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公开(公告)号:CN119417224A
公开(公告)日:2025-02-11
申请号:CN202411483738.8
申请日:2024-10-23
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/12 , G06F18/2431 , G06F18/2113 , G06F18/2135 , G06F18/241
Abstract: 本发明提供了一种基于XGBoost算法的餐饮场所区域火灾风险预测方法及系统,该方法:根据餐饮场所实际情况,从“人‑机‑环‑管”四个方面构建餐饮场所区域火灾风险预测指标体系;搜集餐饮场所历史火灾事故,统计每月区域餐饮场所火灾事故发生数量,与火灾风险预测指标融合,形成初始数据集;采用标准化处理方法对所述初始数据集进行标准化处理,采用递归特征消除法筛选所述火灾风险预测指标,明确关键指标,形成XGBoost模型输入数据集,对XGBoost模型进行训练和调参,构建餐饮场所区域火灾风险预测XGBoost模型,并从低到高用“低风险”、“一般风险”、“中等风险”和“高风险”四个等级对所述XGBoost模型的结果进行风险等级划分,建立餐饮场所区域火灾风险预测方法,预测全国各城市餐饮场所区域火灾发生的风险。该方法能够迅速、准确预测餐饮场所区域火灾发生概率,明确火灾发生的风险等级,为消防管理提供参考。