本發(fā)明涉及智能火災預警，尤其涉及城市火災智能預警系統(tǒng)。

背景技術：

1、智能火災預警技術領域涉及開發(fā)和應用先進算法與傳感器系統(tǒng)，用以早期檢測火災并迅速通知相關人員或自動啟動應對措施，該領域結合了火災科學、物聯網技術、機器學習以及大數據分析，目的在于通過分析環(huán)境數據、煙霧成分、溫度變化等信息，提高火災檢測的速度和準確性，系統(tǒng)包括多種傳感器，如煙霧傳感器、溫度傳感器和火焰監(jiān)控器，傳感器能夠生成實時數據，用于火災分析和預警，智能火災預警系統(tǒng)還集成移動通訊和云計算技術，以便實現跨區(qū)域的數據共享和協調應對。

2、其中，城市火災智能預警系統(tǒng)涉及在城市環(huán)境中部署一種綜合性的智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過實時監(jiān)控城市內多個關鍵點位的環(huán)境數據和潛在火源，提早警告居民和消防部門的火災風險，系統(tǒng)利用高級算法分析數據，識別火災的早期跡象，如異常溫度升高或煙霧增多。系統(tǒng)的用途在于增強城市的應急響應能力，減少火災帶來的人員傷亡和財產損失，同時通過智能化的數據處理和反應機制，優(yōu)化消防資源的分配和應用。

3、現有智能火災預警技術雖然能夠實時監(jiān)控環(huán)境數據并通過傳感器檢測火災跡象，但技術側重于單一建筑或小范圍的監(jiān)控，未能充分參照城市尺度下的建筑物間關系和環(huán)境因素的復雜交互，導致在城市級別的火災預防和響應策略上存在盲點。例如，現有系統(tǒng)中的數據處理局限于直接從傳感器獲得的信息，缺乏對建筑物之間連接性和整體城市環(huán)境動態(tài)的深入分析，這限制預警在大規(guī)?；馂那榫诚碌男ЧF有技術在環(huán)境因素變化對火災影響的評估上也顯示出不足，如未能有效預測節(jié)假日或特殊事件期間的人流變化對火災風險的影響，從而導致防火資源分配不合理，增加系統(tǒng)的整體風險。

技術實現思路

1、本發(fā)明的目的是解決現有技術中存在的缺點，而提出的城市火災智能預警系統(tǒng)。

2、為了實現上述目的，本發(fā)明采用了如下技術方案：城市火災智能預警系統(tǒng)包括：

3、城市結構智能分析模塊基于城市建筑地理位置、材料、火災數據及建筑年齡的數據，對建筑分配節(jié)點，將建筑之間的通道類型和距離作為邊的屬性，生成城市圖模型，根據所述城市圖模型的節(jié)點和邊屬性，生成節(jié)點和邊特征矩陣；

4、火災動態(tài)預警模擬模塊將所述節(jié)點和邊特征矩陣輸入圖卷積網絡，分析建筑特性和相互連接性對火災擴散的影響，得到火災傳播影響力評分，利用所述火災傳播影響力評分，分析差異化火源點的傳播路徑和速度，生成火勢擴散預測模型；

5、防火策略優(yōu)化模塊利用所述火勢擴散預測模型，計算每個建筑物在差異化火源點下的疏散難度和火災風險等級，生成建筑物風險等級評估結果，根據所述建筑物風險等級評估結果，優(yōu)化疏散路線和防火隔離區(qū)，生成防火隔離區(qū)規(guī)劃圖；

6、環(huán)境影響智能分析模塊根據所述防火隔離區(qū)規(guī)劃圖，捕捉氣象條件數據、城市人口動態(tài)和節(jié)假日活動數據，分析環(huán)境因素與火災發(fā)生的關聯性，得到環(huán)境因素影響評分，根據所述環(huán)境因素影響評分調整火勢擴散預測模型，構建調整后的火災風險預警方案。

7、作為本發(fā)明的進一步方案，所述節(jié)點和邊特征矩陣的獲取步驟具體為：

8、基于城市建筑地理位置、材料、火災數據及建筑年齡的數據，從地理信息和建筑數據庫中提取關鍵數據，整理成統(tǒng)一格式，得到城市建筑屬性集；

9、使用所述城市建筑屬性集，為每棟建筑分配圖節(jié)點，并將建筑間的通道信息編碼為圖邊，利用圖理論方法構造反映實時城市布局的圖結構模型，得到城市布局圖；

10、基于所述城市布局圖，提取節(jié)點與邊的屬性信息，采用公式：

11、mf＝pn·kn+pe·ke

12、進行屬性加權并合并，計算節(jié)點和邊的集成特性得分，得到節(jié)點和邊特征矩陣，其中，pn代表節(jié)點的屬性集，pe代表邊的屬性集，kn和ke分別是節(jié)點和邊的屬性加權系數，mf表示節(jié)點和邊的集成特性得分。

13、作為本發(fā)明的進一步方案，所述火災傳播影響力評分的獲取步驟具體為：

14、輸入所述節(jié)點和邊特征矩陣至圖卷積網絡，進行特征的編碼和轉換，通過網絡層的迭代處理優(yōu)化數據的非線性表示，生成圖卷積處理后的特征數據；

15、分析所述圖卷積處理后的特征數據，采用公式：

16、ifire,b＝∑(kb·fnode,b)+∑(jb·fedge,b)

17、加權匯總節(jié)點和邊的特性，評估每個建筑和連接對火災傳播的潛在貢獻，獲取火災影響評分，其中，ifire,b表示火災影響力評分，kb和jb是節(jié)點和邊特性的權重系數，fnode,b和fedge,b分別代表節(jié)點和邊的特征向量；

