我国火灾损失的时间趋势分析及动态预测

利用我国火灾损失统计资料,进行时间趋势分析。结果表明,我国火灾损失呈现一定的上升趋势。在此基础上,采用灰色GM(1,1)模型预测我国火灾损失,经检验预测模型的精度满足要求,其预测结果比较可靠,可以为相关部门的决策提供一定的帮助。

火灾损失统计方法探讨

剖析新《消防法》有关火灾损失规定的修改内容,结合《火灾直接财产损失统计方法》及有关法律法规进行分析研究,找出探讨性问题;提出修订《火灾损失统计方法》的新思路,为制定一种科学实用的火灾损失统计方法提供参考。

一种城市火灾损失预测评估方法

按照提出的基于宏观经济指标(国民生产总值GDP和人口资料)进行火灾损失预测评估的方法和根据河北省1980-1997年间发生火灾的资料分析而建立的GDP火灾损失率与火灾风险指数的统计关系,通过把研究对象以50 m×50 m为单位划分网格,并根据网格格点的人口和研究对象的人均GDP值计算得到单元格点的GDP值,进而根据GDP火灾损失率和火灾风险指数的关系与火灾发生概率得到研究对象预测的火灾损失估值。提出的方法采用易于更新和获取的社会经济数据作为火灾损失的分析基础,可方便地用于没有详细的各类设施分类数据的区域进行火灾损失预测;对于经济发展快速的城市,该方法容易通过社会经济数据的及时搜集和更新得到新的火灾损失预测结果。

概率性火灾损失分析

介绍了火灾损失的确定性分析与概率性分析,根据火灾发展可控的四个阶段提出了五种火灾场景,通过日本的统计资料,得出了五种火灾场景发生的概率,并给出了计算五种火灾场景下的概率性分析火灾损失计算公式。

灰色预测理论在火灾损失预测中的应用

简述了灰色理论中灾变预测的特点和其建模过程,并将其应用于湖南省火灾损失预测之中,并利用关联度分析检验了所建火灾损失预测模型的精度,经检验模型的分辨率比较高,同时预测值和原始值的曲线图也反映了这一点,因此模型的预测结果比较可靠,对于消防部门火灾预防有一定帮助.图1,表2,参8.

火灾损失统计计算方法的研究

实际工作有许多迫切需要解决的问题，如火灾危险性定量估计，火灾保险费率计算公式中各种参数的确定，等等。本文力求依据数学理论明确地回签这些问题，主要内容有：１．火灾损失的估计；２．火保险费率的计算；３．

建筑火灾损失分段分析研究

以某省1999—2007年火灾统计数据资料为基础,采用火灾发生原因为分类判据,对建筑火灾统计数据进行详细的分析、评估。火灾统计数据按照损失的大小分为5个损失分段,分别对各火灾损失分段的统计数据进行分析。结果表明,当前危害最大的是发生次数最少、单起火灾损失在10万元以上的火灾。利用灰色关联分析法对每个损失段内火灾统计数据进行分析,得到各种火灾原因对火灾发生次数和火灾损失的影响重要程度次序,从而确定每个损失段内火灾发生次数和火灾损失总体发展趋势的主要影响因素。分析结果表明:电气、违章操作、用火不慎、吸烟和自燃引发火灾的次数和造成的火灾损失是影响总体火灾次数和损失的主要因素。分析结果可用于确定消防工作的重点和薄弱环节。

基于灰色预测GM(1,1)模型的火灾损失预测

基于灰色预测GM(1,1)模型,根据2002-2009年全国火灾损失数据,包括每年全国火灾发生起数、死亡人数、受伤人数、直接经济损失,预测2010-2012年全国火灾损失情况,并将灰色预测结果与2010年和2011年火灾损失数据进行对比。结果表明:全国火灾发生起数、死亡人数、受伤人数预测结果合格,且火灾发生起数、火灾死亡人数预测精度较高;每年全国火灾直接经济损失规律性很弱,用灰色预测GM(1,1)模型无法预测2010-2012年全国火灾直接经济损失。

行业标准《火灾损失统计方法》修订概述

简要概述了新修订的公安部公共安全标准GA185《火灾损失统计方法》修订的目的、意义,介绍了火灾损失统计的范围,包括火灾直接经济损失和人员伤亡情况,并介绍火灾直接经济损失分类及界定。说明损失物的辨识,包括名称、数量、类别的辨识,灾前价值的辨识,以及损失程度的辨识。介绍火灾统计原则及方法。有利于火灾损失统计人员尽早地了解该标准以及标准颁布后正确的实施。

