摘要：为了解决城市区域火灾风险预警,以消防大数据资源为基础利用数据挖掘技术建立火灾预警模型,所采用的实例为山东潍坊城市绿化区火灾,使用当地的火灾信息和相应的环境因素相关信息,利用数据挖掘方法对相关的统计数据进行模型分析,进而对火灾发生的时间及地点进行预测,其中主要涉及到了几种数据挖掘模型,例如支持向量机(SVM)、随机森林(RT)、决策树(DT)等.通过研究论证,在使用支持向量机(SVM)以及四项环境属性(所预测地点温度、相对湿度、雨量、风力)时模型具有最好的拟合效果,在对结果性能进行优化的过程中得出了这四种属性对于预测结果重要性的权重值,基于这些结果确定了对于该区域火灾最佳的火灾预警模型.
