消防救援问题研究.docx

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消防救援问题研究

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摘要：灭火救援是确保新时期下社会稳定和发展的关键，要想使灭火救援工作取得良好的效果，就必须要重视消防救援队伍的救援能力建设，使其满足社会救援的要求，在保障社会和人民群众安全的同时，也可以实现队伍自身的成长与发展。消防队伍要着重解决现阶段救援工作中存在的问题，以追求实际效果为目标，不断提高自身综合救援能力，在总结以往经验和方法的基础上，优化救援工作。

关键词：消防；救援队伍；灭火救援能力；思考

中图分类号:文献标识码：A

引言

随着现代社会的不断进步，人们的物质生活水平有了很大地提升，但近年来我们也可以发现，消防事故的发生频率在增加，威胁社会稳定和安全的不良因素依然存在，这就对消防队救援队伍的灭火救援能力提出了更严格的要求。文章就新形势下如何提升消防队伍的灭火救援能力进行了详细的探讨，旨在解决当前消防救援队伍存在的问题，优化消防救援队伍的灭火救援工作，尽可能地减轻因灾害带来的经济损失和人员伤亡。

1灾害发生原因复杂多样，加剧救援难度

我国地域辽阔，自然环境十分复杂，气候的变化大，加上大部分农村地区人们对环境保护的意识不强，随意纵火、焚烧秸秆，加剧了山火、野火发生的概率。伴随着经济社会的不断发展，社会环境的复杂程度也逐步提高，现代科技和工业生产的进步，使得社会生活中很多地区都会存放着大量的化工产品，城市建筑的构架错综复杂，很多工厂内存放着一些易燃易爆的物品，这就让消防救援队伍在进行灭火救援工作时，因为对环境不够熟悉，增加了救援的难度，不利于搜救工作的顺利展开。消防救援队伍是应对火灾并实施救援和处理工作的主体，现在的自然情况和生活情况时刻都考验着消防救援队伍的灭火救援工作能力。

2模型的建立和求解

2.1时间序列与灰色预测

时间序列预测法可以通过分析时间序列数据，利用事物发展的连续性规律从而对未来进行预测。生活中各类灾害性事故在某一时间段发生的次数与其发生的时间具有一定的关联性，因此我们首先采用时间序列方法对2月1日、5月1日、8月1日、11月1日的出警数建立预测模型。指数平滑法是一种特殊的加权移动平均法，进一步加强了观察期近期观察值对预测值的作用，对不同时间的观察值所赋予的权数不等，从而加大了近期观察值的权数，使预测值能够迅速反映市场实际的变化。指数平滑法适用于对具有长期趋势的数据进行预测。用二次指数平滑法对2016-2020年中的相关数据进行二次指数平滑。灰色预测的核心体系是灰色模型，即对原始数据作累加生成（或其他方法生成）得到近似的指数规律再进行建模的方法。由模型GM（1,1）模型得到指定时区内的预测值，根据实际问题的需要，给出相应的预测预报。对时间序列预测模型和灰色预测模型进行求解。

2.2基于BP神经网络的非线性函数拟合算法

基于BP神经网络的非线性函数拟合算法流程可以分为BP神经网络构建、BP神经网络训练和BP神经网络预测三步。我们以2016-2019年在某一月份的所有出警次数记录为网络训练数据，以2020年在此月份的出警次数记录为网络测试数据，首先对训练数据进行归一化处理，接着我们分析2016-2019年的数据进行模型预测，并将预测结果与2020年的真实出警数据进行拟合，利用BP神经网络预测误差考察模型的准确性和合理性。最终我们得到的BP神经网络预测输出误差。由BP网络预测误差得出2020年1-6月的拟合度较差，而7-12月的拟合度较为理想。由于数据的选取对神经网络预测结果的准确性影响较大，综合当时的时间节点以及现实情况考虑分析推测是2020年1-6月由于某些特殊原因导致2020年消防救援队的出警次数与往年有较大的出入。综合考虑各类因素之后，我们所建模型具有理想的准确性和合理性，适用于预测2021年的出警次数数据。用2016-2019年的数据训练BP神经网络，使网络对非线性函数输出具有预测2021年出警次数数据的能力。最后使用训练好的BP神经网络预测2021年的出警次数，得到结果，最终2021年每个月份的预测值。

2.3七类事件的拟合

我们建立各类别事件发生次数与月份关系的十种数学模型，并以拟合度为评判标准，对比出拟合度最高的最优模型。我们利用SPSS26.0对数据建立三次回归模型、指数回归模型、幂回归模型、线性回归模型等十种回归模型，最终得到七类事件的拟合结果。通过对四种模型的R值、判定系数R2以及显著性值进行比较，得到三次回归模拟的拟合度最优，且各类事件拟合。

2.4克里金（Kriging）插值分析

我们首先以周为单位对数据进行处理，得到各类事件的时间密度，我们利用E