Аннотация 2
ВВЕДЕНИЕ 5
1 Теоретическое обоснование задачи 7
1.1 Постановка задачи 7
1.2 Анализ существующих решений 7
2. Математическая формулировка модели 16
2.2 Общая структура алгоритма решения задачи 29
2.3 Реализация программных модулей 30
3 Анализ и верификация полученных результатов 37
3.1 Проведение вычислительного эксперимента 37
3.2 Корректировка разработанных моделей 47
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 51
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 53
Проблема пожаров в России имеет особую значимость, поскольку пожары только в 2010 году согласно данным Института космических исследований РАН проходили на территории 5,8 млн. га. Также на территории России зафиксировано свыше 40 крупных пожаров в местах массового пребывания людей: торгово-развлекательные центры (ТРЦ), торговые центры (ТЦ), бизнес центры (БЦ) за последние 8 лет.
Высокая пожарная нагрузка и отсутствие противопожарных преград при пожаре приводит к массовой гибели людей и крупному материальному ущербу. Согласно статистике, пожары в зданиях, сооружениях и помещениях предприятий торговли в среднем составляют только 2% от общего числа пожаров произошедших, в Российской Федерации. Однако, материальный ущерб от пожаров в ТРЦ достаточно высок, за последние три года он составил 13%, 12% и 5% соответственно от общего ущерба, причиненного государству.
Последний случай возгорания произошел в городе Кемерово в ТРЦ «Зимняя вишня». По официальным данным в результате пожара погибло 64 человека.
Это определяет необходимость создания системы предупреждения и прогнозирования пожаров, позволяющей повысить эффективность мероприятий по профилактике пожаров (подсистема предупреждения пожаров) и борьбе с ними (подсистема противопожарной защиты).
Современные научные методы прогнозирования опасных факторов пожаров основаны на математическом моделирования. Математическая модель пожара описывает в самом общем виде изменение параметров состояния среды в помещении в течение времени, а также изменение параметров состояния ограждающих конструкций этого помещения и различных элементов технологического оборудования.
Научными коллективами как отечественных, так и зарубежных авторов рассматриваются вопросы применения искусственного интеллекта для решения различных задач, связанных с пожарной безопасностью. Анализ работ показал, что хотя в них и находят применение отдельные методы прогнозирования опасных факторов пожаров, которые работают по следующим принципам:
• математическое моделирование и применении аппарата нейронных сетей.
• интеллектуальные технологии для предупреждения возникновения пожаров.
• учет влияния объемно-планировочных, конструктивных решений и применяемых материалов на обеспечение пожарной безопасности зданий.
• систем мониторинга возникновения и развития пожароопасной ситуации,
• категорирование помещений по взрывопожарной и пожарной опасности,
• модели и алгоритмы поддержки управления комплексной безопасностью объектов.
Задача формирования модели классификации и системы предсказания пожаров торговых центров по прецедентам пожарной безопасности не рассматривалась не в отечественных ни в зарубежных научных публикациях.
В ходе проведенного исследования установлены основные категории причин возникновения пожаров на основе изученных прецедентов. Для создания интеллектуальной системы, реализующей предсказание пожара, были использованы персептрон, экспертная система, классификационная модель на основе алгоритма С4.5. Программная реализация была выполнена в объектно-ориентированной среде .NET на языке программирования С#.
В процессе написания дипломной работы были подробно изучены методы решения задач классификации и выбран наиболее оптимальный из них - метод деревьев. В качестве механизма реализации использован алгоритм С 4.5, который приобрел популярность благодаря понятному представлению и качественному механизму. Для определения значимости отклонений от нормы путем обучения весов в экспертной системе выбран персептрон, как простейшая нейронная сеть.
Для описания причины пожара были сформированы наборы атрибутов, которые позволяют транслировать человеческое описание причины пожара в понятную для компьютера форму, удобную для программного анализа. Также это способствует дальнейшей работе с алгоритмами. Следует сказать, что набор атрибутов не является полным и для данной работы был ограничен. Это необходимо по понятной причине, так как каждый атрибут требует большого количества времени на обработку и включение его в систему. Одним из возможных способов улучшения данной программы может являться увеличение количества атрибутов и увеличение диапазона их значений.
При проведении компьютерного эксперимента было установлено, что ряд атрибутов оказывают большее влияние, чем другие. В работе был изучен один из главных показателей значимости атрибутов, их связность. При работе программы важной характеристикой становится производительность. Если число рассматриваемых входных множеств меньше 5000, то время выполнения основных модулей практически не меняется от изменения количества входных множеств. При работе с большими данными можно говорить о двукратном приросте времени.
Практическая значимость работы заключается в переносе акцента с исследования распространения пожара и его последствий на изучение предпосылок появления пожара, что привело к созданию уникальной программы предупреждения пожара.
Выполненная работа не является идеальной программой предупреждения пожаров. Для развития и дальнейшего исследования вопроса возможно увеличение количества причин, связанных с требованиями, изложенными в разного рода нормативных документах. В целях совершенствования разработанного программного продукта следует использовать подробные исследования государственных комиссий, связанных с реальными пожарами, позволяющими более детально изучить вопросы значимости тех или иных факторов пожаров.
