工程师中级职称论文参考

　　摘要：目前，虽消防建设管理投入不断加大，但建筑火灾事故仍频频发生，造成了重大人员伤亡和财产损失。本文依据全国建筑火灾的统计数据，先采用因子分析和综合评价的方法，判定出最主要的主起火原因，再运用灰色系统预测的方法，对未来几年的起火原因变化趋势进行预测，从而找出未来几年内最可能引起火灾的起火原因，为消防管理部门修订防控措施提供理论支持。

　　关键词：火灾起因,统计数据,因子分析,灰色系统,综合评价,预测

　　0引言

　　如刘芳[1]等采用灰色关联度法对我国2001-2009年之间的火灾原因进行分析，依据关联度的大小判断主要火灾起因。刘伟鹏[2]采用灰色关联分析法，对2006-2009年泉州市的火灾起因、时段与起数的关系进行分析，找出引发火灾的主要因素及高发时段。目前，国内基于统计数据对火灾主要起因的相关研究并不多，而且都采用灰色关联的分析方法对现有数据进行分析，尚无采用综合评价的方法对现有数据进行分析和预测的先例。

　　1火灾起因综合评价

　　1.1数据来源

　　火灾起因数据来源于《中国消防年鉴》（2005-2011年），涵盖了我国2005-2011年全部建筑火灾起因统计数据[3-9]，如表1所示。从数据中可以得知，近几年来，我国共发生建筑火灾169568起，其中放火6413起，电气73082起，违章操作13961起，用火不慎54629起，吸烟8972起，玩火9524起，自燃2491起，雷击21498起，静电227起（2005-2007年未统计该项指标），不明496起，其他15336起。为消除不明、其他两个起火原因会对火灾主要起因的判定造成不确定的影响，以及静电统计数据不全造成的数据波动，故在综合评价时将这三个起火原因剔除。为更加突出各起火原因所占比重的变化趋势，减少火灾起数变动的影响，对每年的各个起火原因进行无量纲化处理，处理结果如表2所示。

　　1.2因子分析

　　因子分析主要思想是：通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据的基本结构，从而找出能够反映样本主要信息的少数几个假想变量，来表示其基本的数据结构。原始的变量是可观测的显在变量，而假想变量是不可观测的潜在变量，称为因子。其数学模型为：

　　（1）

　　式中：Fi（i=1，2，3，‥‥‥，m）是原始变量信息，αij（i=1，2，3，‥‥‥，p；j=1，2，3，‥‥‥，m）是线性组合系数，Xi（i=1，2，3，‥‥‥，m）是选定的假想变量，即因子。为了确因子分析的有效性，通常选取假想变量的累计贡献率大于85%。

　　运用统计学软件SPSS对表1中数据进行计算，所得的特征值及各因子的贡献率βj，如表3所示。前两个因子的累积贡献率之和仅81.858%，未达到85%，而前三个因子的累积贡献率为95.937%，因此采用选取前三个因子。

　　三个因子的载荷矩阵如表4所示。

　　从该表可以看出：

　　（1）第一个因子由放火、电气、吸烟、玩火四个非生产经营活动的起火原因构成，故可以认为是非生产经营性活动对引发火灾可能性的影响，其中电气因素的载荷为负值，主要是由于放火、吸烟、玩火这三个起火原因均为人为主观因素造成的，而电气与人的主观因素关联性很小；

　　（2）第二个因子由违章操作、用火不慎、自燃三个生产经营活动的起火原因构成，故可以认为是生产经营性活动对引发火灾可能性的影响，其中违章操作的载荷为负值，也主要是由于其是由人的主观因素造成的，而其它两个起火原因与人的主观因素关联性较小；

　　（3）第三个因子仅由雷击这个自然因素构成，故可以认为是自然因素对引发火灾可能性的影响。

　　1.3综合分析

　　计算因子分析所得3个因子每年的得分，找出对发生火灾影响最大的因子。再利用因子分析所得结果，采用综合加权法（■）计算各起火原因每年的综合影响系数yi。计算结果如表5所示。

