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数据挖掘技术在火灾事故分析中的应用任务书

 2020-05-02 17:58:07  

1. 毕业设计(论文)的内容和要求

在社会生产和生活中,火灾事故时有发生。

事故不仅会造成大量财产损失,甚至会危及人们的生命安全。

火灾的虽然极具偶然性,但是通过建立火灾数据库,可以为研究火灾事故提供最直接的资料。

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2. 参考文献

[1]卡巴科弗.R语言实战[M].北京: 人民邮电出版社, 2016 [2]薛薇. R语言数据挖掘[M]. 北京:中国人民大学出版社,2016 [3]方瑞. 基于火灾数据统计分析的应急决策模型及并发火灾扑救调度模型[M]. 合肥:合肥工业大学出版社, 2016 [4]刘义祥. 火灾调查[M]. 北京:机械工业出版社, 2012 [5]郑小平,高金吉,刘梦婷. 事故预测理论与方法[M]. 北京:清华大学出版社,2009 [5]郑远攀,景国勋等. 综合关联分析在火灾分析中的应用[J]. 安全与环境工程, 2005 [6]张大可. 数据挖掘技术在火灾事故分析中的应用研究[D]. 北京:首都经济贸易大学. 2010 [7]吴锦宜. 火灾调查的常见问题及解决措施[J]. 科技资讯. 2017 [8]孙金杰. 工业企业火灾成因分析及对策探讨 [J]. 消防科学与技术. 2017 (11) [9]邱培芳. 美国2016年度火灾统计 [J]. 消防科学与技术. 2017 (12) [10] 赵晨惠,姜连瑞,费强,李阳. 基于SPSS软件的全国烟花爆竹事故统计分析与预测 [J]. 消防技术与产品信息. 2018 (06) [11] Cortez P, Morais A (2007). ”A Data Mining Approach to Predict Forest Fires using Meteorological Data.” In MFS J Neves, J Machado (eds.), ”New Trends in Artificial Intelligence,” volume Proceedings of the 13th EPIA 2007, pp. 512#8211;523. Portuguese Conference on Artificial Intelligence, Guimar#732;aes, Portugal. [12] Pourtaghi et al., 2016 Z.S. Pourtaghi, H.R. Pourghasemi, R. Aretano, T. Semeraro Investigation of general indicators influencing on forest fire and its susceptibility modeling using different data mining techniques. Ecological Indicators, 64 (2016), pp. 72-84

3. 毕业设计(论文)进程安排

1.1~1.10:指导教师和学生交流,提出毕业设计要求. 指导学生查阅中英文文献,了解课题国内外研究现状; 1.11~1.29:整理筛选资料,提交开题报告初稿; 1.30~2.23:构思论文的整体框架;完成论文综述部分内容撰写; 2.24~3.14:选择与本课题契合的外文文献,完成英文翻译工作; 3.15~4.10:完成火灾事故数据的收集与整理; 4.11~4.26:根据前期确定的主要任务,确定分析所用的数据挖掘方法; 4.27~5.20:完成论文主要工作和论文初稿撰写; 5.21~6.10:完成论文定稿,修改完善论文做答辩准备。

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