城市区域火灾特性及消防自由布局优化研究
城市区域火灾特性及消防自由布局优化研究城市建设日新月异，多样化的街道空间和新1日建筑的融合，促使绒市街区环编出现多种火灾影响因素．对于消防站布局优化工作来说，偏要基于城市的火灾特点开展，现有的分析方法因存在主观的判断．并且朱能充分利用城市的地理数据，特别是容易忽略 城区存在的老旧街区、小产权房等．不能全面准确地反峡真实的火灾风险分布，消防站工作效能无法满足实际需求．因此，本文通过对西安市某城区火灾凤险较大的场所选仔调研，并分析火灾时间数据与空向数据，号l入机器学习算法综合分析火灾分布的空间相关俭，在此基础上提出对城市消防站的布局优化方法．主要工作如下:
在深入调研西安市某城区消防安全状况的基础上．分析2017-2019年火灾历史敏摇． 通过使用小波分析法和核警度分析法对火灾的时空分布进行分析．火灾时间分布规律z 火灾绩次在整个时间域的波动分布着4个周期，火灾频次呈现季节性波动，冬季和夏象 火灾频？＞（校高g火灾!i!P司分布规律z火灾主要集中在建掌路、三桥街办，皇高度聚集状态，向外延伸大致呈降低趋势，但仍有霉星的高发热点，其中老l日小区、高层小产权房小区为火灾多发地．
采用随机森林及BP神经网络两种算法对城市火灾的发生进仔建模分析，通过决定位系数、均方误篓等评价指标的对比，随机梅林预测模型优于BP神经网络预测模型， 随机森林预测模型的检验结果表明模型具有校好的预测能力：通过袋外数据分析得出各 火灾特征因素E重要度，结果显示高层小产权房小区密度和老｜日小区密度是两个绩为1重要的火灾特征因素．
通过火灾空闲核密度分布与火灾后果变量核密度分布建立火灾风险点分布阁，结合 火灾分布的空间相关俭，使用定位配给模型，对城市消防站的布局分级优化，并在消防 站布局优化中考虑风险等级与响应时间的对应关系，即风险同􀁌对应等级的消防站相对应，分别确定7优化后一银普通消防站、小型消防站及微型消防站的数量及位置．本文 的研究成果能略为城市区域火灾防控和消防站布局优化槌供决策支持．具有重要的社会价值。
关键词：区域火灾机器学习算法；ArcGIS；小波分析；定佼-配给模型
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