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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 版權信息
- ISBN：9787577201016
- 條形碼：9787577201016 ; 978-7-5772-0101-6
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
城市重點場所動態消防安全風險評估方法與實踐 本書特色
本書特色突出、理論和方法新，具有較強的實用性和實踐性。
城市重點場所動態消防安全風險評估方法與實踐 內容簡介
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。
城市重點場所動態消防安全風險評估方法與實踐 目錄
第1章動態消防安全風險評估概論/1
1.1研究背景和意義/1
1.1.1城市重點場所消防安全風險形勢/1
1.1.2體育場館發展狀況/5
1.1.3體育場館火災危險/6
1.1.4智慧消防風險評估需求/10
1.2動態消防安全風險評估概念與內涵/11
1.2.1消防安全風險概念/11
1.2.2消防安全風險動態特性/13
1.2.3動態消防安全風險評估概念/14
1.2.4動靜態消防安全風險評估差異性/15
1.2.5動態消防安全風險評估層級/16
1.3國內外研究現狀評述/18
1.3.1消防安全風險評估指標研究/18
1.3.2消防安全風險評估方法研究/28
1.3.3動態消防安全風險評估難點/30
1.4本書主要內容與研究路線/32
1.4.1主要內容/32
1.4.2研究路線/33
本章參考文獻/35
第2章動態消防安全風險評估技術基礎/39
2.1大數據與云計算技術/39
2.1.1大數據技術相關概念/39
2.1.2云計算相關概念/41
2.1.3大數據與云計算在消防領域中的應用/44
2.2物聯網技術/46
2.2.1物聯網相關概念/46
2.2.2物聯網體系結構/47
2.2.3物聯網在消防領域中的應用/48
2.3數字孿生技術/51
2.3.1數字孿生技術相關概念/51
2.3.2數字孿生技術在消防領域中的應用/52
2.4地理信息系統/53
2.4.1地理信息系統概念/53
2.4.2GIS在消防領域中的應用/54
2.5虛擬現實技術/58
2.5.1虛擬現實技術概念/58
2.5.2虛擬現實技術在消防領域中的應用/58
2.6區塊鏈技術/60
2.6.1區塊鏈技術的原理與特點/60
2.6.2區塊鏈技術在消防領域中的應用/62
本章參考文獻/63
第3章動態消防安全風險評估指標構建/66
3.1動態消防安全風險評估指標設計原理和原則/66
3.1.1動態消防安全風險評估指標設計原理/66
3.1.2動態消防安全風險評估指標設計原則/69
3.2動態消防安全風險評估指標體系框架/71
3.2.1動態消防安全風險評估指標要素確定/71
3.2.2動態消防安全風險評估指標框架構建/74
3.3動態消防安全風險指標定量設計/76
3.3.1固有安全性指標設計與量化處理/76
3.3.2動態安全性指標設計與量化處理/79
3.4動態消防安全風險指標閾值研究/84
3.4.1定性指標閾值確定/84
3.4.2定量指標閾值確定/88
3.5本章小結/93
本章參考文獻/93
第4章動態消防安全風險評估指標優化/96
4.1消防物聯網大數據時代的動態指標信息處理問題/96
4.1.1監測指標全面性導致的信息弱化問題/96
4.1.2指標設計主觀性導致的信息失真問題/97
4.2隨機森林算法在消防大數據特征選擇中的適用性/98
4.2.1隨機森林模型的基本結構/99
4.2.2隨機森林模型的構建過程/101
4.2.3利用隨機森林算法計算指標重要度/104
4.3基于隨機森林算法的指標體系優化/105
4.3.1數據收集與模型試驗/105
