消防滅火救援中數據挖掘技術的應用

摘 要：當前，我國消防滅火救援工作的難度，隨著城市化建設的推進而不斷的增長。與此同時，面對城市火災的防控，大數據時代對公安消防的數據駕馭能力提出了新的挑戰與機遇。為有效的管理城市消防滅火系統，最大限度的控制火災險情，應用數據挖掘技術進行相關的數據分析，會實現更好的效果。基于此，文章對于消防滅火救援中數據挖掘技術的應用進行了簡要的分析與探討，旨在為今后的消防工作中，應用數據挖掘技術以提高消防滅火救援效率，提供一定的參考與借鑒。

關鍵詞：消防滅火救援；數據挖掘技術；應用

引言

近年來，我國的城市化建設的步伐在逐漸加快，城市規模、各種建筑、車輛、人員都在快速地增長。在此背景下，火災預防工作呈現復雜化和多樣化等特點。不僅火災隱患的數量有所增多，滅火救援的難度也在逐漸的增大。如果不能及時的消除與控制火災隱患，一旦發生火災，將會帶來巨大的損失，威脅著人們的生命財產安全。消防滅火救援工作的有效開展，離不開消防滅火系統的穩定運行。消防滅火系統在運行的過程中，往往會涉及到大量的相關數據。如果應用數據挖掘技術對其進行分析，將有助于提高消防滅火救援的質量與效率。因此，研究消防滅火救援中數據挖掘技術的應用，具有重要的理論意義和現實意義。

1 數據挖掘技術概述

數據挖掘技術是社會經濟發展的成果之一。在數理統計分析、數據庫、模糊數學、人工智能等技術不斷發展的背景下，數據挖掘技術通過融合了各種相關知識，逐漸形成為一項綜合性技術。隨著信息時代的到來，數據挖掘技術更是得到了廣泛的應用與發展。數據挖掘作為一種專門用來分析數據的技術之一，主要的應用原理是：選取恰當的分析技術，在隨機的、模糊的數據中提取有價值的信息。通過實現數據與信息之間的有效轉換，能夠找到沒有意識到的問題、將定性的問題定量化，甚至還能找出未來發展的趨勢，從而為決策提供有效的依據。完整的數據挖掘流程包括多個環節，并且在不同的應用領域中，其包含的步驟也各不相同。文章將其大致分為以下三個階段。（1）數據的準備階段。（2）數據挖掘階段。（3）對數據挖掘的結果進行解釋。

2 數據挖掘技術在消防滅火救援中的主要作用

數據挖掘不僅在商業領域獲得的廣泛的應用，在其它行業中的作用也不容小視。隨著現代城市的發展，消防滅火救援工作的難度也隨之增長。將數據挖掘技術運用于消防滅火救援中，同樣能夠發揮重要的作用，有助于提高效率。數據挖掘技術在消防滅火救援中所能發揮的作用，具體體現為以下幾個方面。

首先，運用數據挖掘技術能夠對城市消防給水系統中的相關信息進行有效處理。在消防滅火救援過程中，充足的水源通常發揮著重要的滅火作用。因此，為了做好城市消防滅火工作，提高消防滅火救援的質量，及時消滅火源，應當對消防給水系統進行合理化設置。在優化消防給水系統的過程中，如果運用數據挖掘技術，有助于設置合理的消防給水系統的覆蓋點，從而進一步提升優化水平。

其次，運用數據挖掘技術，能夠在整理與排查火災源頭和隱患時有效的發揮作用，從而最大限度的避免火災事故的發生，減少人員傷亡。因為，數據挖掘技術，能夠從大量的隨機數據中挖掘出具有潛在利用價值的信息，其應用在整理與排查火災隱患時，有助于提高效率。與此同時，利用數據挖掘技術能夠對未來的發展行為或趨勢做出自動預測。在面對不同情況的建筑分布時，可以利用數據挖掘技術進行細化分類，預測不同程度的火災所必需的水量。

