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    消防救援問題研究

    2021-09-10 14:55:36暢陽紅郁曉東
    科學(xué)與生活 2021年14期
    關(guān)鍵詞:數(shù)值分析曲線擬合

    暢陽紅 郁曉東

    摘 要:我國是災(zāi)害多發(fā)頻發(fā)的國家,為防范化解重特大安全風(fēng)險,消防救援隊必須加強消防救援組織工作。組建國家綜合性消防救援隊伍,是以習(xí)近平同志為核心的黨中央堅持以人民為中心的發(fā)展思想,著眼我國災(zāi)害事故多發(fā)頻發(fā)的基本國情作出的重大決策,對于推進(jìn)國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化,提高國家應(yīng)急管理水平和防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)能力,保障人民幸福安康,實現(xiàn)國家長治久安,具有重要意義。

    關(guān)鍵詞:消防應(yīng)急,數(shù)值分析,曲線擬合,時間序列預(yù)測模型

    引言:

    習(xí)近平總書記向國家綜合性消防救援隊伍授旗并強調(diào):“組建國家綜合性消防救援隊伍,是黨中央適應(yīng)國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化作出的戰(zhàn)略決策,是立足我國國情和災(zāi)害事故特點、構(gòu)建新時代國家應(yīng)急救援體系的重要舉措,對提高防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)能力、維護(hù)社會公共安全、保護(hù)人民生命財產(chǎn)安全具有重大意義”。

    問題1:將每天分為三個時間段,每個時間段安排不少于5人值班。每天有30人可安排值班,確定消防隊在每年2月、5月、8月、11月中第一天的三個時間段各應(yīng)安排多少人值班。

    通過分析2016年-2020年2月,5月,8月,11月這四個月的消防救援次數(shù)以及每個月中發(fā)生事故時間段的頻率,消防隊每天有30人可安排值班,在每個時間段安排的人數(shù)不少于5人的前提條件下,運用曲線擬合與人員時間安排的方法,分配每個時間段的人數(shù)。

    查詢2016年到2020年五年之間的數(shù)據(jù),二月份的三個時間段的接警次數(shù),0:00到8:00接警次數(shù)較少;8:00-16:00與16:00-24:00接警次數(shù)較多。五月份的三個時間段的接警次數(shù)不同,其中時段1接警次數(shù)明顯少于時段2和時段3,8:00-16:00點的接警次數(shù)高于16:00點以后的,五月份的消防安全問題大多發(fā)生在8:00到16:00間。隨著8月份的到來,不同時間段對接警次數(shù)的影響不是特別明顯。三個時間段都存在消防救援問題,故在每個時間段都應(yīng)安排較多的人員。11月份接警次數(shù)發(fā)生明顯的變化,總接警次數(shù)明顯少于5月份和8月份,而接警大致發(fā)生在8:00到16:00這個階段。16:00以后的接警情況時有發(fā)生。

    結(jié)論:在考慮每年月份三個不同時間段的的基礎(chǔ)上,利用數(shù)值分析篩選出滿足題意要求的數(shù)據(jù)。同時結(jié)合題目中給的限定條件,利用曲線擬合與人員時間安排求得擬合數(shù)據(jù),五年中各個月份各個時間段安排人數(shù)的方程。得到的結(jié)論是:在二月份三個時間段安排人數(shù)為5人,13人,12人;5月份應(yīng)安排人數(shù)為6人,13人,11人;8月份人數(shù)安排為5人,11人,14人;11月份人數(shù)為5人,17人,8人。

    問題2:以該地2016年1月1日至2019年12月31日的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),以月份為單位,建立出警次數(shù)的預(yù)測模型;以2020年的數(shù)據(jù)作為模型的驗證數(shù)據(jù)集,對2021年各月份的救援出警次數(shù)進(jìn)行預(yù)測。

    通過使用時間序列分段法, 2016年-2019年發(fā)各月份接警次數(shù)的數(shù)據(jù)圖中可以看出每年4月份到6月份為救援高峰期,其中五月份接警次數(shù)達(dá)到最大,3月份,9月份,11月份出警次數(shù)也相對較高,其他幾個月份出警次數(shù)相對較少。出警次數(shù)隨著每年的情況在一定范圍內(nèi)波動,在每年的相同月的變化也大致相同。

    我們利用SPSS運用正態(tài)P-P對以月份為單位的接警次數(shù)進(jìn)行模型預(yù)測,由以上變量的正態(tài)P-P圖可知,預(yù)測值與實際值的各點基本呈一條直線,即實測累計概率與預(yù)期累計概率呈現(xiàn)正相關(guān),建立合理的消防救援接警預(yù)測方案既要通過對2016年到2019年實際接警次數(shù)情況進(jìn)行了解與分析,又要結(jié)合實際進(jìn)行大膽預(yù)測,接警次數(shù)情概況最多的幾個月份,以2020年度的實際數(shù)據(jù)可知接警次數(shù)符合結(jié)果,因而選取這個時間序列預(yù)測模型作為合理的預(yù)測模型。通過對接警次數(shù)的P-P圖分析可知實際點與模型點更加的擬合,重合率很高,表明該種預(yù)測方案所帶來的差異小,真實性高。因而該種時間序列預(yù)測方案極為最優(yōu)預(yù)測方案。

    結(jié)論:將時間序列預(yù)測模型與曲線擬合所得公式結(jié)合起來對2021年各個月份的消防救援出警次數(shù)進(jìn)行預(yù)測,每月值如下:57,70,62,45,146,95,48,38,44,32,44,54次。

