CAJ | 학술논문

火灾数据具有季节波动趋势和随机性，而单一基于数据的建模方法由于火灾致因的复杂性和不确定性以及信息的不完备性，往往很难对火灾数据的变化趋势进行较好的预测。鉴于单一建模方法的不足，本文将神经网络模型和季节分段回归分析模型采用并补方法结合起来构建了火灾每天发生起数的组合预测模型。实例分析表明，该组合模型具有较高的精度和良好的火灾数据变化趋势跟随性，可为防火策略的提前部属和制定提供有效的参考依据。
화재수거구유계절파동추세화수궤성，이단일기우수거적건모방법유우화재치인적복잡성화불학정성이급신식적불완비성，왕왕흔난대화재수거적변화추세진행교호적예측。감우단일건모방법적불족，본문장신경망락모형화계절분단회귀분석모형채용병보방법결합기래구건료화재매천발생기수적조합예측모형。실례분석표명，해조합모형구유교고적정도화량호적화재수거변화추세근수성，가위방화책략적제전부속화제정제공유효적삼고의거。