2022五一赛C：火灾报警系统研究与点型感烟探测器优选

"本文是2022年五一数学建模竞赛C题的一等奖论文，由山东大学完成。研究聚焦于火灾报警系统，通过TOPSIS和灰色关联度模型解决火灾探测器选择问题，旨在提高火灾的检测与预防能力。文章首先分析数据，确定真实火灾数量，并基于可靠性和故障率选取5个评价指标，用灰色关联度模型评估各类火灾探测器，结果显示点型感烟探测器表现最优。接着，论文加入区域因素，建立多元线性回归模型，以判断报警的准确性。对于附件3中的数据，论文应用牛顿插值法计算火警的真实性概率。此外，通过熵权法和TOPSIS模型评估消防大队的综合管理水平，指出I大队最佳，F、E、M大队相对较差，并提出了改进建议。最后，论文建议重视点型感烟探测器的可靠性，加强消防栓和信号阀的维护管理，并推动智能化发展。" 本文是针对2022年五一数学建模竞赛中火灾报警系统问题的研究，获得了一等奖。研究的核心是利用数据分析和模型构建来优化火灾报警系统的性能，以提升火灾的预警和防控效率。作者首先处理了附件1和附件2的数据，通过比较和筛选确定了432起真实火灾事件。在评价火灾探测器方面，论文选择了5个关键指标，包括可靠性和故障率，采用灰色关联度分析方法，结果表明点型感烟探测器的性能最为出色。 进一步，为解决误报问题，论文引入了区域性的指标，建立了一个多元线性回归模型，以预测报警的真实率。通过这种方法，可以更准确地判断报警是否为真火警。对于附件3中的数据，运用牛顿插值法计算了不同类型的火灾探测器报警的真实性概率，为决策提供了依据。 在消防大队的管理评估上，论文运用熵权法确定了各指标的权重，并通过TOPSIS模型评估了各大队的综合管理水平。结果显示，I大队的管理水平最高，而F、E、M大队则有待提升，提出了针对性的改进建议。 最后，论文对火灾报警系统的未来提出了展望，认为应重点关注点型感烟探测器的维护和性能提升，同时对可靠性较低的设备如消防栓和信号阀进行定期维护，并倡导报警系统的智能化发展，以增强整体的火灾防控能力。此研究为火灾报警系统的优化和火灾防范提供了科学依据和实用策略。