一种火灾风险评估方法、装置、终端设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种火灾风险评估方法、装置、终端设备及存储介质，包括：将待评估区域划分为至少一个评估单元；计算每一个评估单元的中心坐标与起火点坐标之间的火源距离；根据火源距离和火灾类型对应的初始特征值，获得每一个评估单元的火灾特征值；分别采用层次分析法和熵值法获得每一个评估单元的火灾指标的第一权重值和第二权重值；基于随机森林模型，根据火灾指标和所述火灾特征值，获得火灾指标的贡献值；根据第一权重值、第二权重值和贡献值，获得火灾指标的第三权重值；根据火灾指标和第三权重值，获得每一个评估单元的火灾风险评估值。采用本发明专利技术实施例，能够大大提高火灾风险评估结果的准确性。评估结果的准确性。评估结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种火灾风险评估方法、装置、终端设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及风险分析评估领域，尤其涉及一种火灾风险评估方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着经济的快速发展，城市规模不断扩大，城市各类生产生活要素以及人口不断集中，各类风险高度聚集，致使城市消防工作的总量与难度均大幅增加，产生了本质的改变，而在原有的管理模式与管理机制下，即便增大管理强度，其管理效益也难以得到显著提升。因此有必要提出一种火灾风险评估方法，指导城市区域火灾风险水平与消防应急救援力量相结合的优化部署，为火灾防控、灭火救援中多维度研判和指挥处置提供科学依据。
[0003]然而现有的城市区域火灾风险评估主要考虑火灾危险源、人口密度、建筑特征、消防设施和抗灾能力等因素指标，采用加权平均方法，对各个单元进行评估，得出火灾风险评估结果。该方法未考虑火灾历史数据的统计结果，难以针对城市各个区域的火灾特点，对火灾风险进行精准判断。除此之外，由于传统火灾风险评估体系中指标权重的确定受决策者的主观经验影响较大，因此难以消除主观因素对火灾评估结果造成的影响，从而降低了火灾评估结果的准确性。

技术实现思路

[0004]针对上述问题，本专利技术实施例的目的在于提供一种火灾风险评估方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，能通过对区域火灾历史数据进行特征分析，并结合层次分析法、熵值法和随机森林算法对区域火灾风险进行评估，大大提高了火灾风险评估结果的准确性。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术实施例第一方面提供了一种火灾风险评估方法，包括：将待评估区域划分为至少一个评估单元；获取每一个所述评估单元的历史火灾区域的起火点坐标M
jk
，并计算每一个所述评估单元的中心坐标N
j
与所述起火点坐标M
jk
之间的火源距离，M
jk
表示在第j个评估单元中的第k个起火点坐标，N
j
表示第j个评估单元的中心坐标；根据所述火源距离和火灾类型对应的初始特征值，获得每一个所述评估单元的火灾特征值；采用层次分析法获得每一个所述评估单元的火灾指标的第一权重值；采用熵值法获得所述火灾指标的第二权重值；基于随机森林模型，根据所述火灾指标和所述火灾特征值，获得所述火灾指标的贡献值；根据所述第一权重值、所述第二权重值和所述贡献值，获得所述火灾指标的第三权重值；根据所述火灾指标和所述第三权重值，得到每一个所述评估单元的火灾风险评估值。
[0006]进一步地，所述火灾风险评估方法通过以下步骤获得所述随机森林模型：将所述火灾指标进行量化处理，获得所述火灾指标的量化值；将所述火灾指标的量化值作为特征值，所述火灾特征值作为标签值，采用随机森林算法生成决策树，获得所述随机森林模型。
[0007]进一步地，所述基于随机森林模型，根据所述火灾指标和所述火灾特征值，获得所
述火灾指标的贡献值，具体为：采用所述随机森林算法，根据所述特征值对应的第一袋外数据获得所述决策树的第一袋外数据误差；对所述第一袋外数据加入噪声干扰，获得第二袋外数据；采用所述随机森林算法，根据所述第二袋外数据获得所述决策树的第二袋外数据误差；根据所述第一袋外数据误差、所述第二袋外数据和所述决策树的数量，获得所述火灾指标的贡献值。
[0008]进一步地，所述获取每一个所述评估单元的历史火灾区域的起火点坐标M
jk
，并计算每一个所述评估单元的中心坐标N
j
与所述起火点坐标M
jk
之间的火源距离，具体为：针对在第j个评估单元中的第k个起火点坐标，调用地图Web服务API,获取所述历史火灾区域的地理坐标和所述评估单元的中心的地理坐标；基于ARCMap，采用投影的方法获得所述历史火灾区域的起火点坐标M
jk
和所述评估单元的中心坐标N
j
；根据计算获得所述火源距离；其中，r表示火源距离，x表示起火点坐标的横坐标，y表示起火点坐标的纵坐标，x
i
表示中心坐标的横坐标，y
i
表示中心坐标的纵坐标。
[0009]进一步地，所述根据所述火源距离和火灾类型对应的初始特征值，获得每一个所述评估单元的火灾特征值，具体为：根据如下公式获得每一起火灾的火灾特征值：