4.3.2動態指標優化結果分析/107
4.3.3利用相關性驗證隨機森林模型優化的合理性/111
4.4本章小結/113
本章參考文獻/113
第5章動態消防安全風險評估模型建立/116
5.1傳統消防安全風險評估方法/116
5.1.1指標權重確定方法/116
5.1.2評估值及風險等級確定/122
5.2機器學習算法對于消防安全風險評估的適用性/123
5.2.1機器學習算法概述/123
5.2.2機器學習算法適用性分析/125
5.3動態消防安全風險建模選用的機器學習算法/126
5.3.1機器學習算法對比/126
5.3.2多層感知機/128
5.3.3Bagging算法/130
5.3.4AdaBoost算法/130
5.3.5梯度提升決策樹/132
5.3.6支持向量機/134
5.4動態消防安全風險評估數據處理/135
5.4.1數據清洗/135
5.4.2特征選擇與分析/136
5.4.3皮爾遜特征相關性分析/138
5.4.4數據類別平衡處理/138
5.5基于機器學習算法的動態消防安全風險評估模型構建與實驗/140
5.5.1動態消防安全風險評估模型構建/140
5.5.2多種機器學習算法建模的對比實驗/141
5.6*優動態消防安全風險評估模型結果與討論/146
5.6.1*優分類預測模型的獲取/146
5.6.2消防安全風險特征重要性可解釋分析/152
5.7本章小結/171
本章參考文獻/172
第6章賽事活動安保力量動態配置與優化/175
6.1賽事活動安保力量配置機制/175
6.1.1一般賽事/176
6.1.2大型賽事/178
6.2賽事活動安保力量配置模型/179
6.2.1賽事活動安保力量配置的影響因素分析/179
6.2.2人工神經網絡對于安保力量配置預測的適用性/182
6.2.3基于BP 神經網絡的安保力量配置模型構建/186
6.3一般賽事活動安保力量配置建模與預測實例/188
6.3.1數據收集/188
6.3.2MATLAB的BP神經網絡實現/189
6.3.3結果分析與討論/192
6.4大型賽事活動安保力量配置建模與預測實例/194
6.4.1數據收集/194
6.4.2MATLAB的BP神經網絡實現/195
6.4.3結果分析與討論/196
本章參考文獻/197
第7章動態消防安全風險評估系統研發及應用/201
7.1動態消防安全風險評估系統總體設計/201
7.1.1系統架構/201
7.1.2網絡拓撲/202
7.1.3數據匯集/204
7.1.4功能設計/207
7.2“全鏈式”動態消防安全風險評估系統/208
7.2.1系統概念及原理/208
7.2.2單位動態消防安全風險評估模塊/210
7.2.3行業動態消防安全風險評估模塊/228
7.2.4區域動態消防安全風險評估模塊/230
7.2.5系統建設成效/231
本章參考文獻/232
第8章展望/233
1.1研究背景和意義/1
1.1.1城市重點場所消防安全風險形勢/1
1.1.2體育場館發展狀況/5
1.1.3體育場館火災危險/6
1.1.4智慧消防風險評估需求/10
1.2動態消防安全風險評估概念與內涵/11
1.2.1消防安全風險概念/11
1.2.2消防安全風險動態特性/13
1.2.3動態消防安全風險評估概念/14
1.2.4動靜態消防安全風險評估差異性/15
1.2.5動態消防安全風險評估層級/16
1.3國內外研究現狀評述/18
1.3.1消防安全風險評估指標研究/18
1.3.2消防安全風險評估方法研究/28
1.3.3動態消防安全風險評估難點/30
1.4本書主要內容與研究路線/32
1.4.1主要內容/32
1.4.2研究路線/33
本章參考文獻/35
第2章動態消防安全風險評估技術基礎/39
2.1大數據與云計算技術/39
2.1.1大數據技術相關概念/39
2.1.2云計算相關概念/41
2.1.3大數據與云計算在消防領域中的應用/44
2.2物聯網技術/46
2.2.1物聯網相關概念/46
