火灾的周期性波动规律及其应用

分析中国火灾的历年统计数据,发现中国火灾发生规律同时具有增长趋势性和周期波动性特征.借助于M ATLAB软件,根据2000-2006年中国火灾统计数据,分别建立了火灾24小时发生起数的(1)趋势灰色预测与周期波动指数相乘的组合预测模型和(2)二次曲线趋势与Fourier级数叠加的组合预测模型,两个模型(预测值与实际值)的平均相对误差都小于0.09.研究结论为消防研究、消防部门决策提供科学依据.     

基于时间序列与灰色拓扑的春节火灾损失预测

火灾每年给中国带来了巨大的损失,春节期间的火灾损失更是严重.根据1999-2010年春节期间火灾统计资料,火灾四项指标数据具有时序性以及随机波动性、模糊性.运用时间序列与灰色拓扑预测方法相结合预测春节期间火灾发生规律,且预测出未来3年内的火灾发生情况.结果表明,时间序列预测模型的平均绝对误差较小,且所建立的灰色拓扑预测模型的拟合精度都达到"好"的标准.因此,采用时间序列与灰色拓扑预测模型相结合对春节火灾发生情况进行预测,其结果合理可靠,可供理论研究和消防部门做出相应的预防措施参考,以达到有效控制和预防春节火灾的目的.     

公共聚集场所特大火灾的灰色拓扑预测模型

根据1991年至2006年间中国公共聚集场所火灾统计资料,针对公共聚集场所特大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了公共聚集场所特大火灾发生的规律,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.因此采用灰色拓扑预测模型对中国公共聚集场所特大火灾发生情况进行预测结果比较可靠,可供消防部门参考.     

城市火灾次数与气象因素的Adaptive-Lasso分析

为研究城市火灾次数与气象因素的关系,以天津市的火灾数据为例,建立月度火灾次数与温度、风速、降雨量、日照、湿度等相关的各月气象因素及上月火灾起数间的线性回归模型.通过Adaptive-Lasso方法对上述变量进行选择并估计其参数,并对所得模型进行了分析比较,同时预测分析了2008年上半年火灾发生数.研究表明,通过Adaptive-Lasso方法建立的线性回归模型能够更好地预测火灾次数.     

基于残差修正GM(1,1)模型的火灾事故预测

为掌握火灾发生、发展的规律,针对火灾事故的特点,根据灰色理论,建立了我国火灾起数及死亡人数的GM(1,1)预测模型.由于火灾起数的波动性较大,运用残差变化规律,对所建立的GM(1,1)预测模型进行了修正,得到残差修正GM(1,1)预测模型,应用该模型对火灾起数进行预测,使预测精度达到了一级.预测结果可以为消防安全管理部门的决策提供科学的依据.     

最佳灰色回归组合模型及其在中国火灾预测中的应用

火灾每年给国家和人民生命财产造成巨大损失.火灾现象具有随机性、模糊性,是个复杂的灰色系统行为.研究火灾发生规律及发展趋势,具有实用价值.为此,首先给出最小二乘估计(LSE)意义下的最佳组合预测模型的定义,并求得组合模型的权的公式和证明权的唯一性.其次,用回归分析方法建立多个回归模型,并按以下三条标准:①回归指数(或相关系数)r大、②系统误差s小、③模型精度p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,并按以下三条标准:①后验差比值c小、②小误差概率P大、③预测关联度ξ大,选定最佳灰色模型;再用最小二乘法将最佳回归模型与最佳灰色模型有机地结合起来建立的中国火灾最佳灰色回归组合预测模型.最佳灰色回归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,提高了模型的预测精度,减少了预测误差,使预测效果更佳.组合模型预测中国年火灾起数处于动态增长过程.     

资源受限下考虑救援优先级的森林火灾应急资源调度

在资源受限情况下,最大限度地减少森林火灾造成的资源损失,实施快速高效的森林消防应急救援成为亟待解决的现实问题.针对森林火灾救援问题的特点,根据不同火灾点的严重程度和火势蔓延速度对火灾救援优先级进行划分;在此基础上,以消防车辆救援时间最小化作为优化目标,建立消防救援车辆路径优化的混合整数线性规划模型.为解决资源受限下森林...     

