城市重点场所动态消防安全风险评估方法与实践 华中科技大学 9787577201016 卢颖,陈万红,姜学鹏
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作者卢颖,陈万红,姜学鹏
出版社华中科技大学
ISBN9787577201016
出版时间2024-04
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定价88元
货号32038894
上书时间2024-05-28
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作者简介
卢颖，女，武汉科技大学副教授，消防安全技术研究所副所长。从事城市公共安全风险评估理论与技术、消防安全管理方面研究，主持项目：湖北省科技厅面上项目青年基金“地铁社会脆弱性人群时空演化特性与疏散控制”（2018CFB186）、湖北省应急管理厅安全生产专项“工贸行业踩踏事故典型人员密集场所踩踏事故生成特征与应急预警技术研究”（KJZX201907011）、湖北省冶金矿产资源高效利用与造块重点实验室基金“倾斜与分岔巷道火灾烟气蔓延特性与控制技术研究”（2017zy014）、武汉科技大学青年科技骨干培育计划“基于城市公共安全的轨道交通社会脆弱性时空耦合动态评估与疏散控制”（2017xz014）等。
目录
第1章动态消防安全风险评估概论/1
1.1研究背景和意义/1
1.1.1城市重点场所消防安全风险形势/1
1.1.2体育场馆发展状况/5
1.1.3体育场馆火灾危险/6
1.1.4智慧消防风险评估需求/10
1.2动态消防安全风险评估概念与内涵/11
1.2.1消防安全风险概念/11
1.2.2消防安全风险动态特性/13
1.2.3动态消防安全风险评估概念/14
1.2.4动静态消防安全风险评估差异性/15
1.2.5动态消防安全风险评估层级/16
1.3国内外研究现状评述/18
1.3.1消防安全风险评估指标研究/18
1.3.2消防安全风险评估方法研究/28
1.3.3动态消防安全风险评估难点/30
1.4本书主要内容与研究路线/32
1.4.1主要内容/32
1.4.2研究路线/33
本章参考文献/35
第2章动态消防安全风险评估技术基础/39
2.1大数据与云计算技术/39
2.1.1大数据技术相关概念/39
2.1.2云计算相关概念/41
2.1.3大数据与云计算在消防领域中的应用/44
2.2物联网技术/46
2.2.1物联网相关概念/46
2.2.2物联网体系结构/47
2.2.3物联网在消防领域中的应用/48
2.3数字孪生技术/51
2.3.1数字孪生技术相关概念/51
2.3.2数字孪生技术在消防领域中的应用/52
2.4地理信息系统/53
2.4.1地理信息系统概念/53
2.4.2GIS在消防领域中的应用/54
2.5虚拟现实技术/58
2.5.1虚拟现实技术概念/58
2.5.2虚拟现实技术在消防领域中的应用/58
2.6区块链技术/60
2.6.1区块链技术的原理与特点/60
2.6.2区块链技术在消防领域中的应用/62
本章参考文献/63
第3章动态消防安全风险评估指标构建/66
3.1动态消防安全风险评估指标设计原理和原则/66
3.1.1动态消防安全风险评估指标设计原理/66
3.1.2动态消防安全风险评估指标设计原则/69
3.2动态消防安全风险评估指标体系框架/71
3.2.1动态消防安全风险评估指标要素确定/71
3.2.2动态消防安全风险评估指标框架构建/74
3.3动态消防安全风险指标定量设计/76
3.3.1固有安全性指标设计与量化处理/76
3.3.2动态安全性指标设计与量化处理/79
3.4动态消防安全风险指标阈值研究/84
3.4.1定性指标阈值确定/84
3.4.2定量指标阈值确定/88
3.5本章小结/93
本章参考文献/93
第4章动态消防安全风险评估指标优化/96
4.1消防物联网大数据时代的动态指标信息处理问题/96
4.1.1监测指标全面性导致的信息弱化问题/96
4.1.2指标设计主观性导致的信息失真问题/97
