【摘 要】
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城市火灾的治理一直都是政府和民众关心的问题,如何能够降低火灾事故的发生率,提高城市火灾的管理水平,是目前我国相关学者正在研究的课题。如果能够在现有的研究的基础上,运用合适的模型和方法,达到对城市火灾的风险感知,那么对城市火灾的管理将具有积极的意义。本文是研究生期间在导师的指导下并结合在实习单位实习过程中遇到的问题,确定了研究题目和研究方法,并在众多优秀学者研究的基础上,运用贝叶斯网络模型,以北京市
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城市火灾的治理一直都是政府和民众关心的问题,如何能够降低火灾事故的发生率,提高城市火灾的管理水平,是目前我国相关学者正在研究的课题。如果能够在现有的研究的基础上,运用合适的模型和方法,达到对城市火灾的风险感知,那么对城市火灾的管理将具有积极的意义。本文是研究生期间在导师的指导下并结合在实习单位实习过程中遇到的问题,确定了研究题目和研究方法,并在众多优秀学者研究的基础上,运用贝叶斯网络模型,以北京市西城区为研究对象,建立了北京市西城区区域火灾风险感知动态贝叶斯网络模型。首先通过前期的资料与数据的收集,总结了目前导致我国城市火灾发生的主要原因,建立了城市火灾事故树模型;在事故树模型的基础上,本文结合事故树转化为贝叶斯网络的基本转化规则,将城市火灾事故树模型转化为了城市火灾贝叶斯网络模型。本文对收集到的火灾数据,统计了不同原因下火灾发生的频率,并将该频率值结合最大似然估计法,确定为贝叶斯网络中基本事件的先验概率。随后为了使基本事件的先验概率更具有时效性及准确性,本文运用了贝叶斯估计和参数动态更新算法,通过引入实时数据。完成了对先验数据的实时更新,从而使所得结果更加准确。最后本文建立了一套城市消防安全管理标准化检查表,表内的指标反映了人的管理因素对城市火灾发生的影响程度,结合表内各项标准,实地进行消防安全检查,从而可以得到不同地方的消防管理分值,将该地消防管理水平量化。此外,与前面的城市火灾贝叶斯网络相结合,从人-物-环三方面对城市火灾风险的影响因素全面分析,这符合安全工程专业的科学性及专业性,也让最终的计算结果更科学合理。本文研究的最终目的,即通过对历史数据的分析,并结合当前的实时数据进行计算,通过对所得结果的分析,达到对城市火灾风险的感知,得出城市不同社区的发生火灾的风险大小,为城市消防安全的管理者提供消防管理的一些建议和决策。
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