發(fā)布時(shí)間：2017-09-09 18:00

  本文關(guān)鍵詞：城市火災(zāi)次數(shù)與氣象要素的Adaptive-Lasso分析

  更多相關(guān)文章： 火災(zāi)次數(shù) 氣象要素 線性模型 Adaptive-Lasso

【摘要】：我國的火災(zāi)形勢(shì)也日趨嚴(yán)峻,每年因?yàn)榛馂?zāi)原因造成的經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)數(shù)百億,人員傷亡數(shù)百人甚至高達(dá)千人,在廣大的人民群眾中產(chǎn)生了惡劣的社會(huì)影響。故探索火災(zāi)發(fā)生發(fā)展的客觀規(guī)律,建立有效的防范預(yù)警機(jī)制顯得尤為重要。本文以天津市1997—-2007年的火災(zāi)和氣象數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,應(yīng)用Adaptive-Lasso方法探究城市火災(zāi)起數(shù)與氣象要素之間的關(guān)系。全文共分為4個(gè)部分,第一章為緒論部分,主要介紹了近年來關(guān)于火災(zāi)研究的相關(guān)進(jìn)展情況,并對(duì)以天津市1997—2007年的火災(zāi)和氣象數(shù)據(jù)為研究對(duì)象的相關(guān)文章進(jìn)行了總結(jié)；第二章詳細(xì)介紹了本文所用的方法,Adaptive-Lasso對(duì)多變量建模及變量選擇上具有一定的優(yōu)勢(shì)；第三章建立了月度火災(zāi)次數(shù)與溫度、風(fēng)速、降雨量、日照、濕度等相關(guān)的各月氣象因素及上月火災(zāi)起數(shù)間的線性回歸模型。通過Adaptive-Lasso方法對(duì)上述變量進(jìn)行選擇并估計(jì)其參數(shù),并對(duì)所得模型進(jìn)行了分析比較,同時(shí)預(yù)測(cè)分析了2008年上半年火災(zāi)發(fā)生數(shù)。結(jié)果表明：通過Adaptive-Lasso方法建立的線性回歸模型能夠更好地預(yù)測(cè)火災(zāi)次數(shù)。第四章對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié),氣象因素并不是影響火災(zāi)發(fā)生的唯一原因,在預(yù)測(cè)火災(zāi)發(fā)生次數(shù)方面,還需要考慮諸如經(jīng)濟(jì)、可燃物分布等其它因素。
【關(guān)鍵詞】：火災(zāi)次數(shù) 氣象要素 線性模型 Adaptive-Lasso
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：X928.7
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-13
• 第一章 緒論13-18
• 1.1 引言13-14
• 1.2 林火和城市火災(zāi)的發(fā)展進(jìn)程14-15
• 1.3 關(guān)于城市火災(zāi)研究的幾種常見方法15-17
• 1.4 本文的主要內(nèi)容17-18
• 第二章 方法介紹18-21
• 2.1 引言18-19
• 2.2 方法介紹19-21
• 第三章 Adaptive-Lasso模型21-30
• 3.1 數(shù)據(jù)說明21-23
• 3.1.1 火災(zāi)數(shù)據(jù)21-22
• 3.1.2 氣象數(shù)據(jù)22-23
• 3.2 相關(guān)分析23-26
• 3.3 模型建立26-27
• 3.4 模型驗(yàn)證27-29
• 3.4.1 交叉驗(yàn)證27-28
• 3.4.2 預(yù)測(cè)28-29
• 3.5 小結(jié)29-30
• 第四章 總結(jié)30-31
• 參考文獻(xiàn)31-33
• 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況33

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：821920