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| 編輯推薦： |
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本书特色突出、理论和方法新，具有较强的实用性和实践性。
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| 內容簡介： |
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为积极响应“十四五”国家消防工作规划，顺应新时代背景下消防安全智能化、动态化的风险评估需求，本书从指标、模型、系统三个方面阐述了城市重点场所动态消防安全风险评估的方法与实践。全书共分为8章：第1章为概述，介绍消防安全风险评估的背景和动态消防安全风险评估的内涵等；第2章主要介绍支撑动态消防安全风险评估的技术与方法；第3、4章介绍了动态消防安全风险评估的指标选取及体系优化；第5章为动态消防安全风险评估模型的建立；第6章为城市重点场所赛事活动安保力量动态配置与优化；第7章为动态消防安全风险评估系统的研发及应用；第8章对动态消防安全风险评估理论和技术的发展前景进行了展望。本书可供从事消防安全风险评估的工作者参考，也可作为相关专业的本科生和研究生的教科书。
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| 關於作者： |
卢颖，女，武汉科技大学副教授，消防安全技术研究所副所长。从事城市公共安全风险评估理论与技术、消防安全管理方面研究，主持项目：湖北省科技厅面上项目青年基金“地铁社会脆弱性人群时空演化特性与疏散控制”（2018CFB186）、湖北省应急管理厅安全生产专项“工贸行业踩踏事故典型人员密集场所踩踏事故生成特征与应急预警技术研究”（KJZX201907011）、湖北省冶金矿产资源高效利用与造块重点实验室基金“倾斜与分岔巷道火灾烟气蔓延特性与控制技术研究”（2017zy014）、武汉科技大学青年科技骨干培育计划“基于城市公共安全的轨道交通社会脆弱性时空耦合动态评估与疏散控制”（2017xz014）等。
陈万红，男，现任武汉市消防救援支队支队长、高级工程师，从事消防工作31年。参与国家标GB50440-2007《城市防远程监控系统技术规范》的修订工作，以及湖北省地方标准《无线组网火灾报警系统技术规范》（DB42/T 1338-2018）的制订工作，对建筑、区域、城市的风险评估、风险预警有一定研究，并统筹主导武汉市“智慧消防”项目建设，在社会面火灾防控、智能指挥调度、消防物联网监管、智慧辅助执法、网格化群防群治等信息化建设方面均有显著成果。
姜学鹏，博士，武汉科技大学教授，现任全国消防工程专业教学指导委员会委员、湖北省安全生产专家组消防专家、湖北省社会消防技术服务机构资质评审专家。从事隧道及地下空间火灾动力学、城市火灾风险、工业消防安全研究。主持（参与）国家科技攻关项目、省科技计划项目、铁道部科技计划项目等7项、横向课题20余项，第一作者发表学术论文31篇。且长期从事安全科学与工程专业的教学工作，主讲专业课程包括：《安全系统工程》《防排烟理论与技术》《城市公共安全学》等。
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| 目錄：
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第1章动态消防安全风险评估概论/1
1.1研究背景和意义/1
1.1.1城市重点场所消防安全风险形势/1
1.1.2体育场馆发展状况/5
1.1.3体育场馆火灾危险/6
1.1.4智慧消防风险评估需求/10
1.2动态消防安全风险评估概念与内涵/11
1.2.1消防安全风险概念/11
1.2.2消防安全风险动态特性/13
1.2.3动态消防安全风险评估概念/14
1.2.4动静态消防安全风险评估差异性/15
1.2.5动态消防安全风险评估层级/16
1.3国内外研究现状评述/18
1.3.1消防安全风险评估指标研究/18
1.3.2消防安全风险评估方法研究/28
1.3.3动态消防安全风险评估难点/30
1.4本书主要内容与研究路线/32
1.4.1主要内容/32
1.4.2研究路线/33
本章参考文献/35
第2章动态消防安全风险评估技术基础/39
2.1大数据与云计算技术/39
2.1.1大数据技术相关概念/39
2.1.2云计算相关概念/41
2.1.3大数据与云计算在消防领域中的应用/44
2.2物联网技术/46
2.2.1物联网相关概念/46
2.2.2物联网体系结构/47
