[发明专利]一种基于风险分级预测的城市火灾事件处理方法、系统及存储介质

说明书

一种基于风险分级预测的城市火灾事件处理方法、系统及存储介质，包括有以下内容：获取城市的历史火灾信息、历史火灾结果信息和目标城市突发火灾信息；为历史火灾进行风险分级并构建火灾风险分级模型；计算目标火灾的风险分级；获取与目标火灾风险分级相同的历史火灾的消防车数量和事故处理时间，采用神经网络算法计算目标火灾的最优消防车出勤数量。本发明以神经网络与火灾风险评估相结合，建立定量化的突发火灾事件评估模型，对历史数据进行关联分析，来实现对目标突发火灾事件进行预测，从而支持决策相关人员即时合理调配资源处理突发事件。

技术领域

本发明涉及城市应急技术领域，特别是一种城市火灾事件处理方法、系统及存储介质。

背景技术

对城市市民而言，由危险源引发的突发事件是影响城市安全的重要，尤其是突发火灾事件，更是对城市安全一个不小的安全的威胁。基于风险分级预测的城市火处理方法，可以帮助相关城市安全人员及时对突发事件进行一个初步评价，有利于对针对目标突发事件进行一个初步响应，给出响应的应急措施方案。

目前现有的关于突发火灾事件的特征处理主要是描述性的分析，包括火灾的现象或统计的火灾数量等，缺少对火灾数据的挖掘分析。而机器学习能通过算法使从大量历史数据中学习规律，以对目标进行预测。相对而言，本发明以神经网络与火灾风险评估相结合，建立定量化的突发火灾事件评估模型，对历史数据进行关联分析，来实现对目标突发火灾事件进行预测，从而支持决策相关人员即时合理调配资源处理突发事件。

发明内容

本发明的目的就是提供一种基于风险分级预测的城市火灾事件处理方法、系统及存储介质。

本发明的目的是通过这样的技术方案实现的，具体方法如下：

获取城市的历史火灾信息、历史火灾结果信息和目标城市突发火灾信息；

根据历史火灾信息和历史火灾结果信息，为历史火灾进行风险分级并构建火灾风险分级模型；

根据火灾风险分级模型，计算目标火灾的风险分级；

获取与目标火灾风险分级相同的历史火灾的消防车数量和事故处理时间，采用神经网络算法计算目标火灾的最优消防车出勤数量。

进一步，所述火灾信息包括有以下内容：

火灾情况、火灾场所、建筑类型、建筑物状态、火灾探测器响应情况、自喷响应情况、气温和风力；

所述火灾结果信息包括有以下内容：

救援响应时间、救援人数、受困人数。

进一步，所述火灾情况包括有以下内容：

1、建筑火灾；2、固定火灾；3、移动性火灾；4、自然植被火灾；5、室外垃圾火灾；6、室外特殊火灾；7、农作物火灾；8、其他类型火灾；

所述火灾场所包括有以下内容：

1、多用途；2、教育；3、医疗；4、住宅；5、商业；6、工矿、农场；7、加工制造场所；8、仓库；9、室外其他建筑；10、其他；

所述建筑类型包括有以下内容：

1、封闭式建筑；2、可移动式建筑；3、开放式建筑；4、膜结构建筑；5、帐篷；6、开放的平台；7、地下建筑；8、裙房；9、其他；

所述建筑物状态包括有以下内容：

1、在建；2、正常使用；3、不常用的二手建筑；4、大型的装修；5、空建筑；6、正在被拆；7、其他；

所述火灾探测器响应情况包括有以下内容：

1、探测器动作，住户响应；2、探测器动作，但住户无响应；3、无住户；4、探测器无动作；5、无探测器；