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随着经济的快速发展,城市火灾风险因素增多,火灾形势愈发严峻。城市火灾风险评估是有效防治城市火灾的重要措施。本文在消防安全理论和火灾风险概念的基础上,结合实际城市火灾风险状况,对影响城市火灾风险的因素进行了分析,并构建了城市火灾风险评估指标体系。针对传统城市火灾风险评估具有专家打分主观性和指标数据滞后性的问题,建立了基于物联网动态数据和深度神经网络的城市火灾风险动态自评估模型。基于物联网数据和专家权重集,运用Python及TensorFlow模块对该模型进行训练和验证。应用结果表明,本文所构建的火灾风险自评估模型能对城市火灾风险进行实时、全域评估,且评估结果能够有效避免专家主观性差异所造成的个别专家评估失真问题。该方法可为城市火灾风险动态化管理、重点区域的精确监控和精准消防整治提供参考。