2.2.3物联网在消防领域中的应用/48
2.3数字孪生技术/51
2.3.1数字孪生技术相关概念/51
2.3.2数字孪生技术在消防领域中的应用/52
2.4地理信息系统/53
2.4.1地理信息系统概念/53
2.4.2GIS在消防领域中的应用/54
2.5虚拟现实技术/58
2.5.1虚拟现实技术概念/58
2.5.2虚拟现实技术在消防领域中的应用/58
2.6区块链技术/60
2.6.1区块链技术的原理与特点/60
2.6.2区块链技术在消防领域中的应用/62
本章参考文献/63
第3章动态消防安全风险评估指标构建/66
3.1动态消防安全风险评估指标设计原理和原则/66
3.1.1动态消防安全风险评估指标设计原理/66
3.1.2动态消防安全风险评估指标设计原则/69
3.2动态消防安全风险评估指标体系框架/71
3.2.1动态消防安全风险评估指标要素确定/71
3.2.2动态消防安全风险评估指标框架构建/74
3.3动态消防安全风险指标定量设计/76
3.3.1固有安全性指标设计与量化处理/76
3.3.2动态安全性指标设计与量化处理/79
3.4动态消防安全风险指标阈值研究/84
3.4.1定性指标阈值确定/84
3.4.2定量指标阈值确定/88
3.5本章小结/93
本章参考文献/93
第4章动态消防安全风险评估指标优化/96
4.1消防物联网大数据时代的动态指标信息处理问题/96
4.1.1监测指标全面性导致的信息弱化问题/96
4.1.2指标设计主观性导致的信息失真问题/97
4.2随机森林算法在消防大数据特征选择中的适用性/98
4.2.1随机森林模型的基本结构/99
4.2.2随机森林模型的构建过程/101
4.2.3利用随机森林算法计算指标重要度/104
4.3基于随机森林算法的指标体系优化/105
4.3.1数据收集与模型试验/105
4.3.2动态指标优化结果分析/107
4.3.3利用相关性验证随机森林模型优化的合理性/111
4.4本章小结/113
本章参考文献/113
第5章动态消防安全风险评估模型建立/116
5.1传统消防安全风险评估方法/116
5.1.1指标权重确定方法/116
5.1.2评估值及风险等级确定/122
5.2机器学习算法对于消防安全风险评估的适用性/123
5.2.1机器学习算法概述/123
5.2.2机器学习算法适用性分析/125
5.3动态消防安全风险建模选用的机器学习算法/126
5.3.1机器学习算法对比/126
5.3.2多层感知机/128
5.3.3Bagging算法/130
5.3.4AdaBoost算法/130
5.3.5梯度提升决策树/132
5.3.6支持向量机/134
5.4动态消防安全风险评估数据处理/135
5.4.1数据清洗/135
5.4.2特征选择与分析/136
5.4.3皮尔逊特征相关性分析/138
5.4.4数据类别平衡处理/138
5.5基于机器学习算法的动态消防安全风险评估模型构建与实验/140
5.5.1动态消防安全风险评估模型构建/140
5.5.2多种机器学习算法建模的对比实验/141
5.6最优动态消防安全风险评估模型结果与讨论/146
5.6.1最优分类预测模型的获取/146
5.6.2消防安全风险特征重要性可解释分析/152
5.7本章小结/171
本章参考文献/172
第6章赛事活动安保力量动态配置与优化/175
6.1赛事活动安保力量配置机制/175
6.1.1一般赛事/176
6.1.2大型赛事/178
6.2赛事活动安保力量配置模型/179
6.2.1赛事活动安保力量配置的影响因素分析/179
6.2.2人工神经网络对于安保力量配置预测的适用性/182
6.2.3基于BP 神经网络的安保力量配置模型构建/186
6.3一般赛事活动安保力量配置建模与预测实例/188
6.3.1数据收集/188
6.3.2MATLAB的BP神经网络实现/189
6.3.3结果分析与讨论/192
6.4大型赛事活动安保力量配置建模与预测实例/194
6.4.1数据收集/194
6.4.2MATLAB的BP神经网络实现/195
6.4.3结果分析与讨论/196
本章参考文献/197
第7章动态消防安全风险评估系统研发及应用/201
7.1动态消防安全风险评估系统总体设计/201
7.1.1系统架构/201
7.1.2网络拓扑/202
7.1.3数据汇集/204
7.1.4功能设计/207
7.2“全链式”动态消防安全风险评估系统/208
7.2.1系统概念及原理/208
7.2.2单位动态消防安全风险评估模块/210
7.2.3行业动态消防安全风险评估模块/228
7.2.4区域动态消防安全风险评估模块/230
7.2.5系统建设成效/231
本章参考文献/232
第8章展望/233
