻辑回归预测模型能有效处理海量高维降雨数据,且预测准确率较高。     

基于灰色神经网络的民航事故征候预测模型研究

通过对民航事故征候的分析和预测,掌握民航事故征候的发展趋势,并据此提出相应的安全措施以预防事故发生。在灰色预测基础上,结合神经网络理论,分析民航事故征候的特点,提出民航事故征候的串联灰色神经网络组合预测模型。首先,运用灰色理论弱化数据序列波动性,然后利用神经网络非线性信息处理能力构建模型。同时,根据最近10年民航事故征候统计数据,分别对灰色预测模型、神经网络模型和灰色神经网络模型进行检验,并预测未来3年的民航事故征候数量。利用Matlab软件进行预测仿真,对3种预测方法的精度和特点进行分析和比较。结果表明:民航事故征候的灰色神经网络模型预测精度高于单一的灰色预测模型或神经网络模型,并且所需样本少,运算简便,易于实现。     

基于GM(1,1)的残差修正模型的电梯故障率预测

为研究某城市某品牌电梯故障率发展趋势,建立了该城市该品牌电梯故障率的GM(1,1)灰色预测模型,并对所建模型进行了数据检验,检验结果表明该预测模型的预测精度波动较大。为了提高GM(1,1)灰色预测模型的预测精度,利用对模型进行数据检验时得到的残差序列,建立GM(1,1)灰色预测模型的残差修正模型,利用该残差修正模型对原预测模型进行修正。利用经残差修正模型修正后的故障率预测模型对该城市A品牌电梯的故障率进行预测,结果表明:1)残差修正模型对原模型修正后的相对误差与修正前相比有升也有降,但精度有所提高且趋于稳定,表明残差修正模型有利于提高预测精度;2)利用所建立的故障率预测模型求得的预测故障率与实际故障率相比,相对误差不超过8.010%,表明该故障率预测模型的预测精度较高;3)修正模型预测值表明,在现有状态下该城市A品牌电梯的故障率呈上升趋势,应加强该品牌电梯的检维修与管理。     

危险化学品仓储事故演化规律及消防力量需求研究

危险化学品仓储火灾事故复杂,处置难度大,易引发事故多米诺效应,对人民的生命和财产造成严重威胁。本文分析了危化品仓储火灾爆炸事故的演化规律和事故风险,结合事故案例剖析危化品仓储火灾爆炸事故后果及对周边区域的影响。针对危险化学品仓储火灾爆炸事故,建立危化品仓储火灾扑救泡沫需求评价二级指标体系,采用模糊层次分析法建立了泡沫灭火剂用量评价数学模型,并根据救援力量类别需求、各种应急救援装备与作战人员需求建立危化品火灾消防力量需求预测模型,准确预测危化品仓储事故消防力量需求。     

某储罐区火灾多米诺效应场景推演

化工园区中危险源众多,一旦发生事故很容易在整个园区内蔓延和发展.针对化工园区内储罐密集,容易引发连锁反应导致事故扩大的特点,利用FDS软件对储罐火灾场景进行数值模拟,根据储罐所受热辐射确定化工园区内储罐火灾最可能的事故发生序列,并引入基于设备失效前时间的机械设备故障概率模型对罐区内单个储罐的火灾风险进行研究,得到储罐区...     

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。     

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。     

全尺寸巷/隧道火灾风烟流温度预测模型与验证*

为探究巷/隧道火灾热动力灾害的演化规律,基于能量守恒定律和热量转换关系,建立巷/隧道火灾风烟流温度演化的预测模型;考虑巷道分叉和汇合对烟气蔓延和温度的影响,构建分叉和汇合巷道内烟流温度随时间变化的演化模型。通过开展全尺寸巷道火灾实验以及与国内典型隧道火灾试验数据对比,对理论模型进行验证。研究结果表明:理论模型所呈现的烟气温度随时间的变化关系,能较好地反映火灾发展的3个阶段,烟气温度的变化趋势符合火灾火源燃烧特性曲线;理论模型能够准确地预测顶棚最大烟气温升以及温度纵向衰减现象,烟气最高温度预测值与实验结果的误差率在15%以内。研究结果可为巷／隧道火灾时期的烟气控制和救援提供理论参考。     

基于实验和数值模拟的画布类材料竖向火焰蔓延研究

为了更准确的预测和判断画布类材料的竖向着火过程,减少此类事故的发生,保障劳动者生命财产安全,根据Quintiere等人提出的热物理模型,推导出火焰沿竖向蔓延的数学规律。通过对画布材料的实验研究并与火灾动力学软件FDS数值模拟得出的结果进行比较,得出其在竖向燃烧的相关参数。重点研究了火焰形态、火焰高度、火蔓延速度、油画布表面温度、质量损失速率和热释放速率,得到了油画布的火灾增长系数为0.1228。实验表明,画布的竖向燃烧速度远远大于其在水平方向的速度,因此在全景画馆中的火灾危险性是非常突出的。     

城市高层建筑火灾消防及安全逃生策略研究

针对当前城市高层建筑消防的严峻形势及火灾威胁安全逃生的现实问题,从高层建筑的特点分析其火灾的特点,即火势猛、蔓延快、疏散难、伤亡重、结构耐火性差、灭火救援难等,进而提出需从导致高层建筑火灾的设计、管理、装修等环节处着手,从源头上预防和杜绝火灾,将灾害后果降到最低程度。特别强调,若有人身处高层建筑火灾威胁之中,面对突如其来的灾难应立足自救互救,走出误区,采取明智的安全逃生策略,有效地降低人员的伤亡。     

2002年我国事故与灾害状况综述

本对我国2002年的安全生产事故及自然灾害情况进行了总结和评述。包括火灾(城乡火灾、森林火灾、草原火灾)、天气气候特征、农业自然灾害(干旱、洪涝、风雹、低温冻害)、海洋灾害(风暴潮、赤潮、海浪)、地质灾害(地震、泥石流、水土流失)等。     

2003年我国事故与灾害状况综述

对我国2003年的安全生产事故及自然灾害情况进行了总结和评述.包括火灾(城乡火灾、森林火灾、草原火灾)、沙尘天气、水旱灾害(干旱、暴雨洪涝、夏季高温)、农业自然灾害(干旱、洪涝、风雹、低温冻害)、海洋灾害(风暴潮、赤潮、海浪、海冰、溢油)、地质灾害(地震、泥石流)等.     

城市应急物流需求区域确定及等级划分方法

为提高应对突发事件的物资保障能力,提出基于联合国救灾署(UNDRO)灾害风险评估模型的应急物流需求区域风险预评估流程。采用应急物流需求总量,分类别、分事件需求量,需求密度,需求比例等指标进行物流需求测度,研究突发事件发生概率与需求扰动水平、需求密度、需求的自我供给水平相结合的3种需求区域等级划分方法。实例研究表明:区域4、3、1作为城市商业中心,人口密度高及消防隐患多,应急物流需求等级高于其他区域;城市外围区域9,由于工业基础较好,抗风险能力及自我修复能力高,需求等级低。作为城市的有机组成部分,各区域地质灾害事故的发生概率相差不大,城市管理者应关注火灾事故及安全生产事故对应急物流需求的重大影响。