数据挖掘技术在消防灭火救援中的应用

2017-11-09 10:56唐立江
电子技术与软件工程 2017年19期
关键词:消防灭火数据挖掘应用

摘 要在城市化建设推进的背景下,消防救援工作难度也在不断的增加。在城市火灾方面,公安消防对数据的驾驭能力还有较大的提升空间。为了更好地应对城市发展的消防事件,可通过数据挖掘技术分析数据,寻找消防工作中的潜在规律,以此提升消防工作的效率。本文以数据挖掘技术为研究对象,探讨其对当前消防救援工作的作用以及应用状况,期望能为消防事业的进一步发展提供可借鉴的建议。

【关键词】数据挖掘 消防灭火 应用

目前随着国内经济水平的增长,消防安全的保障工作也在各个地区引起广泛的关注。尤其是当前城市化进程中,各种形式的建筑、车辆等聚集到中心区域中,使得消防灭火工作更加的复杂,并且呈现出多样化的救援方式。如果无法采取有效的措施对火灾隐患进行检查并控制,将很容易威胁到人们的生命安全。而消防灭火救援工作的开展也离不开灭火系统的支持,系统运行中产生的各项数据如果能够做好全面的分析与统计,对于提升消防灭火效率有较大的帮助。可以说,研究数据挖掘技术对于消防灭火救援事业的发展有着重要的现实意义。

1 数据挖掘技术概述

随着社会经济水平的不断发展,各项技术包括数据库、人工智能等都在人们日常需求的变更中得到了快速的更迭。数据挖掘技术的应用除了相关的技术点之外,还会融合其他各个领域的知识,并最终形成一项综合性较强的技术。进入信息时代后,数据挖掘技术将会有更广阔的应用空间。作为一项用来专注于分析数据的技术点,其主要的工作原理在于选取合适的技术,在随机的数据分布中提取出有价值的信息。并最终寻找各项数据之间的关联性,达到预测事物发展的目的,并为管理者提供决策的依据。

2 数据挖掘技术对消防工作的作用

数据挖掘技术除了商业领域的应用,还可以在其他的领域发挥着重要的作用,消防灭火救援工作也不例外。数据挖掘技术的作用,主要可以表现为以下几个方面。

2.1 可以有效的处理消防给水系统中的数据

在救援工作开展的过程中,充沛的水源是完成灭火的重要因素。因此在各个区域的给水系统分布中,通过建立各地区火灾发生的数据信息模型,提前做好给水系统的预测与评估。并对给水系统做合理的分布,设置给水系统的覆盖点,提高消防灭火救援工作的效率。

2.2 排查火灾源头与隐患

通过数据挖掘技术在海量的数据信息中了解火灾源头的信息并整合,针对不同区域的信息工作对其未来的火灾发生源头做相应的预测与优化工作,了解各个地区的水量需求,确保救援工作的有序进行。

2.3 数据挖掘技术的应用可以为救援人员提供更多科学的决策依据,加快消防灭火的决策与行动速度

当出现火灾事故时,消防人员需要快速抵达现场并根据火灾情况迅速展开救援工作,维护人们的生命财产安全。首先,数据挖掘技术的应用可以实时获取当地的监控数据、消防栓的分布以及消防通道等方面的信息并作出迅速的分析,有利于在火灾事故发生时尽快确认救援路线。其次,数据挖掘技术的应用还能够根据事故发生的现场条件、化学物质的浓度等情况建立模型分析,为救援决策提供更多技术性的支持。

3 数据挖掘技术在消防灭火中的应用

3.1 建立数据模型

在消防工作的数据挖掘技术应用中,首要环节是建立消防工作相关的数据模型。为了高效的完成数据挖掘的任务,需要采取科学的数据挖掘方法建立相应的数据库,并完成对火灾风险评估、消防给水以及历史数据分析等功能。而为了更好满足系统的需求,在建造数据模型时可以细分成以下三类:概念模型、物理模型以及逻辑模型。首先,在概念模型设计时,需要通过信息包图的方式来展开,了解信息包图的维度、指标、类别,并对实体的对象作出深入的剖析,最终构成信息包图。其次,物理模型的设计是需要以数据库表作为基础展开,通过指标的实体再转化成相应的数据表格。最后,逻辑模型的建立是以星型图为基础,并分别从指标、维度、详细类别等三方面的实体来反映各个实体之间的联系。

3.2 联机网络分析数据

消防灭火的各项数据之间的联合应用还需要通过联机网络的方式来做进一步的分析。利用网络将采集到的数据做联机分析,一方面要对控制流任务作出定义,并选择有效的多媒体工具对消防数据进行提取并转化成相应的变量信息。以此来提升数据挖掘技术应用的效果,确保其时效性与有效性。另外一方面由于不同维度的数据存在较大的差异,因此还需要通过数据仓库中的各项数据表格转化成多维化数据。值得注意的是,在火灾事故发生之后,消防人员抵达现场可以通过联机网络迅速收集历史发生的信息,了解当地的消防分布情况并作出决策,对于提高消防救援工作效率有着极大的帮助。

3.3 分析火灾潜在风险

通过聚类分析可以有效的反映火灾潜在的风险,也是数据挖掘技术中重要的技术内容。不仅可以增强消防人员对现实的认知,还可以将原先的指标逐渐转化成数据量,达到预防控制的目的。关于聚类分析,主要步骤可以细分成以下几点:

(1)需要对收集到的消防数据建立相应指标体系。

(2)确定各项指标因子之间的权重。

(3)对建立的指标做进一步量化。

(4)做出聚类分析。

这种方法可以对不同的火灾区域建立有效的等级分类,并对各个地区发生的火灾严重度做深入的评估,从而建立合理的给水系统,为消防灭火工作的有序展开提供有力的保障。

4 结束语

通过对不同地区消防数据信息的整理与分析,建立相关的数据库信息,并以此作为未来火灾发生的决策依据,对于提高消防救援工作并维护人们的生命财产安全有着极大的帮助。上文对数据挖掘技术在消防灭火工作中的应用状况做了详细的分析,其中包含了数据模型建立、联机网络分析、聚类分析火灾风险等。将这些技术点在消防领域中的应用做进一步的完善与优化,必然会为我国的消防事业发展提供强大的支持。

参考文献

[1]王鹏飞.消防灭火救援中数据挖掘技术的应用[J].中国新技术新产品,2016(04):178.

[2]李严.消防灭火救援中数据挖掘技术的应用[J].科技创新与应用,2016(29):291.

作者簡介

唐立江(1970-),男,硕士研究生学位,副教授,研究方向为教学管理。

作者单位

中国人民武装警察部队学院 河北省廊坊市 065000

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