Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 112,298,152

 Fire risk prediction using multi-source data: A case study in Humberside area
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Trung Thanh Dang, Yongqiang Cheng, Joanne Mann, Ken Hawick, Qingde Li
Nơi đăng: 2019 25th International Conference on Automation and Computing (ICAC); Số: 25;Từ->đến trang: 69-74;Năm: 2019
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
Urban fires cause various problems to people and economy; thus, early detection and prevention of fires could save not only properties but also the people’s lives. Predicting fires is always a high priority for not only fire services but also everyone living in urban areas. In this study, we propose a model to integrate multiple data sources for identifying commercial buildings in the Humberside region that have a high risk of catching fire. This annual fire prediction model has the ability to fuse data from a local fire and rescue service along with some public datasets. We have compared prediction performance of several algorithms against AUC and average precision criteria and found that AdaBoost outperforms the others. The prediction results of AdaBoost are then used to identify risk levels of commercial properties. In comparison with the current fire risk assessment methods used by the fire and rescue service, this method significantly improves the accuracy.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn