文件名称：使用机器学习预测给定财产发生火灾的可能性的风险分析模型-研究论文
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更新时间：2024-06-09 10:24:53
Machine learning Risk analysis models
结合多个数据集并应用机器学习算法将有助于城市官员和消防部门更有效地指挥其资源，避免灾难并在发生火灾时挽救生命。 此外，它最多可以帮助您准确预测火灾发生的地点。 每年，实施机器学习的风险分析模型都会响应紧急呼叫，并有助于防止发生火灾。 这是因为它们可以发出烟雾警报，检查商业建筑，并就可能引发火灾的危险行为以及其他先发制人的行为对社区进行教育。 此外，这种成功伴随着挑战和相关问题，例如有限的资源。 就目前而言，他们在风险分析机制方面仅取得了很少的成就。 预测财产中火灾的发生是火灾管理和分析中非常重要的组成部分。 这是因为它在恢复工作，缓解和资源分配中起着重要作用。 尽管这是保护财产和生命的重要因素，但准确预测火灾事故仍具有挑战性。 本文提供了建议的模型，这些模型侧重于统计机器学习和通过使用索引来评估火灾风险而优化的风险。 通常，当前用于预测火灾的模型无法提供令人满意的准确性。 影响火灾发生的因素是火灾发生的频率和多样性，这是非常稀疏的。 因此，为了提高预测火灾发生的准确性，必须有一个实施智能机器学习技术的风险分析模型。 本研究论文对基于机器学习的火灾预测方法进行了分析和描述。 提出了一种基于机器学习的财产火灾风险预测新算法。 同样，使用具有不同框架数据的算法的实现方式还具有准确预测火灾发生的能力。