公开(公告)号：CN119338063A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411449393.4

申请日：2024-10-17

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 王文达 ,  王利娟 ,  禄小敏 ,  高鸿 ,  吴梦真

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06F16/29 ,  G06F18/2321 ,  G06F18/2323 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于GMM聚类和机器学习的城市消防站选址预测方法，包括：首先，基于POI数据采用GMM聚类算法确定研究区域的聚类中心，在此基础上顾及区县边界特征构建Voronoi图，实现对研究区域的合理划分；其次，基于对城市火灾风险分布及道路通达性等的考量，融合POI、道路密度、人口密度等多源空间数据，构建全面的特征矩阵；最后，分别采用随机森林(RF)、梯度提升决策树(GBDT)、支持向量机(SVM)、极端梯度提升(XGBoost)及逻辑回归(LR)五种机器学习模型进行训练和评估，选择F1得分和AUC值表现最优的GBDT模型进行消防站选址预测分析。该方法在基于GMM模型结合Voronoi图进行区域划分的基础上进行选址预测，能有效避免研究区直接网格化忽视不同区域在人口密度、城市功能和地形等方面显著差异的缺陷，且能克服网格单元大小确定的主观性，有效提升消防站选址的合理性与实用性。

公开(公告)号：CN118095690A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202311764903.2

申请日：2023-12-20

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 禄小敏 ,  闫浩文 ,  王利娟 ,  张志义 ,  宋浩然 ,  邹驰

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/047 ,  G06Q50/26 ,  G06F16/29 ,  G06F30/20

Abstract: 本发明公开一种基于网络加权Voronoi图的消防站服务范围识别方法，包括：构建网络模型，融合道路交通流量对消防车行驶速度的影响，参考水流扩展思想模拟水流沿着道路网蔓延的过程，采用网络加权Voronoi图模型对消防站服务范围进行科学划分。该方法不仅顾及到消防站点的服务功能是沿着城市复杂道路扩散的，而且顾及了交通状况对消防车行驶速度的影响，提供了一个更为精准的城市消防站服务范围划分方法，对优化城市消防资源配置和提升应急管理效率具有重要的实践意义。