2022年五一赛C火灾报警系统问题一等奖-东南大学（代码在附录）

2022年五一赛C火灾报警系统问题一等奖--东南大学（代码在附录），博主版权所有，请勿二次上传。 本文针对火灾报警系统问题，建立熵权-TOPSIS、Logistic 回归等模型，旨在平 衡探测器的灵敏度和可靠性 针对问题一，建立了熵权-TOPSIS 模型。首先根据地址、机号和回路，确定真 实火灾数为 392 起。然后从可靠性和故障率角度，选取误报警率和故障率这 2 个指 标，运用熵权法确定各指标的权重，最后利用 TOPSIS 法构建各类型部件评价模型， 对 16 种部件的可靠性进行评价 这篇论文主要探讨的是火灾报警系统的问题，获得了2022年五一赛C的一等奖。东南大学的研究团队通过建立熵权-TOPSIS模型和Logistic回归模型，解决了火灾报警系统的误报和可靠性问题。以下是论文涉及的知识点： 1. **熵权-TOPSIS模型**：这是一种多目标决策分析方法，用于评价不同类型的火灾报警部件的可靠性。熵权法用于确定各评价指标的权重，如误报警率和故障率。TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）方法则依据这些权重构建评价模型，从而比较16种部件的性能，最终选出最可靠的5种火灾探测器，分别是信号阀、压力开关、智能感温、智能光电探测器和智能光电探头。 2. **Logistic回归模型**：为了解决问题二，研究团队建立了Logistic回归模型，用于预测区域报警部件发出的报警信息是否准确。模型考虑了6个关键参数，包括辖区火灾发生频率、响应部件数量、部件种类、部件故障率、历史误报警率和月份。通过模型，可以设定阈值来判断报警的准确性，帮助识别误报。 3. **Spearman相关系数**和**因子分析**：在问题三中，研究使用Spearman相关系数来分析消防大队的综合管理水平与多个变量之间的非线性关系，因变量不服从正态分布。同时，通过因子分析降低数据复杂性，提取关键的技术因子，如火灾发生频率、部件故障率和可靠性，为改善低管理水平的辖区提供依据。 4. **管理维护建议**：论文在问题四中提出了针对不同部件类型和辖区的管理维护策略，强调了调整探测器灵敏度和可靠性的重要性，以及根据探测器特性选择合适的安装环境，确保后期维护工作的执行。 论文的研究对于优化火灾报警系统，减少误报，提升消防效率，保障公共安全具有实际意义。通过数学建模和数据分析，为火灾报警系统的管理和改进提供了科学的决策支持。