18、根據所述火災影響評分，整合整個城市網絡中多建筑物的火災蔓延潛力，生成火災傳播影響力評分。

19、作為本發(fā)明的進一步方案，所述火勢擴散預測模型的獲取步驟具體為：

20、整合所述火災傳播影響力評分，對差異化火源點進行模擬，通過圖論算法模擬火勢擴散路徑，生成火源點的擴散路徑數據；

21、通過分析所述火源點的擴散路徑數據，應用公式：

22、

23、計算差異化路徑的火勢擴散速度，獲取速度評估數據，其中，vc表示火勢擴散速度，dc是路徑的總長度，ac是加速因子，lc是路徑的復雜性指數，tc是預測的擴散時間，∈c是時間誤差校正因子；

24、結合所述速度評估數據與火災傳播影響力評分，通過多變量回歸分析優(yōu)化模型，將數據整合，并預測網絡的火勢擴散趨勢，生成火勢擴散預測模型。

25、作為本發(fā)明的進一步方案，所述建筑物風險等級評估結果的獲取步驟具體為：

26、基于所述火勢擴散預測模型，輸入差異化火源點的位置和關聯建筑物特性，計算每個建筑的疏散難度，得到初步的疏散難度數據；

27、基于所述初步的疏散難度數據，結合每棟建筑的原始安全記錄和結構特征，計算火災風險等級，得到初步火災風險評分；

28、結合所述初步火災風險評分和每棟建筑的疏散難度，計算并評估風險等級，應用公式：

29、fd＝αd·rd+βd·sd

30、得到建筑物風險等級評估結果，其中，rd表示初步火災風險評分，sd表示建筑物的結構參數，αd和βd是基于原始數據調整的權重參數，fd表示建筑物風險等級評估結果。

31、作為本發(fā)明的進一步方案，所述防火隔離區(qū)規(guī)劃圖的獲取步驟具體為：

32、評估所述建筑物風險等級評估結果和周邊環(huán)境，捕捉建筑物的結構安全性和先前疏散路線的數據，確定潛在的防火隔離區(qū)，生成初步防火隔離需求概覽；

33、基于所述初步防火隔離需求概覽，細化建筑物的布局和疏散需求，運用公式：

34、

35、構建防火隔離區(qū)布局，其中，ah表示防火隔離區(qū)的推薦面積，βh為安全參數，sh為建筑面積，γh為環(huán)境調整系數；

36、將所述防火隔離區(qū)布局與實時建筑物使用情況結合，應用公式：

37、ph＝δh·ah+∈h·ah

38、生成防火隔離區(qū)規(guī)劃圖，其中，ph代表隔離區(qū)規(guī)劃圖的有效性，δh和∈h分別為調整系數和風險評估系數，ah表示防火隔離區(qū)的推薦面積。

39、作為本發(fā)明的進一步方案，所述環(huán)境因素影響評分的獲取步驟具體為：

40、根據所述防火隔離區(qū)規(guī)劃圖，捕捉氣象條件數據、城市人口動態(tài)和節(jié)假日活動數據，通過數據處理，整合成單一環(huán)境數據集，生成處理后的環(huán)境數據集；

41、對所述處理后的環(huán)境數據集進行統(tǒng)計分析，采用公式：

42、

43、計算多數據因素對火災風險的貢獻度，生成統(tǒng)計分析結果，其中，w1g、w2g、w3g代表差異化數據因素的權重，d1g、d2g、d3g代表對應的數據值，ng代表數據點的總數，yg表示統(tǒng)計分析結果；

44、利用所述統(tǒng)計分析結果，結合地區(qū)原始火災記錄和趨勢分析，通過評分模型優(yōu)化公式：

45、

46、得到環(huán)境因素影響評分，其中，k1g、k2g為調整系數，sg表示環(huán)境因素影響評分，yg表示統(tǒng)計分析結果。

47、作為本發(fā)明的進一步方案，所述調整后的火災風險預警方案的獲取步驟具體為：

48、將所述環(huán)境因素影響評分與原始火災數據集進行比較，整理環(huán)境因素數據集，篩選與火災頻率關聯的變量，對原始火災數據進行處理，通過對比分析確定環(huán)境評分與火災頻率之間的關聯性，生成關聯性分析結果；

49、結合所述關聯性分析結果和當前的氣象數據，采用公式：

50、fv＝k1v·r+k2v·exp(m)

51、調整火勢擴散預測模型參數，生成調整后的模型參數，其中，k1v和k2v分別是調整系數，m代表實時氣象數據影響系數，fv表示調整后的模型參數；

52、利用所述調整后的模型參數，重新評估區(qū)域內的火災風險，并根據模型預測結果，生成調整后的火災風險預警方案。

53、與現有技術相比，本發(fā)明的優(yōu)點和積極效果在于：

54、本發(fā)明中，通過基于城市建筑地理位置、材料、火災數據及建筑年齡的數據生成城市圖模型，深入分析建筑之間的關聯性和特性，進一步利用圖卷積網絡對火災擴散的動態(tài)影響進行模擬，有效提高對火災傳播途徑和速度的預測精度，采用算法計算各建筑物在差異化火源點下的疏散難度和風險等級，有助于制定更科學的疏散路線和防火隔離區(qū)，極大地優(yōu)化應急反應策略和資源分配。環(huán)境因素如氣象條件、城市人口動態(tài)和節(jié)假日活動數據的綜合分析，提升環(huán)境因素對火災預警的貢獻度，使火災風險預警更加準確和及時，提高了城市防火的整體效能。