2.2.2物聯網體系結構/47
2.2.3物聯網在消防領域中的應用/48
2.3數字孿生技術/51
2.3.1數字孿生技術相關概念/51
2.3.2數字孿生技術在消防領域中的應用/52
2.4地理信息系統/53
2.4.1地理信息系統概念/53
2.4.2GIS在消防領域中的應用/54
2.5虛擬現實技術/58
2.5.1虛擬現實技術概念/58
2.5.2虛擬現實技術在消防領域中的應用/58
2.6區塊鏈技術/60
2.6.1區塊鏈技術的原理與特點/60
2.6.2區塊鏈技術在消防領域中的應用/62
本章參考文獻/63
第3章動態消防安全風險評估指標構建/66
3.1動態消防安全風險評估指標設計原理和原則/66
3.1.1動態消防安全風險評估指標設計原理/66
3.1.2動態消防安全風險評估指標設計原則/69
3.2動態消防安全風險評估指標體系框架/71
3.2.1動態消防安全風險評估指標要素確定/71
3.2.2動態消防安全風險評估指標框架構建/74
3.3動態消防安全風險指標定量設計/76
3.3.1固有安全性指標設計與量化處理/76
3.3.2動態安全性指標設計與量化處理/79
3.4動態消防安全風險指標閾值研究/84
3.4.1定性指標閾值確定/84
3.4.2定量指標閾值確定/88
3.5本章小結/93
本章參考文獻/93
第4章動態消防安全風險評估指標優化/96
4.1消防物聯網大數據時代的動態指標信息處理問題/96
4.1.1監測指標全面性導致的信息弱化問題/96
4.1.2指標設計主觀性導致的信息失真問題/97
4.2隨機森林算法在消防大數據特征選擇中的適用性/98
4.2.1隨機森林模型的基本結構/99
4.2.2隨機森林模型的構建過程/101
4.2.3利用隨機森林算法計算指標重要度/104
4.3基于隨機森林算法的指標體系優化/105
4.3.1數據收集與模型試驗/105
4.3.2動態指標優化結果分析/107
4.3.3利用相關性驗證隨機森林模型優化的合理性/111
4.4本章小結/113
本章參考文獻/113
第5章動態消防安全風險評估模型建立/116
5.1傳統消防安全風險評估方法/116
5.1.1指標權重確定方法/116
5.1.2評估值及風險等級確定/122
5.2機器學習算法對于消防安全風險評估的適用性/123
5.2.1機器學習算法概述/123
5.2.2機器學習算法適用性分析/125
5.3動態消防安全風險建模選用的機器學習算法/126
5.3.1機器學習算法對比/126
5.3.2多層感知機/128
5.3.3Bagging算法/130
5.3.4AdaBoost算法/130
5.3.5梯度提升決策樹/132
5.3.6支持向量機/134
5.4動態消防安全風險評估數據處理/135
5.4.1數據清洗/135
5.4.2特征選擇與分析/136
5.4.3皮爾遜特征相關性分析/138
5.4.4數據類別平衡處理/138
5.5基于機器學習算法的動態消防安全風險評估模型構建與實驗/140
5.5.1動態消防安全風險評估模型構建/140
5.5.2多種機器學習算法建模的對比實驗/141
5.6*優動態消防安全風險評估模型結果與討論/146
5.6.1*優分類預測模型的獲取/146
5.6.2消防安全風險特征重要性可解釋分析/152
5.7本章小結/171
本章參考文獻/172
第6章賽事活動安保力量動態配置與優化/175
6.1賽事活動安保力量配置機制/175
6.1.1一般賽事/176
6.1.2大型賽事/178
6.2賽事活動安保力量配置模型/179
6.2.1賽事活動安保力量配置的影響因素分析/179
6.2.2人工神經網絡對于安保力量配置預測的適用性/182
6.2.3基于BP 神經網絡的安保力量配置模型構建/186
6.3一般賽事活動安保力量配置建模與預測實例/188
6.3.1數據收集/188
6.3.2MATLAB的BP神經網絡實現/189
6.3.3結果分析與討論/192