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| 內容試閱：
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前言
2022年，党的二十大报告对统筹发展和安全作出战略部署，“安全”一词出现了91次，成为二十大报告中十分重要的高频词汇。党的二十大报告明确指出：“提高公共安全治理水平。坚持安全第一、预防为主，建立大安全大应急框架，完善公共安全体系，推动公共安全治理模式向事前预防转型。”随着新时代社会经济发展和人民生活水平提升，城市重点场所人员密集度提高，公共功能更加多样，消防安全形势愈发复杂。在新时代“数字中国”战略的引领下，智慧消防建设成效初显，城市重点场所消防物联网监测即将步入数据量爆炸性增长的“大数据”时代。数据量增长使得消防安全风险的实时动态评估成为可能，但同时也带来了信息冗余和关键信息弱化等问题。因此，针对消防安全评估的“动态”需求，深入研究城市重点场所动态消防安全风险评估的理论与方法，对开展智慧城市火灾防控工作具有重大意义。
本书系统地介绍了作者近年来在动态消防安全风险评估方面的研究成果，主要创新性工作有：针对基于物联网的消防安全评估指标较难量化以及监测数据描述性统计带来的“伪动态”问题，构建了全量化的城市重点场所动态消防安全风险评估指标体系；针对大数据背景下消防物联网监测信息量大、关键信息弱化等问题，引入随机森林算法开展指标体系优化研究；针对常规消防安全风险评估模型存在的主观性较强的问题，开展多种机器学习算法的动态消防安全风险分类预测研究；创新性地开展了群众性活动安保力量配置与优化研究；以某市为例完成了作者在动态消防安全风险评估方面研究成果的实际集成应用，研发了“全链式”动态消防安全风险评估系统。本书反映了当前国内外动态消防安全风险评估的新理论和新趋势，有助于加深读者对城市重点场所动态消防安全风险评估重要性的认识，推动科学研究的继续深入，同时也有助于消防安全风险评估新方法和新技术的推广，为全面提升城市重点场所火灾防控水平提供理论依据和技术支撑。
本书共八章。第1章动态消防安全风险评估概论，介绍了消防安全风险评估研究现状和发展趋势，提出了动态消防安全风险评估的概念与内涵。第2章动态消防安全风险评估技术基础，阐述了大数据技术、云计算技术、物联网技术、数字孪生技术、地理信息系统、虚拟现实技术、区块链技术等在消防领域中的应用。第3章动态消防安全风险评估指标构建，提出了动态消防安全风险评估指标设计的原理与原则，构建了全量化的体育场馆动态消防安全风险指标体系及其阈值。第4章动态消防安全风险评估指标优化，剖析了大数据背景下物联网监测数据过量导致的关键信息弱化等问题，建立了基于随机森林算法的特征选择方法，优化了动态指标体系。第5章动态消防安全风险评估模型建立，针对常规消防安全评估主观性较强的问题，对消防物联网监测数据进行数据清洗与降噪，运用多种机器学习算法和交叉验证策略，建立了动态消防安全风险预测模型。第6章赛事活动安保力量动态配置与优化，阐述了赛事活动安保力量配置机制，建立了基于BP神经网络的安保力量配置与预测模型。第7章动态消防安全风险评估系统研发及应用，介绍了“全链式”动态消防安全风险评估系统，该系统实现了单位、行业、区域消防安全风险的实时动态评估和预警。第8章展望，对动态消防安全风险评估理论和技术的发展前景进行了展望。
在本书撰写过程中我们得到了武汉市消防救援支队、武汉理工光科股份有限公司等单位的大力支持，武汉科技大学安全与应急研究院、消防安全研究中心赵志攀、范小鹏、张毅、李亚鑫等研究生为本书相关研究成果付出了辛勤努力，在此致以诚挚的谢意。同时，本书参阅并引用了大量国内外同行的优秀研究成果和文献，限于篇幅，不一一列出，在此表示衷心的感谢。
感谢武汉科技大学教材建设立项项目对本书出版的资助，感谢湖北省安全生产专项资金科技项目(SJZX20230907)、*产学合作协同育人项目(220802910263738、220802910233531)对本研究课题的资助。
本书由卢颖、陈万红和姜学鹏著，蒋京君、付闻和卞玉超参与撰写。其中第1章由卢颖和姜学鹏撰写，第2章由蒋京君、付闻和卞玉超撰写，第3章由卢颖和姜学鹏撰写，第4章由卢颖、姜学鹏和卞玉超撰写，第5章由卢颖、姜学鹏和蒋京君撰写，第6章由卢颖、姜学鹏和付闻撰写，第7、8章由陈万红撰写。
本书可供从事消防安全工作的技术人员及管理人员学习参考，也可供高等院校安全科学与工程、消防工程、应急管理等专业的教师和学生使用。
鉴于作者水平有限，书中难免有疏漏与不妥之处，敬请广大读者批评指正。
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