火灾报警系统优化模型：熵权TOPSIS、Fisher分析与模糊评价

本文是一篇关于2022年五一赛C火灾报警系统问题一等奖的优秀论文，由武汉理工撰写。研究主题围绕火灾报警系统的评估和优化，主要采用了熵权TOPSIS模型、Fisher判别分析模型以及模糊综合评价模型。论文的核心内容如下： 1. 熵权TOPSIS模型：针对存在的误报问题，作者运用熵权法筛选出具有误报记录的样本，通过地址和误报次数分析得出6月1日至18日的真实火灾起数。该模型以误报警率和MTBF（平均故障间隔时间）为可靠性与故障率的衡量标准，对报警系统各部件进行客观赋权，通过计算与理想状态的距离进行打分，并进行标准化处理。 2. Fisher判别分析模型：针对问题二，模型以部件种类、报警次数、项目类别和消防机构误报警率作为自变量，构建了判断部件是否发生误报的判别函数。通过SPSS求解，得出了消防机构A大队的误报情况，以及报警为真实火灾的概率分析。 3. 模糊综合评价模型：层次分析法被应用于问题三，通过单位面积误报警率确定综合管理水平较低的三个辖区R、P、I。火灾发生率、部件故障率和部件误报警率被作为评价指标，通过隶属度量化消防大队技术水平，R、P、I的得分分别为0.1169、0.2129和0.1869，分别对应着不同辖区的关注重点。 4. 应用与建议：论文结论部分，作者结合前三问的结果，提出针对性的改进措施，包括定期对系统进行检修，选择适合的配件，并根据不同辖区的特点，如R区关注部件故障、P区关注火灾频率、I区关注部件可靠性，制定区别化的管理策略。 这篇论文不仅提供了理论分析，还为实际操作中的火灾报警系统选择、维护提供了实用的决策支持工具，具有较高的学术价值和实践指导意义。