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智能化火灾调查数据挖掘与模式识别分析

侯璐

（内蒙古自治区呼和浩特市消防救援支队，内蒙古）

010052

摘要：阐述火灾调查中的数据挖掘技术，如关联规则挖掘、分类、聚类等技术。分析火灾调查中智能数

据挖掘的优势和挑战。介绍机器学习、神经网络和地理空间分析等方法在模式识别中的应用。

关键词：计算机技术，智能化火灾调查，数据挖掘，模式识别。

中图分类号：TP183，X928.7文章编号：1674-2583(2025)01-0246-02

DOI：10.19339/j.issn.1674-2583.2025.01.105

文献引用格式：侯璐.智能化火灾调查数据挖掘与模式识别分析[J].集成电路应用,2025,42(01):246-247.

AnalysisofIntelligentFireInvestigationDataMining

andPatternRecognition

HOULu

(HohhotFireRescueBrigade,InnerMongoliaAutonomousRegion.InnerMongolia010052,China.)

Abstract—Thispaperdescribesdataminingtechniquesinfireinvestigation,suchasassociation

rulemining,classification,clustering,andothertechniques.Itanalyzestheadvantagesandchallenges

ofintelligentdatamininginfireinvestigation.Introducetheapplicationofmachinelearning,neural

networks,andgeospatialanalysismethodsinpatternrecognition.

IndexTerms—computertechnology,intelligentfireinvestigation,datamining,patternrecognition.

0引言有相似点火源的火灾往往发生在特定的地理区域。

借助计算机软件和应用程序，利用智能数据挖K-均值聚类和层次聚类是常用算法[1]。

掘和模式识别具有特性，对于从广泛的数据集中提（4）回归分析。回归分析旨在根据数据集中

取有意义关键信息，使调查人员能够了解火灾的根的其他变量预测数值。在火灾调查中，它可以用来

本原因并增强公共安全。预测未来火灾事件的数量或根据历史数据估计财产

1研究背景损失。线性回归、逻辑回归和时间序列分析是常用

智能化火灾调查数据挖掘。的回归技术。

火灾调查中数据挖掘的技术和算法。数据挖掘（5）时间序列分析。时间序列分析对于检

在火灾调查中发挥着至关重要的作用，帮助调查人查火灾事件数据随时间变化的趋势和模式特别有

员从大型数据集中发现模式、趋势和有价值信息。用。该技术可帮助调查人员识别火灾发生的季节变

基于计算机软件与计算机应用，下面探讨智能化火化、长期趋势和异常情况。自回归积分移动平均

灾调查数据挖掘中常用的一些技术和算法。(ARIMA)和时间序列季节性分解(STL)是流行的

（1）关联规则挖掘。关联规则挖掘是一种用于时间序列分析方法。

发现数据集中变量之间的关系或关联的技术。在火（6）空间数据挖掘。空间数据挖掘侧重于分

灾调查中，这可以帮助识别导致火灾发生的