数据挖掘技术在火灾事故分析中的应用研究

摘要

近年来，我国火灾事故发生的数量呈缓慢下降趋势，但每年因火灾事故导致的损失仍然十分巨大。在过去4年里，全国火灾事故从2005年的23.5万起下降到2009年的7.4万起。一方面大量火灾事故每年都会给人民生命财产带来严重损失。另一方面，大量事故的积累却为研究火灾事故的发生、发展规律，找出事故控制的关键要素提供了第一手资料。找出火灾事故发生的潜在规律，从源头上预防火灾，是控制火灾发生的根本办法，而其基础则是对现有大量火灾事故的分析。如何对大量数据进行管理和分析，如何从大量事故中找到潜在的、共同的规律，这是事故分析面临的首要问题。数据挖掘技术的出现，为这些问题带来的有效的解决办法。
　　 本文就是在这一背景下，结合数据挖掘这一信息技术前沿的数据分析方法和事故分析理论，对我国现有大量火灾事故数据进行整理，并采用相关工具对数据进行探索性挖掘研究。
　　 本文研究了数据挖掘技术在火灾事故分析中的应用，在介绍了有关课题背景之后，概述了数据挖掘的概念、发展和相关方法，并重点解释数据挖掘技术的分析模型和常用的计算方法。
　　 在事故数据方面，研究主要针对我国现有安全事故数据库不足，分析统计方法手段单一的现状，提出了对现有数据进行整理、抽取、净化和转化，并使用Microsoft Office Access数据库系统对数据进行了重构，建立了数据库。数据库的建立形式主要是采用数据仓库的相关原理并结合事故分析技术，对事故案例和事故统计分析两种类型的数据分别建立数据表。
　　 数据库建立后，采用Microsoft SQL Server商业智能组件对收集加工过的数据进行了数据挖掘，挖掘包括聚类分析、关联规则、时间序列和决策树四种常用算法，从不同角度对火灾事故案例数据和统计数据进行分析。同时，数据挖掘对火灾事故分析的效果和预测结果，在一定程度上更多的解释了火灾事故发生的规律和事故属性之间的内在联系，并对事故发生趋势进行了预测。
　　 研究成果以期对数据挖掘技术在安全事故分析的应用方法上提供参考，在对火灾事故数据处理和信息分析上具有一定的学术价值和现实意义。