"消防救援队人员调度与事件预测数学建模及机器学习算法应用研究"

本文利用数学建模和机器学习算法进行了消防救援队出警数据的时间序列预测分析。在15个区域的人口和面积以及消防救援队的出警数据的基础上，采用随机森林模型拟合出每年特定日期的安排值班人数。随后，利用LSTM神经网络和Prophet加法回归模型，预测2022年各月份的消防救援出警次数。同时，使用了岭回归模型、XGboost、双向LSTM和stacking等方法建立各类事件发生次数与月份关系的模型，并通过比较得出随机森林回归模型为最优模型的结论。最终，应用灰色关联分析计算出事件密度序列和人口密度序列之间的相关性，得出人口密度与事件之间具有较高的关联程度的结论。 在我国经济高速发展的背景下，城市空间环境复杂性增加，各种事故灾害频发，消防救援队面临着多样化、复杂化的任务。为了更有效地进行人员调度和资源分配，本研究采用了随机森林回归模型和整数规划方法，针对消防救援队的人员调度问题进行了高效解决方案的探索。在数据预处理操作中，通过定义并筛选出关键变量如人口密度因子等，进行了特征工程处理以确保数据的准确性和有效性。 通过本文的研究，我们得出了以下主要结论：利用随机森林模型可以拟合出每年特定日期的安排值班人数，LSTM神经网络和Prophet加法回归模型可以用于预测消防救援出警次数，随机森林回归模型为最优模型用于建立事件发生次数与月份关系的模型，人口密度与事件有较高的关联程度。这些结论对于消防救援队的日常工作和资源管理具有重要的指导意义。 在未来的研究中，我们可以进一步考虑更多的影响因素，如气候、交通等，提高预测模型的准确性和鲁棒性。同时，可以探索更多的机器学习算法对消防救援数据进行分析，进一步优化和改进模型的预测能力。另外，可以结合实际的消防救援情况，利用研究成果指导实际的救援工作，提高救援效率和能力。总体来说，本研究为消防救援队的出警数据时间序列预测提供了一种新的方法和思路，具有一定的实际应用和推广意义。