4.2随机森林算法在消防大数据特征选择中的适用性/98
4.2.1随机森林模型的基本结构/99
4.2.2随机森林模型的构建过程/101
4.2.3利用随机森林算法计算指标重要度/104
4.3基于随机森林算法的指标体系优化/105
4.3.1数据收集与模型试验/105
4.3.2动态指标优化结果分析/107
4.3.3利用相关性验证随机森林模型优化的合理性/111
4.4本章小结/113
本章参考文献/113
第5章动态消防安全风险评估模型建立/116
5.1传统消防安全风险评估方法/116
5.1.1指标权重确定方法/116
5.1.2评估值及风险等级确定/122
5.2机器学习算法对于消防安全风险评估的适用性/123
5.2.1机器学习算法概述/123
5.2.2机器学习算法适用性分析/125
5.3动态消防安全风险建模选用的机器学习算法/126
5.3.1机器学习算法对比/126
5.3.2多层感知机/128
5.3.3Bagging算法/130
5.3.4AdaBoost算法/130
5.3.5梯度提升决策树/132
5.3.6支持向量机/134
5.4动态消防安全风险评估数据处理/135
5.4.1数据清洗/135
5.4.2特征选择与分析/136
5.4.3皮尔逊特征相关性分析/138
5.4.4数据类别平衡处理/138
5.5基于机器学习算法的动态消防安全风险评估模型构建与实验/140
5.5.1动态消防安全风险评估模型构建/140
5.5.2多种机器学习算法建模的对比实验/141
5.6最优动态消防安全风险评估模型结果与讨论/146
5.6.1最优分类预测模型的获取/146
5.6.2消防安全风险特征重要性可解释分析/152
5.7本章小结/171
本章参考文献/172
第6章赛事活动安保力量动态配置与优化/175
6.1赛事活动安保力量配置机制/175
6.1.1一般赛事/176
6.1.2大型赛事/178
6.2赛事活动安保力量配置模型/179
6.2.1赛事活动安保力量配置的影响因素分析/179
6.2.2人工神经网络对于安保力量配置预测的适用性/182
6.2.3基于BP 神经网络的安保力量配置模型构建/186
6.3一般赛事活动安保力量配置建模与预测实例/188
6.3.1数据收集/188
6.3.2MATLAB的BP神经网络实现/189
6.3.3结果分析与讨论/192
6.4大型赛事活动安保力量配置建模与预测实例/194
6.4.1数据收集/194
6.4.2MATLAB的BP神经网络实现/195
6.4.3结果分析与讨论/196
本章参考文献/197
第7章动态消防安全风险评估系统研发及应用/201
7.1动态消防安全风险评估系统总体设计/201
7.1.1系统架构/201
7.1.2网络拓扑/202
7.1.3数据汇集/204
7.1.4功能设计/207
7.2“全链式”动态消防安全风险评估系统/208
7.2.1系统概念及原理/208
7.2.2单位动态消防安全风险评估模块/210
7.2.3行业动态消防安全风险评估模块/228
7.2.4区域动态消防安全风险评估模块/230
7.2.5系统建设成效/231
本章参考文献/232
第8章展望/233
内容摘要
为积极响应“十四五”国家消防工作规划，顺应新时代背景下消防安全智能化、动态化的风险评估需求，本书从指标、模型、系统三个方面阐述了城市重点场所动态消防安全风险评估的方法与实践。全书共分为8章：第1章为概述，介绍消防安全风险评估的背景和动态消防安全风险评估的内涵等；第2章主要介绍支撑动态消防安全风险评估的技术与方法；第3、4章介绍了动态消防安全风险评估的指标选取及体系优化；第5章为动态消防安全风险评估模型的建立；第6章为城市重点场所赛事活动安保力量动态配置与优化；第7章为动态消防安全风险评估系统的研发及应用；第8章对动态消防安全风险评估理论和技术的发展前景进行了展望。本书可供从事消防安全风险评估的工作者参考，也可作为相关专业的本科生和研究生的教科书。
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