6.4大型賽事活動安保力量配置建模與預測實例/194
6.4.1數據收集/194
6.4.2MATLAB的BP神經網絡實現/195
6.4.3結果分析與討論/196
本章參考文獻/197
第7章動態消防安全風險評估系統研發及應用/201
7.1動態消防安全風險評估系統總體設計/201
7.1.1系統架構/201
7.1.2網絡拓撲/202
7.1.3數據匯集/204
7.1.4功能設計/207
7.2“全鏈式”動態消防安全風險評估系統/208
7.2.1系統概念及原理/208
7.2.2單位動態消防安全風險評估模塊/210
7.2.3行業動態消防安全風險評估模塊/228
7.2.4區域動態消防安全風險評估模塊/230
7.2.5系統建設成效/231
本章參考文獻/232
第8章展望/233
展開全部
城市重點場所動態消防安全風險評估方法與實踐 作者簡介
盧穎，女，武漢科技大學副教授，消防安全技術研究所副所長。從事城市公共安全風險評估理論與技術、消防安全管理方面研究，主持項目：湖北省科技廳面上項目青年基金“地鐵社會脆弱性人群時空演化特性與疏散控制”（2018CFB186）、湖北省應急管理廳安全生產專項“工貿行業踩踏事故典型人員密集場所踩踏事故生成特征與應急預警技術研究”（KJZX201907011）、湖北省冶金礦產資源高效利用與造塊重點實驗室基金“傾斜與分岔巷道火災煙氣蔓延特性與控制技術研究”（2017zy014）、武漢科技大學青年科技骨干培育計劃“基于城市公共安全的軌道交通社會脆弱性時空耦合動態評估與疏散控制”（2017xz014）等。
陳萬紅，男，現任武漢市消防救援支隊支隊長、高級工程師，從事消防工作31年。參與國家標GB50440-2007《城市防遠程監控系統技術規范》的修訂工作，以及湖北省地方標準《無線組網火災報警系統技術規范》（DB42/T 1338-2018）的制訂工作，對建筑、區域、城市的風險評估、風險預警有一定研究，并統籌主導武漢市“智慧消防”項目建設，在社會面火災防控、智能指揮調度、消防物聯網監管、智慧輔助執法、網格化群防群治等信息化建設方面均有顯著成果。盧穎，女，武漢科技大學副教授，消防安全技術研究所副所長。從事城市公共安全風險評估理論與技術、消防安全管理方面研究，主持項目：湖北省科技廳面上項目青年基金“地鐵社會脆弱性人群時空演化特性與疏散控制”（2018CFB186）、湖北省應急管理廳安全生產專項“工貿行業踩踏事故典型人員密集場所踩踏事故生成特征與應急預警技術研究”（KJZX201907011）、湖北省冶金礦產資源高效利用與造塊重點實驗室基金“傾斜與分岔巷道火災煙氣蔓延特性與控制技術研究”（2017zy014）、武漢科技大學青年科技骨干培育計劃“基于城市公共安全的軌道交通社會脆弱性時空耦合動態評估與疏散控制”（2017xz014）等。
陳萬紅，男，現任武漢市消防救援支隊支隊長、高級工程師，從事消防工作31年。參與國家標GB50440-2007《城市防遠程監控系統技術規范》的修訂工作，以及湖北省地方標準《無線組網火災報警系統技術規范》（DB42/T 1338-2018）的制訂工作，對建筑、區域、城市的風險評估、風險預警有一定研究，并統籌主導武漢市“智慧消防”項目建設，在社會面火災防控、智能指揮調度、消防物聯網監管、智慧輔助執法、網格化群防群治等信息化建設方面均有顯著成果。
姜學鵬，博士，武漢科技大學教授，現任全國消防工程專業教學指導委員會委員、湖北省安全生產專家組消防專家、湖北省社會消防技術服務機構資質評審專家。從事隧道及地下空間火災動力學、城市火災風險、工業消防安全研究。主持（參與）國家科技攻關項目、省科技計劃項目、鐵道部科技計劃項目等7項、橫向課題20余項，第一作者發表學術論文31篇。且長期從事安全科學與工程專業的教學工作，主講專業課程包括：《安全系統工程》《防排煙理論與技術》《城市公共安全學》等。
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