　　由上表可知：

　　（1）非生产经营性活动因子（X1）与生产经营性活动因子（X2）为最主要的两个影响因子，自然因子对全国每年火灾起数的影响较小；

　　（2）自然因子（X3）的得分比较稳定，受年份的影响很小，维持在0.30左右；

　　（3）在2008年前，生产经营活动因子（X2）为最主要的影响因子，2008年后，非生产经营活动因子（X1）为最主要的影响因子；

　　（4）在非生产经营活动因子（X2）中，电气为最主要的影响因素，且对因子得分的影响系数非常大；在生产经营活动因子（X1）中，用火不慎是最主要的影响因素，且对因子得分的影响系数也非常大。

　　2主要火灾起因的预测

　　火灾发展趋势预测是消防安全工作的一项重要内容。利用2005-2011年我国建筑火灾起因的分析结果，进行未来几年火灾起因的变化趋势预测，可以为确定未来消防管理工作的重点提供理论指导。由于选取的样本量较少，而一般的统计分析方法所需样本量很大，故本文采取适用于小样本量的灰色系统方法进行预测。

　　2.1灰色预测模型

　　灰色系统预测是通过鉴别系统因素之间发展趋势，对原始数据进行处理，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，寻找系统变动的规律，从而预测事物未来发展趋势的状况。其数学模型为：

　　（1）取因子分析所得结果为原始数列，对其进行处理，产生生成序列：

　　原始时间序列为：■（2）

　　生成列为：

　　■（3）

　　（2）确立相应微分方程：

　　■（4）

　　利用最小二乘法求得a、u后，求解该微分方程，既得预测序列：

　　■（5）

　　（3）对预测序列进行累减处理，得到预测原始序列的结果：

　　■（6）

　　2.2灰色预测模型的运用

　　因雷击因素随年份变化不大，故不对其进行趋势预测。采用灰色系统预测模型，对放火、电气、吸烟、玩火、违章操作、用火不慎、自燃7个起火原因的综合影响系数及非生产经营性活动因子、生产经营性活动因子的得分进行变化趋势预测，，应用数学软件matlab进行计算，预测结果如表6所示。

　　从表6的结果可以看出：

　　（1）在未来几年里，非生产经营性活动仍为引发火灾最主要的影响因素；

　　（2）在非生产经营性活动因子中，电气为最主要的起火原因，且对因子得分的影响非常大；在生产经营性活动因子中，用火不慎是最主要的起火原因，且对因子得分的影响也非常大。

　　2.3灰色预测模型的检验

　　本文采用后验残差法对预测结果进行检验，计算方法如下：

　　（1）计算原始序列标准差：

　　■（7）

　　（2）计算绝对误差序列的标准差：

　　■（8）

　　（3）计算均方差比值C：

　　■（9）

　　（4）计算小误差概率P：

　　■（10）

　　检验精度评价分级见表7。

　　预测结果的均方差比值及小误差概率计算结果见表8。与表7对照，可知该灰色预测模型精度好或合格，故可以认为该预测结果具有较高可信度。

　　3结论

　　（1）通过对2005-2011年全国建筑火灾起因统计数据进行因子分析，找出了非生产经营性活动、生产经营性活动与自然因素三个主要起火因素，电气和用火不慎两个最主要的火灾起因。

　　（2）通过对放火、电气、吸烟、玩火、违章操作、用火不慎、自燃7个主要起火原因的影响系数及非生产经营性活动因子、生产经营性活动因子的得分进行灰色预测，得出在未来几年，电气和用火不慎仍将是两个最主要的火灾起因，消防安全管理部门应针对这两个起火原因修订相应的消防安全管理制度和灭火救援预案，加大防控力度。

　　参考文献：

　　[1]刘芳，蔡康旭，肖艳.火灾原因分析中的灰色关联度分析法[J].矿业工程研究，2013，28（1）：77-80.

　　[2]刘伟鹏.基于灰色关联分析法对火灾成因及高发时段的研究[J].消防技术与产品信息，2011，6：31-33.

　　[3]公安部消防局.中国消防年鉴（2005）.北京：国际文化出版社，2006.

　　[4]公安部消防局.中国消防年鉴（2006）.北京：国际文化出版社，2007.

　　[5]公安部消防局.中国消防年鉴（2007）.北京：国际文化出版社，2008.

　　[6]公安部消防局.中国消防年鉴（2008）.北京：国际文化出版社，2009.

　　[7]公安部消防局.中国消防年鉴（2009）.北京：国际文化出版社，2010.

　　[8]公安部消防局.中国消防年鉴（2010）.北京：国际文化出版社，2011.

　　[9]公安部消防局.中国消防年鉴（2011）.北京：国际文化出版社，2012.