数据挖掘技术的高层建筑火灾事故分析中的应用文献综述

 2021-10-24 15:28:33

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文 献 综 述 1、研究背景火灾是当今世界上严重威胁人类生存和发展的常发性灾害之一,是全世界范围内都会发生的公害事件,而且事故频率高、时间跨度大,容易造成严重的危害和惨重的损失。

在众多的火灾类型当中,高层建筑火灾正在随着城市化的发展而变得越来越频繁和严重,由于高层建筑地势较高,环境复杂,电气设备繁多,一旦发生火灾不容易像低层建筑那样可以在外部灭火,例:2009年2月9日中央电视台新址园区在建附属文化中心大楼火灾。

出动了16个消防中队,54辆消防车,过火面积达21333平方米,一名消防队员死亡,直接经济损失1.6亿元;2010年11月15日上海余姚路胶州路28层教师公寓大楼火灾。

出动了45个消防中队1300多名消防官兵,58人遇难;2015年4月28日山西灵石县新建街某高层建筑火灾,建筑外过火面积4000平方米,楼内过火面积3200平方米。

由此可见,高层建筑火灾较一般火灾来说起火因素多,可燃物多,蔓延途径多,疏散困难,扑救困难。

因此,研究高层建筑火灾发生的规律就变得刻不容缓。

通过数据挖掘技术,利用各种方法从多个途径中收取大量有价值的信息并进行分析,建立完备的针对高层建筑火灾的数据库,揭示高层建筑火灾的发生规律,合理地作出预防措施,并对发生火灾之后的救援措施提出建议是我们研究的主要目标。

2、国内外研究现状 2.1国外研究现状 由于现代计算机水平的飞速发展,数据挖掘技术已经在各个领域中有所应用,国外对于数据挖掘技术在火灾事故领域当中的应用大多都是森林火灾、工业园区、建筑工地的火灾事故,收集相关数据并对事故进行预测。

Nizar Hamadeh等通过采用决策树和反向传播算法两种数据挖掘技术,利用4个气象属性对黎巴嫩的森林火灾进行预测。

Zohre Sadat Pourtaghi等通过使用BRT、GAM和RF数据挖掘模型发现了森林火灾发生的主要决定因素是年降雨量、距离道路的距离、和土地利用情况,得出的数据可以更好使人们做好初期预警、灭火资源利用等工作。

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