2022年五一赛C火灾报警问题一等奖-山东大学

2022年五一赛C火灾报警问题一等奖--山东大学，博主版权所有，请勿二次上传。 本文针对火灾报警系统的问题进行研究，建立 TOPSIS、灰色关联度等模型，旨 在解决火灾探测器的选取等问题，对火灾的探测与防护具有重要意义。 针对问题一，本文筛选出同时存在于附件 1 和附件 2 的火灾探测器，剔除误报 警的次数和属于同一火灾的报警次数，得出该城市 6 月 1 日至 6 月 18 日的真实火灾 起数为 432。 本文根据可靠性和故障率共选取 5 个评价指标，建立灰色关联度分析模型对各 火灾探测器进行评价，最终得出点型感烟探测器的归一化评价得分最高，为 0.4627， 其他类型火灾探测器评分见图 5-2。 在当今社会，火灾安全问题一直是人们关注的焦点。为了更有效地预防和应对火灾，确保人民生命财产安全，近年来，众多科研机构和高等院校纷纷投入火灾报警系统的研究，试图通过科学的手段优化火灾探测器的选择和火灾报警系统的管理。本文即是2022年五一数学建模竞赛一等奖论文——山东大学团队关于火灾报警问题的研究成果展示。研究团队通过建立TOPSIS和灰色关联度模型等科学方法，分析火灾探测器的性能与评价指标，提出了优选火灾探测器、判断报警真伪和评估消防大队管理水平的解决方案。 为了准确统计和分析火灾情况，研究团队面对的第一个挑战是确定城市在一定时间内真实发生的火灾起数。研究者通过对赛题所给的两个附件数据进行深入分析，合理剔除误报警和重复报警的情况，最终得出了该城市在6月1日至6月18日的真实火灾起数为432起。这一结果的得出，为后续研究提供了可靠的基础数据。 针对火灾探测器的选取问题，研究者在考虑了可靠性、故障率等5个评价指标的基础上，建立了灰色关联度分析模型。模型分析显示，点型感烟探测器在众多火灾探测器中脱颖而出，其归一化评价得分最高，达到了0.4627。该研究结果揭示了点型感烟探测器在火灾探测中的优势，为火灾探测器的优化选择提供了科学依据。 为了解决误报问题，研究团队在第二个问题中引入了地域性指标，并构建了多元线性回归模型。利用牛顿插值法等数学方法分析数据，得出特定项目点型感烟探测器的真实火灾概率。这不仅有助于提高火灾报警的准确性，还能有效降低因误报引起的资源浪费和社会恐慌。 在消防大队综合管理水平评估的问题上，研究者依据TOPSIS模型，选定了8个评价指标，并运用熵权法确定了各指标权重，最终指出I大队综合管理水平最高，而F、E、M大队则处于较低水平。这样的评估有助于指导相关部门改进管理策略，从而提高整个消防大队的管理水平和火灾应对能力。 综合上述问题的研究成果，山东大学团队得出结论：点型感烟探测器在火灾探测中具有最高的可靠性，应成为首选探测器类型。同时，研究者也指出，对于那些可靠性较低的部件，如消防栓和信号阀，建议定期进行维修管理，保持其良好的工作状态。此外，团队还建议推动火灾报警系统的智能化发展，以提高整体系统的效能，从而更加有效地预防和应对火灾。 山东大学团队的研究成果，通过对火灾报警系统问题的深入探讨，不仅在五一数学建模竞赛中荣获一等奖，而且为火灾报警系统的优化和消防安全的提升提供了理论支撑和实践指导。该研究成果不仅关注于技术层面的突破，更兼顾了管理和维护的策略，具有较高的学术价值和应用前景。对于火灾安全领域而言，这是一篇具有里程碑意义的论文，其研究成果将对我国乃至全球的火灾预防和控制工作产生积极影响。