最后，運用數據挖掘技術能夠加快消防滅火救援決策的速度。當發生火災事故時，快速抵達火災事故現場，并采取有效措施展開滅火救援工作，能夠挽回更多的生命與財產損失。一方面，利用數據挖掘技術，對所獲取的路網監控數據、可用消防栓的分布狀況以及消防通道情況等信息進行實時分析，有助于在險情發生時提供一條快速抵達火災事故現場的合理路線方案。另一方面，利用數據挖掘技術，可以根據火災事故現場的條件、化學物質主要物濃度、風速風向等氣象條件進行數據分析，通過建立數據模型，分析可能發生的次生災害，為消防滅火救援決策提供重要的技術支持。

3 消防滅火救援中數據挖掘的應用

通過上文的分析，了解到數據挖掘技術在消防滅火救援中能夠發揮多方面的作用。所以，為了完善消防滅火系統，提高消防滅火救援工作的整體質量，數據挖掘技術在滅火救援中的應用，需要做好以下幾點。

3.1 建立數據模型

在消防滅火救援中，應用數據挖掘技術，首先應當建立數據模型。需要注意的是，數據挖掘技術包含多種方法，每一種方法都有其各自的適用范圍。因此，在建立數據模型的過程中，為了高效地實現數據挖掘任務，提取有價值的信息，應當采用科學合理的數據挖掘方法。盡管方法不同，在建立數據庫時，都應當包括以下幾個方面的功能：火災風險評估功能、消防給水功能以及歷史或再分析功能。要想同時滿足這三個功能，需要對數據倉庫進行分類，構建三層分類模型。分別是概念模型、邏輯模型和物理模型三類。（1）在概念模型的設計過程中，應當以信息包圖為基礎進行。在此期間，需要注意以下兩個方面的內容。其一，要確定信息包圖的指標、維度與類別三大方面。其二，應當對實體對象進行分析，進而完成信息包圖。（2）邏輯模型的基礎是星型圖，它的主要方面是指標實體、維度實體和詳細類別實體三種，用來反映概念模型中實體間的關系。（3）在物理模型的設計過程中，主要以數據庫表為基礎。數據庫表是指，將指標的實體轉化成的數據編成表。

3.2 聯機網絡進行數據的分析

在消防滅火救援中，應用數據挖掘技術，還需要聯機網絡對數據做進一步的分析。運用網絡工具對于所采集的消防滅火救援相關數據進行聯機分析，主要分為以下兩個步驟。首先，定義控制流任務，選用適當的多媒體工具進行數據的提取與轉換。為了提高數據挖掘技術的應用效果，應當確保數據的真實性與時效性。其次，建立多維數據，主要是將數據倉庫中的表轉換為多維化數據。

3.3 分析火災風險

聚類分析屬于數據挖掘技術中一種重要的數據處理方法，有助于增強對客觀現實的認識，其主要原理是將指標量變為數據量。聚類分析的主要步驟是：（1）建立指標體系。（2）確定指標因子的權重。（3）量化指標。（4）實現聚類分析。通過聚類方法分析火災風險，可以對不同地區的火災等級進行分類，評估不同地區的火災隱患嚴重度，從而合理地安排消防給水系統，保障該區域消防滅火工作得以順利的進行，實現對于火災的有效預防與控制。

4 結束語

數據挖掘技術作為社會經濟發展的成果之一，能夠對數據進行有效的統計分析，為相關的決策提供一定的幫助，因此，在各行業中都發揮著不同程度的作用。雖然我國消防工作中涉及到大量的數據，但是由于對數據處理技術的掌握還比較生疏，導致數據挖掘技術的利用率比較低。從長遠來看，為了提高消防滅火救援的效率與效果，數據挖掘技術仍然具有廣闊的應用空間。文章對于消防滅火救援中數據挖掘技術的作用進行了簡要的分析，對數據挖掘技術有了初步了解。隨著我國社會經濟的不斷發展，數據挖掘技術也會逐步的改進與完善，其終將廣泛應用于消防領域中，為我國的消防滅火救援工作貢獻出一份力量。

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