森林火灾损失的评价与计算

灾害损失的评价计算是灾害经济学研究的主要内容之一。由于森林灾害经济是新学科,因此,森林火灾损失的评价与计算问题,目前处在起步阶段,尚未形成规范化方法。本文目的就此作些粗浅探讨。一、森林火灾损失的评价森林火灾损失的评价,我们认为应该以价值评价法为主,其次可考虑效益评价法和机会成本评价法。价值评价法就是以灾害造成的物化劳动损失的价值计量作为灾害的经济损失。

基于马尔科夫灰色残差GM(1,1)模型的火灾损失预测

科学地预测火灾事故及其损失,对于制定火灾防控措施具有重要的现实意义。应用基于马尔科夫的灰色残差GM(1,1)模型,对2002—2011年全国火灾损失进行模拟和预测,结果表明,该模型预测精度明显高于GM(1,1)模型,为火灾损失的预测提供了一种简单而可靠的新途径。

基于Logistic模型的火灾损失研究文献分析

本文对2001年-2012年我国火灾损失研究文献累计发文量进行统计分析，建立了Logistic曲线模型，利用三段和值法估计模型中的文献饱和量K，并对我国火灾损失研究发文量的逻辑增长规律进行了粗略预测。

对房屋火灾损失统计中引入中介组织的探讨

房屋火灾损失统计的准确性、客观性和及时性不仅是揭示火灾发展规律的重要依据,而且也是火灾事故责任认定的重要依据。结合案例,提出:一些比较复杂的火场特别是厂房等建筑物火灾损失统计应当引入中介组织。对如何做好火灾损失统计工作提出几点建议,旨在提高统计火灾损失的工作质量。

灰色预测在公共娱乐场所火灾损失中的应用

本文利用灰色系统理论，建立了公共娱乐场所火灾损失的GM（1，1）模型，并采用残差修正，提高了预测精度和准确性，对现实火灾预防具有一定的指导意义。

火灾损失特性研究

基于物质的热释放速率、燃烧热值和耐火极限的相关知识,通过量纲分析法确定固体单体的火灾事故损失特性函数。在此基础上,对于区域内有m个固体单体的情况,以传热学中热辐射理论为基础,运用随机理论的科尔莫弋罗夫-查普曼方程确定单体间的相互影响,最终确定了区域火灾损失特性函数。

应当将火灾损失核定恢复为火灾损失统计

一、火灾损失统计的法律依据及目的 统计，是指用数字次数来反映社会经济现象的数量关系的一种事物。从词义上说，统计有三方面含义：①统计资料，即反映大量现象数量特微的数字资料；②指统计工作，即搜集整理分析和推断资料的工作；③指统计科学。

火灾损失预测的改进GM(1,1)模型

本文对随机性较强的火灾事故,提出了采用改进GM(1,1)模型来减小预测误差.该模型通过三次改进提高预测精度,首先基于普通GM(1,1)模型,改进模型中初始值提高模型精度;其次基于初值改进后的GM(1,1)模型进行残差修正,再次提高预测准确性;最后对残差修正模型中的初始值进行改进,使最后预测模型更加精确.并且在处理含负值的残差数列时,提出了二次累加的方法进行模型预测.通过普通模型的预测值与改进模型的预测值进行对比,可以发现改进后模型的预测值更加接近实际值.结果表明,三次改进后的GM(1,1)模型精度明显提高,为以后预测研究提供一种理论参考.

基于随机森林的火灾损失影响因素研究

为使震后火灾损失评估的准确度更高,对火灾损失影响因素的重要度进行评估。从震后火灾的着火、蔓延和灭火3个方面提取地震烈度、房屋密度、人口密度、救火车密度、供水、反应速率和风速这7个影响因素,运用随机森林算法对其建模分析,得出了7个因素的重要度排序。反应速率和房屋密度最为重要。并依据重要度评估结果给出减少损失的措施。

火灾损失的灰色模糊预测方法

火灾损失预测具有“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性,用精确值来表示各种事件的概率是不切实际的,而用模糊数或预言变量来表示则显得更为合理。由于存在时间这一变化基准,还要综合考虑时间、成本、信息等要素对火灾损失预测的影响。鉴于此,将火灾损失数据序列看作是综合灰色量,建立了灰色-模糊模型来预测火灾损失。