    問題3:依據(jù)7種類別事件的發(fā)生時間,建立各類事件發(fā)生次數(shù)與月份關(guān)系的多種數(shù)學(xué)模型,以擬合度最優(yōu)為評價標(biāo)準(zhǔn),確定每類事件發(fā)生次數(shù)的最優(yōu)模型。

    通過因子篩選法將不同的類別事件進(jìn)行歸納總和。并對每個事件進(jìn)行分析建立每類事件發(fā)生次數(shù)與月份的曲線擬合關(guān)系圖。在曲線擬合時,應(yīng)依據(jù)曲線的形狀來選擇函數(shù)模型。由于所選的擬合函數(shù)不同,會產(chǎn)生不同的擬合效果,需要人們按最優(yōu)原則來選擇最佳擬合函數(shù)—數(shù)據(jù)點的最小誤差平方和。忽略擬合數(shù)據(jù)出現(xiàn)的誤差,通過對四種擬合方法的研究,linear fitting,polynomial,power,smoothing?spline得出每類事件發(fā)生的次數(shù)的最優(yōu)模型。

    分析每類事件不同時間段的消防救援接警次數(shù)的數(shù)學(xué)期望與方差得到,求取隨機變量取值的平均值,對以概率為權(quán)重的隨機變量進(jìn)行加權(quán)求和可以得出各類事件發(fā)生次數(shù)與月份的關(guān)系。同時用方差來衡量曲線擬合的波動程度,穩(wěn)定性情況。最終可以得出smoothing?spline是①、③、④、⑤、⑦曲線擬合模的最優(yōu)模型。linear?fitting是第②、⑥曲線擬合模的最優(yōu)模型。同時第⑦類事件還可以采用polynomial曲線擬合方式。

    問題4:根據(jù)圖1,請建立數(shù)學(xué)模型,分析該地區(qū)2016-2020年各類事件密度在空間上的相關(guān)性,并且給出不同區(qū)域相關(guān)性最強的事件類別。

    利用SPSS分析不同區(qū)域七類事件密度person相關(guān)系數(shù)。通過對|r|值的分析建立相關(guān)系數(shù)公式。從而得到不同區(qū)域person相關(guān)系數(shù)占比與對應(yīng)的事件間類型。

    Pearson相關(guān)系數(shù)適用于測量變量之間的相關(guān)性,將15個區(qū)域與事件密度進(jìn)行相關(guān)性比較,排除一些與事件密度相關(guān)性無關(guān)的區(qū)域,對剩余區(qū)域進(jìn)行相關(guān)性描述分析,求出其平均值與標(biāo)準(zhǔn)偏差個數(shù)。|r|越接近于1,表明兩變量相關(guān)程度越高,他們之間的關(guān)系越密切。

    由數(shù)據(jù)所得大部分區(qū)域與事件密度呈現(xiàn)正相關(guān),少部分呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),其中P區(qū)域與事件密度即消防救援接警次數(shù)有著強烈的相關(guān)關(guān)系。如下采用SPSS分析不同區(qū)域person相關(guān)系數(shù)占比百分比對應(yīng)事件之間的類型。

    結(jié)論:A-P區(qū)域相關(guān)型最強的事件分別為7,4,3,2,7,1,3,1,7,6,1,4,7,7,3。

    問題5:分析該地各類事件密度與人口密度之間的關(guān)系。

    利用曲線擬合,分析各類事件密度與人口密度之間的關(guān)系。通過計算15個區(qū)域的人口數(shù)量與區(qū)域占地面積,算出人口密度。同理,通過篩選某一區(qū)域不同事件類別的個數(shù),求出事件密度。將事件密度與人口密度建立模型。

    不同事件類型對應(yīng)的事件密度隨著區(qū)域的變化不同,不同地區(qū)對應(yīng)的人口密度大致相同,稍有偏差,而在P區(qū)域出現(xiàn)反常:區(qū)域面積小,人口數(shù)量多從而導(dǎo)致人口密度達(dá)到最多。如圖25所示,通過將不同地區(qū)人口密度與事件密度擬合在一起,建立密度模型圖,觀察其人口密度與事件密度之間的關(guān)系。

    結(jié)論:不同區(qū)域有著不同的人口數(shù)量與面積,但整體來看,每一個地區(qū)的事件密度與人口密度有著明顯的關(guān)系隨著人口密度的增長,消防救援接警次數(shù)越多,事件密度越多。大致呈現(xiàn)正相關(guān)變化。

    結(jié)束語

    目前我國處于經(jīng)濟轉(zhuǎn)軌、社會轉(zhuǎn)型的特殊時期。公共安全形勢日益嚴(yán)峻而消防工作是國家治理體系和治理能力的重要組成部分,涉及經(jīng)濟社會發(fā)展方方面面,同人民群眾生產(chǎn)生活息息相關(guān)。安全是現(xiàn)代化城市的第一要素,各種事故災(zāi)害的頻頻發(fā)生,使得我們迫切需要了解消防救援隊的工作任務(wù)。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 佘梓航,徐嘉樺,姚志玉,梁偉典.基于皮爾遜相關(guān)系數(shù)的網(wǎng)購大數(shù)據(jù)分析[J].韓山師范學(xué)院學(xué),2020,41(03):16-17.

    [2] 朱偉.城市公共安全應(yīng)急決策支持系統(tǒng)框架研究.三峽大學(xué)學(xué)報[J],2008,30:14-16.

    [3] 陳子芳.光譜分析曲線擬合數(shù)模.光譜實驗室,1998,(01):9-10.

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