Resumen

En los últimos años, los edificios urbanos se han vuelto más altos, ocupando cada vez más áreas, con incendios frecuentes y tareas de rescate de incendios cada vez más difíciles. Predecir los riesgos de incendio con antelación ayudará en el trabajo de rescate de incendios. Por lo tanto, este documento propone una predicción de riesgos de incendio basada en el modelo ARIMA. Al analizar los datos de rescate de incendios de un lugar específico de 2016 a 2020 y basándose en los datos del 1 de enero de 2016 al 31 de diciembre de 2019, se estableció un modelo ARIMA para predecir el número de policías de rescate de incendios. Los datos del 1 de enero de 2020 al 31 de diciembre de 2020 se utilizan como conjunto de datos de validación del modelo para evaluar la precisión y estabilidad del modelo. Los resultados muestran que el modelo ARIMA puede aplicarse mejor a la predicción de rescate de incendios y proporciona un método

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Edificios urbanos; Riesgos de incendio; Modelo ARIMA; Datos de rescate de incendios; Método de predicción; Rescate de incendios inteligente
• Keywords:Urban buildings; Fire risks; ARIMA model; Fire rescue data; Prediction method; Smart fire rescue