[发明专利]一种火灾风险评估方法、装置及服务器

权利要求书

1.一种火灾风险评估方法，其特征在于，包括：

获取一组以上的消防统计数据，其中，每组消防统计数据包括指标分值和火灾危害等级；

将所述指标分值作为条件属性，将所述火灾危害等级作为决策属性，建立决策表；

对所述决策表进行属性约简，以获得最佳约简集；

根据所述最佳约简集建立简化后的决策表；

通过所述简化后的决策表对机器学习模型进行训练，以获取训练机器学习模型；

根据所述最佳约简集获取采样数据，将所述采样数据输入所述训练机器学习模型，以获得所述训练机器学习模型输出的火灾风险的评估结果。

2.如权利要求1所述的火灾风险评估方法，其特征在于，所述将所述指标分值作为条件属性，将所述火灾危害等级作为决策属性，建立决策表之前，包括：

根据评估目标制定火灾风险评估指标体系；

获取火灾统计数据，以根据预设分析方法建立与所述火灾统计数据对应的火灾危害等级；其中，所述火灾统计数据包括第一预设时间段内评估目标区域的火灾发生次数、伤亡人数、经济损失、火灾覆盖面积；所述预设分析方法包括线性回归方法、支持向量机分类方法和专家打分方法。

3.如权利要求1所述的火灾风险评估方法，其特征在于，所述对所述决策表进行属性约简，以获得最佳约简集，包括：

步骤A、获取所述条件属性的核，将核集作为初始约简集；

步骤B、计算所述条件属性的重要度，并根据预设排序方法对所述条件属性进行排序；

步骤C、将重要度最大的所述条件属性加入约简集；

步骤D、获取所述约简集的依赖度，若所述依赖度为1，则所述约简集为最佳约简集；若所述依赖度不为1，则返回执行步骤B。

4.如权利要求1所述的火灾风险评估方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据第二预设时间段周期性执行所述对所述决策表进行属性约简，以获得所述最佳约简集；

将所述最佳约简集与上一个最佳约简集进行对比；

若所述最佳约简集与所述上一个最佳约简集不同，则执行所述根据所述最佳约简集建立简化后的决策表的步骤以及后续步骤；

若所述最佳约简集与所述上一个最佳约简集相同，则根据所述最佳约简集获取采样数据，将所述采样数据输入所述训练机器学习模型，以获得所述训练机器学习模型输出的火灾风险的评估结果。

5.如权利要求1所述的火灾风险评估方法，其特征在于，所述根据所述最佳约简集建立简化后的决策表，包括：

删除所述决策表中不在最佳约简集中的指标和所述指标分值，建立简化后的决策表。

6.如权利要求1至5任一项所述的火灾风险评估方法，其特征在于，所述通过所述简化后的决策表对机器学习模型进行训练，以获取训练机器学习模型，包括：

将所述最佳约简集中的所述指标作为输入变量，将所述火灾危害等级作为应变量，建立支持向量机模型；

通过简化后的决策表作为样本数据对所述支持向量机模型进行训练，以获取所述训练机器学习模型。

7.一种火灾风险评估装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取一组以上的消防统计数据，其中，每组消防统计数据包括指标分值和火灾危害等级；

第一建立模块，用于将所述指标分值作为条件属性，将所述火灾危害等级作为决策属性，建立决策表；

约简模块，用于对所述决策表进行属性约简，以获得最佳约简集；

第二建立模块，用于根据所述最佳约简集建立简化后的决策表；

第一训练模块，用于通过所述简化后的决策表对机器学习模型进行训练，以获取训练机器学习模型；

输入模块，用于根据所述最佳约简集获取采样数据，将所述采样数据输入所述训练机器学习模型，以获得所述训练机器学习模型输出的火灾风险的评估结果。