中国西北地区沙尘暴的发生规律研究

借助MATLAB软件,根据中国西北地区六个省份1981～2005年沙尘暴发生天数、月平均风速、大风发生天数、月平均气温、月降水量、月平均相对湿度的统计数据,研究中国西北地区沙尘暴的区域分布和时间分布规律及其与气象因子的关系.方差分析结果表明:西北地区沙尘暴危害程度省份差异不显著,不同观测站所在地沙尘暴危害程度的差异显著,不同月份沙尘暴危害程度的差异也显著;聚类分析结果表明:拐子湖等站点所在地受沙尘暴危害最严重,各年4月份受沙尘暴危害最严重,北京地区8月份几乎不发生沙尘暴;相关分析结果表明:西北地区沙尘暴的气候影响因子为月平均风速、月大风发生天数和月相对湿度.由回归分析得到,沙尘暴每月发生天数y随月份t的变化规律为正态分布.研究结果可供有关部门参考.     

基于IGRA-ISVD约减和RBF的森林火灾消防直升机需求预测模型

针对森林火灾消防直升机需求预测问题,提出了一种基于改进灰色关联分析(IGRA)和改进奇异值分解(ISVD)约简的径向基函数(RBF)神经网络预测模型.首先,基于既有研究梳理了森林火灾消防直升机需求预测指标体系;然后,在改进灰色关联分析和奇异值分解方法的基础上,分别对消防直升机需求预测数据信息进行属性约简和维度约简;最后,利用约简预测数据信息对RBF神经网络进行训练,进而构建消防直升机数量预测模型.案例分析和对比分析表明了本文所提方法的可行性和合理性.     

灰色关联分析在中国交通事故综合评价中的应用

利用数学软件M ATLAB制作了一个多元灰色关联分析工具箱,并用该工具箱对1997~2006年中国31个地区交通事故统计数据进行多元灰色关联分析,从18个社会经济因素中找出了对交通事故指标影响关系最为密切的几个社会经济因素,并对中国31个地区10年交通事故危害程度作综合评价.研究表明:各地区"生产总值"及"旅客周转量"等社会因素对交通事故四个指标(发生起数、死亡人数、受伤人数和损失折款)影响最大;多考虑"生产总值"及"旅客周转量"两个指标对31个地区的交通事故危害程度的综合评价,比仅仅考虑四个交通事故指标的综合评价,结果更为合理;1997~2006年中国交通事故最为严重的前3个地区为:广东、浙江、福建.研究结果可供交通管理部门参考.     

地铁车站火灾风险的模糊综合评价

根据地铁车站火灾的特点,确定地铁车站火灾风险的评价指标体系及权重.运用模糊数学原理,建立地铁车站火灾风险的模糊综合评价模型,并应用模型对某地铁车站火灾风险进行评价,较好的反映该地铁车站火灾安全的实际状况.方法为地铁车站火灾风险评价提供了新的思路,也为地铁车站火灾的防治提供理论依据.     

商业建筑人员疏散系统模型的构建与决策

针对我国商业建筑火灾事故频发、群死群伤事故严重的现状,对全国商业建筑特大火灾案例进行统计调查,建立人员疏散系统模型数据采用贝叶斯统计分析方法进行分析,克服了火灾数据缺乏、且难以进行大量重复实验的困难,得到各基本事件发生概率的条件期望估计与方差.通过误差传播对系统进行敏感性分析.通过对系统故障树的分析,得到在火灾发生情况下商业建筑人员疏散失败的概率及方差,并进行系统决策.     

火灾图像的模糊识别探测方法

烟气是火灾过程的重要物理现象,烟气中悬浮的烟气颗粒数目、尺寸分布、烟气浓度及其湍流效应等是火灾图像探测的重要影响因素,本文分析烟气的多参数特征,提出一种基于烟气多参数特征的火灾图像探测方法。     

基于灰色系统理论的城市火灾预测分析

提出利用灰色系统理论对城市火灾进行预测的合理性 ,在一般灰色系统模型 GM(1 ,1 )的基础上 ,通过利用等维灰色递补动态预测模型为基础对原始数据预处理及变换后 ,结合对城市火灾按不同分时段进行预测比较 ,最后以某市近年来的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结果更精确 .     

The Siting of Fire Stations

Perhaps the most important decision facing any Chief Fire Officer is how many fire stations to have and on which sites to build them. It is appreciated that the optimum solution is that which minimizes the sum of the financial loss from fire and the cost of providing the fire brigade. Financial loss data are not as yet available so the criteria for optimization have had to be altered.A technique has been evolved which minimizes the total number of fire appliance journey times to fires for any given number of fire stations. A set of solutions is obtained giving the best combination of r station sites from a set of n alternative sites, where r varies from n-1 to 1. This technique has been applied to the area covered by Bristol Fire Brigade and the results are discussed.Although the criterion adopted for optimization was necessarily unsatisfactory a near valid set of answers appears to have been obtained. Suggestions for future work are also made.