[0010][0011]其中，F表示火灾的火灾特征值，F0表示火灾类型对应的初始特征值，r表示火源距离，R1表示火灾影响范围的内半径，R2表示火灾影响范围的外半径；将每一起所述火灾的火灾特征值进行叠加，获得每一个所述评估单元的火灾特征值。
[0012]进一步地，所述根据所述第一权重值、所述第二权重值和所述贡献值，获得所述火灾指标的第三权重值，具体为：根据灾指标的第三权重值，具体为：根据获得修正系数；根据W
i
＝(ε
×
α
i
+(1
‑
)
×
β
i
)获得所述火灾指标的第三权重值；其中，n表示指标的数量，Y
i
表示随机森林算法的偏差值，α
i
表示第一权重值，β
i
表示第二权重值，θ
i
表示贡献值，ε表示修正系数，W
i
表示第三权重值。
[0013]进一步地，所述根据所述火灾指标和所述第三权重值，获得每一个所述评估单元的火灾风险评估值，具体为：将所述火灾指标进行量化处理，获得所述火灾指标的量化值；将所述火灾指标的量化值与所述第三权重值相乘，获得子级指标评估值；将属于相同父级指标的子级指标的评估值累加，获得父级指标评估值；将所述父级指标评估值累加，获得每一个所述评估单元的火灾风险评估值。
[0014]本专利技术实施例第二方面提供了一种火灾风险评估装置，包括评估单元划分模块，用于将待评估区域划分为至少一个评估单元；火源距离获取模块，用于获取每一个所述评估单元的历史火灾区域的起火点坐标M
jk
，并计算每一个所述评估单元的中心坐标N
j
与所述起火点坐标M
jk
之间的火源距离，M
jk
表示在第j个评估单元中的第k个起火点坐标，N
j
表示第j
个评估单元的中心坐标；火灾特征值获取模块，用于根据所述火源距离和火灾类型对应的初始特征值，获得每一个所述评估单元的火灾特征值；第一权重值获取模块，用于采用层次分析法获得每一个所述评估单元的火灾指标的第一权重值；第二权重值获取模块，用于采用熵值法获得所述火灾指标的第二权重值；贡献值获取模块，用于基于随机森林模型，根据所述火灾指标和所述火灾特征值，获得所述火灾指标的贡献值；第三权重值获取模块，用于根据所述第一权重值、所述第二权重值和所述贡献值，获得所述火灾指标的第三权重值；火灾风险评估模块，用于根据所述火灾指标和所述第三权重值，得到每一个所述评估单元的火灾风险评估值。
[0015]本专利技术实施例第三方面提供本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种火灾风险评估方法，其特征在于，包括：将待评估区域划分为至少一个评估单元；获取每一个所述评估单元的历史火灾区域的起火点坐标M
jk
，并计算每一个所述评估单元的中心坐标N
j
与所述起火点坐标M
jk
之间的火源距离，M
jk
表示在第j个评估单元中的第k个起火点坐标，N
j
表示第j个评估单元的中心坐标；根据所述火源距离和火灾类型对应的初始特征值，获得每一个所述评估单元的火灾特征值；采用层次分析法获得每一个所述评估单元的火灾指标的第一权重值；采用熵值法获得所述火灾指标的第二权重值；基于随机森林模型，根据所述火灾指标和所述火灾特征值，获得所述火灾指标的贡献值；根据所述第一权重值、所述第二权重值和所述贡献值，获得所述火灾指标的第三权重值；根据所述火灾指标和所述第三权重值，获得每一个所述评估单元的火灾风险评估值。2.如权利要求1所述的火灾风险评估方法，其特征在于，所述方法通过以下步骤获得所述随机森林模型：将所述火灾指标进行量化处理，获得所述火灾指标的量化值；将所述火灾指标的量化值作为特征值，所述火灾特征值作为标签值，采用随机森林算法生成决策树，获得所述随机森林模型。3.如权利要求2所述的火灾风险评估方法，其特征在于，所述基于随机森林模型，根据所述火灾指标和所述火灾特征值，获得所述火灾指标的贡献值，具体为：采用所述随机森林算法，根据所述特征值对应的第一袋外数据获得所述决策树的第一袋外数据误差；对所述第一袋外数据加入噪声干扰，获得第二袋外数据；采用所述随机森林算法，根据所述第二袋外数据获得所述决策树的第二袋外数据误差；根据所述第一袋外数据误差、所述第二袋外数据和所述决策树的数量，获得所述火灾指标的贡献值。4.如权利要求1所述的火灾风险评估方法，其特征在于，所述获取每一个所述评估单元的历史火灾区域的起火点坐标M
jk
，并计算每一个所述评估单元的中心坐标N
j
与所述起火点坐标M
jk
之间的火源距离，具体为：针对在第j个评估单元中的第k个起火点坐标，调用地图Web服务API,获取所述历史火灾区域的地理坐标和所述评估单元的中心的地理坐标；基于ARCMap，采用投影的方法获得所述历史火灾区域的起火点坐标M
jk
和所述评估单元的中心坐标N
j
；根据计算获得所述火源距离；其中，r表示火源距离，x表示起火点坐标的横坐标，y表示起火点坐标的纵坐标，x
i
表示中心坐标的横坐标，y
i
表示中心坐标的纵坐标。
5.如权利要求1所述的火灾风险评估方法，其特征在于，所述根据所述火源距离和火灾类型对应的初始特征值，获得每一个所述评估单元的火灾特征值，具体为：根据如下公式获得每一起火灾的火灾特征值：其中，F表示火灾的火灾特征值，F0表示火灾类型对应的初始特征值，r表示火源距离，R1表...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘畅，詹玮璇，刘明宇，方鉴明，杨玉奎，刘春峥，范威威，何昕娅，
申请(专利权)人：广州市城市规划勘测设计研究院，
类型：发明
国别省市：