某大型商业综合体消防性能化分析

以某大型商业综合体建筑为例,分析其消防安全存在的问题如:防火分区面积过大、人员疏散距离过长、四层影厅面积不符合消防规范等,提出性能化解决方案如:室内步行街作为临时安全区、两侧店铺设置“喷淋十钢化玻璃”与步行街分隔、调整疏散出口宽度等,并利用FDS和Pathfinder进行消防性能化评估,验证方案可行,前提是必须保证各消防设施的有效动作,结果可为同类建筑商业综合体提供参考依据.     

灰色马尔可夫模型在火灾事故预测中的应用

在火灾事故灰色预测模型的基础上,引入马尔科夫链预测理论,建立火灾事故灰色马尔可夫模型。该模型解决了灰色预测模型对于随机波动性较大的数列预测精度低的问题。实例计算证明:灰色马尔可夫模型的预测精度高于GM(1,1)模型的预测精度,可以较好地用于火灾事故的预测。     

基于BP-NN和回归分析的季节性火灾预测模型研究

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。