基于随机森林算法的城市火灾风险评估研究

• 作者: 吴立志 陈振南 张鹏
• 来源期刊: 灾害学
• 关键词: 城市火灾 风险评估 随机森林算法 特征选择 指标权重
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 理论·思路与争鸣
• 页码范围: 54-60
• 页数: 7页
• 分类号: X928.7|X4|X915.5|TU998.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-811X.2021.04.010

摘要

为定量分析城市火灾风险,引入随机森林算法.首先设计基于随机森林算法的递归特征消除方法优化初选的14个自变量指标,剔除无关或冗余变量;其次基于随机森林算法的平均准确度降低方法计算特征重要度,将其归一化结果作为指标的权重;最后结合指标数据,使用线性加权法评估城市火灾风险.以济南市区为例的实证研究显示:经过特征选择操作后发现只有10个指标时模型误差最小,MSE为7.43×10-4;用于计算指标权重的随机森林模型与实际火灾密度拟合的决定系数R2>0.85,精度较高,可用于对指标的客观赋权;火灾风险评估结果不仅显示历史火灾较多的区域是高风险区,也可得到火灾发生较少区域的风险值.