基于Box-Cox变换的城市火灾起数的模型研究

文章应用极大似然方法,对某市1997—2007年11a间的月度火灾及气象数据进行了Box-Cox非线性变换,通过对变换后的月平均温度、月平均相对湿度、月平均风速、月平均降雨量等气象因子与火灾发生起数进行统计分析,建立了基于Box-Cox变换的线性回归模型,并从拟合误差、交叉验证均方误差等方面进行分析比较,最终建立回归模型;运用所得模型对2008年的火灾数据进行预测分析,结果表明,基于Box-Cox变换后数据建立的回归模型,能更好地预测火灾发生起数,从而达到对城市火灾控制的目的。