數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在火災(zāi)事故分析中的應(yīng)用研究.pdf

1、近年來，我國火災(zāi)事故發(fā)生的數(shù)量呈緩慢下降趨勢(shì)，但每年因火災(zāi)事故導(dǎo)致的損失仍然十分巨大。在過去4年里，全國火災(zāi)事故從2005年的23.5萬起下降到2009年的7.4萬起。一方面大量火災(zāi)事故每年都會(huì)給人民生命財(cái)產(chǎn)帶來嚴(yán)重?fù)p失。另一方面，大量事故的積累卻為研究火災(zāi)事故的發(fā)生、發(fā)展規(guī)律，找出事故控制的關(guān)鍵要素提供了第一手資料。找出火災(zāi)事故發(fā)生的潛在規(guī)律，從源頭上預(yù)防火災(zāi)，是控制火災(zāi)發(fā)生的根本辦法，而其基礎(chǔ)則是對(duì)現(xiàn)有大量火災(zāi)事故的分析。如何對(duì)大量

2、數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和分析，如何從大量事故中找到潛在的、共同的規(guī)律，這是事故分析面臨的首要問題。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)，為這些問題帶來的有效的解決辦法。
　　 本文就是在這一背景下，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘這一信息技術(shù)前沿的數(shù)據(jù)分析方法和事故分析理論，對(duì)我國現(xiàn)有大量火災(zāi)事故數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，并采用相關(guān)工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性挖掘研究。
　　 本文研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在火災(zāi)事故分析中的應(yīng)用，在介紹了有關(guān)課題背景之后，概述了數(shù)據(jù)挖掘的概念、發(fā)展和相關(guān)方法，并

3、重點(diǎn)解釋數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分析模型和常用的計(jì)算方法。
　　 在事故數(shù)據(jù)方面，研究主要針對(duì)我國現(xiàn)有安全事故數(shù)據(jù)庫不足，分析統(tǒng)計(jì)方法手段單一的現(xiàn)狀，提出了對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、抽取、凈化和轉(zhuǎn)化，并使用Microsoft Office Access數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了重構(gòu)，建立了數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫的建立形式主要是采用數(shù)據(jù)倉庫的相關(guān)原理并結(jié)合事故分析技術(shù)，對(duì)事故案例和事故統(tǒng)計(jì)分析兩種類型的數(shù)據(jù)分別建立數(shù)據(jù)表。
　　 數(shù)據(jù)庫建立后，采用M

4、icrosoft SQL Server商業(yè)智能組件對(duì)收集加工過的數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)挖掘，挖掘包括聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、時(shí)間序列和決策樹四種常用算法，從不同角度對(duì)火災(zāi)事故案例數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘?qū)馂?zāi)事故分析的效果和預(yù)測(cè)結(jié)果，在一定程度上更多的解釋了火災(zāi)事故發(fā)生的規(guī)律和事故屬性之間的內(nèi)在聯(lián)系，并對(duì)事故發(fā)生趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。
　　 研究成果以期對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在安全事故分析的應(yīng)用方法上提供參考，在對(duì)火災(zāi)事故數(shù)據(jù)處理和信息分析