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城市重點場所動態消防安全風險評估方法與實踐

  • 作者：盧穎//陳萬紅//姜學鵬|責編:姚同梅//周麟
  • 出版社：華中科技大學
  • ISBN：9787577201016
  • 出版日期：2023/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：234
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    為積極響應「十四五」國家消防工作規劃，順應新時代背景下消防安全智能化、動態化的風險評估需求，本書從指標、模型、系統三個方面闡述了城市重點場所動態消防安全風險評估的方法與實踐。
    全書共分為8章：第1章為概述，介紹消防安全風險評估的背景和動態消防安全風險評估的內涵等；第2章主要介紹支撐動態消防安全風險評估的技術與方法；第3、4章介紹了動態消防安全風險評估的指標選取及體系優化；第5章為動態消防安全風險評估模型的建立；第6章為城市重點場所賽事活動安保力量動態配置與優化；第7章為動態消防安全風險評估系統的研發及應用；第8章對動態消防安全風險評估理論和技術的發展前景進行了展望。
    本書可供從事消防安全風險評估的工作者參考，也可作為相關專業的本科生和研究生的教科書。
作者介紹
盧穎//陳萬紅//姜學鵬|責編:姚同梅//周麟
目錄
第1章  動態消防安全風險評估概論
  1.1  研究背景和意義
    1.1.1  城市重點場所消防安全風險形勢
    1.1.2  體育場館發展狀況
    1.1.3  體育場館火災危險
    1.1.4  智慧消防風險評估需求
  1.2  動態消防安全風險評估概念與內涵
    1.2.1  消防安全風險概念
    1.2.2  消防安全風險動態特性
    1.2.3  動態消防安全風險評估概念
    1.2.4  動靜態消防安全風險評估差異性
    1.2.5  動態消防安全風險評估層級
  1.3  國內外研究現狀評述
    1.3.1  消防安全風險評估指標研究
    1.3.2  消防安全風險評估方法研究
    1.3.3  動態消防安全風險評估難點
  1.4  本書主要內容與研究路線
    1.4.1  主要內容
    1.4.2  研究路線
  本章參考文獻
第2章  動態消防安全風險評估技術基礎
  2.1  大數據與雲計算技術
    2.1.1  大數據技術相關概念
    2.1.2  雲計算相關概念
    2.1.3  大數據與雲計算在消防領域中的應用
  2.2  物聯網技術
    2.2.1  物聯網相關概念
    2.2.2  物聯網體系結構
    2.2.3  物聯網在消防領域中的應用
  2.3  數字孿生技術
    2.3.1  數字孿生技術相關概念
    2.3.2  數字孿生技術在消防領域中的應用
  2.4  地理信息系統
    2.4.1  地理信息系統概念
    2.4.2  GIS在消防領域中的應用
  2.5  虛擬現實技術
    2.5.1  虛擬現實技術概念
    2.5.2  虛擬現實技術在消防領域中的應用
  2.6  區塊鏈技術
    2.6.1  區塊鏈技術的原理與特點
    2.6.2  區塊鏈技術在消防領域中的應用
  本章參考文獻
第3章  動態消防安全風險評估指標構建
  3.1  動態消防安全風險評估指標設計原理和原則
    3.1.1  動態消防安全風險評估指標設計原理
    3.1.2  動態消防安全風險評估指標設計原則
  3.2  動態消防安全風險評估指標體系框架
    3.2.1  動態消防安全風險評估指標要素確定
    3.2.2  動態消防安全風險評估指標框架構建
  3.3  動態消防安全風險指標定量設計

    3.3.1  固有安全性指標設計與量化處理
    3.3.2  動態安全性指標設計與量化處理
  3.4  動態消防安全風險指標閾值研究
    3.4.1  定性指標閾值確定
    3.4.2  定量指標閾值確定
  3.5  本章小結
  本章參考文獻
第4章  動態消防安全風險評估指標優化
  4.1  消防物聯網大數據時代的動態指標信息處理問題
    4.1.1  監測指標全面性導致的信息弱化問題
    4.1.2  指標設計主觀性導致的信息失真問題
  4.2  隨機森林演算法在消防大數據特徵選擇中的適用性
    4.2.1  隨機森林模型的基本結構
    4.2.2  隨機森林模型的構建過程
    4.2.3  利用隨機森林演算法計算指標重要度
  4.3  基於隨機森林演算法的指標體系優化
    4.3.1  數據收集與模型試驗
    4.3.2  動態指標優化結果分析
    4.3.3  利用相關性驗證隨機森林模型優化的合理性
  4.4  本章小結
  本章參考文獻
第5章  動態消防安全風險評估模型建立
  5.1  傳統消防安全風險評估方法
    5.1.1  指標權重確定方法
    5.1.2  評估值及風險等級確定
  5.2  機器學習演算法對於消防安全風險評估的適用性
    5.2.1  機器學習演算法概述
    5.2.2  機器學習演算法適用性分析
  5.3  動態消防安全風險建模選用的機器學習演算法
    5.3.1  機器學習演算法對比
    5.3.2  多層感知機
    5.3.3  Bagging演算法
    5.3.4  AdaBoost演算法
    5.3.5  梯度提升決策樹
    5.3.6  支持向量機
  5.4  動態消防安全風險評估數據處理
    5.4.1  數據清洗
    5.4.2  特徵選擇與分析
    5.4.3  皮爾遜特徵相關性分析
    5.4.4  數據類別平衡處理
  5.5  基於機器學習演算法的動態消防安全風險評估模型構建與實驗
    5.5.1  動態消防安全風險評估模型構建
    5.5.2  多種機器學習演算法建模的對比實驗
  5.6  最優動態消防安全風險評估模型結果與討論
    5.6.1  最優分類預測模型的獲取
    5.6.2  消防安全風險特徵重要性可解釋分析
  5.7  本章小結
  本章參考文獻
第6章  賽事活動安保力量動態配置與優化
  6.1  賽事活動安保力量配置機制

    6.1.1  一般賽事
    6.1.2  大型賽事
  6.2  賽事活動安保力量配置模型
    6.2.1  賽事活動安保力量配置的影響因素分析
    6.2.2  人工神經網路對於安保力量配置預測的適用性
    6.2.3  基於BP神經網路的安保力量配置模型構建
  6.3  一般賽事活動安保力量配置建模與預測實例
    6.3.1  數據收集
    6.3.2  MATLAB的BP神經網路實現
    6.3.3  結果分析與討論
  6.4  大型賽事活動安保力量配置建模與預測實例
    6.4.1  數據收集
    6.4.2  MATLAB的BP神經網路實現
    6.4.3  結果分析與討論
  本章參考文獻
第7章  動態消防安全風險評估系統研發及應用
  7.1  動態消防安全風險評估系統總體設計
    7.1.1  系統架構
    7.1.2  網路拓撲
    7.1.3  數據彙集
    7.1.4  功能設計
  7.2  「全鏈式」動態消防安全風險評估系統
    7.2.1  系統概念及原理
    7.2.2  單位動態消防安全風險評估模塊
    7.2.3  行業動態消防安全風險評估模塊
    7.2.4  區域動態消防安全風險評估模塊
    7.2.5  系統建設成效
  本章參考文獻
第8章  展望

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