一种综合管廊火灾预警方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种综合管廊火灾预警方法及系统。所述方法包括：获取综合管廊内环境监测数据；对环境监测数据进行数据压缩，得到环境监测压缩数据；对环境监测压缩数据进行分类划分，得到多个子数据库；采用Apriori算法分别对各子数据库进行扫描，得到频繁项目集；每个子数据库均对应一个或多个频繁项目集；每个频繁项目集对应一组关联规则；计算各频繁项目集的置信度；将置信度大于预设置信度的频繁项目集对应的关联规则确定为强关联规则；依据强关联规则判断是否生成预警信息；若是，则生成预警信息，并依据预警信息发出预警信号。本发明专利技术能够提高预警的准确性，大大减少管廊火灾事故的发生。

【技术实现步骤摘要】
一种综合管廊火灾预警方法及系统
本专利技术涉及火灾预警
，特别是涉及一种综合管廊火灾预警方法及系统。
技术介绍
目前，国内大多都是对综合管廊在发生火灾时进行火灾危险控制技术的研究，很少有完全针对综合管廊做出火灾危险识别和预警的研究。而在现有的火灾危险识别技术中通常采用基于STM32嵌入式处理器进行监测与预警，首先对综合管廊的环境参数进行监测，然后采用基于卡尔曼滤波方法进行预测，理论上，卡尔曼滤波随着滤波的推进，卡尔曼滤波估计的精度应该越来越高，滤波误差方差阵也应趋于稳定值或有界值，但在实际应用中，随着量测值数目的增加，存在估计误差的均值和估计误差协方差越来越大，这样就导致了滤波逐渐失去准确估计的作用。
技术实现思路
基于此，有必要提供一种综合管廊火灾预警方法及系统，以提高预警的准确性，大大减少管廊火灾事故的发生。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种综合管廊火灾预警方法，包括：获取综合管廊内环境监测数据；所述环境监测数据包括温湿度和可燃气体浓度；对所述环境监测数据进行数据压缩，得到环境监测压缩数据；对所述环境监测压缩数据进行分类划分，得到多个子数据库；每个所述子数据库均包括所有监测时间段内的同一类的监测数据；采用Apriori算法分别对各所述子数据库进行扫描，得到频繁项目集；每个所述子数据库均对应一个或多个频繁项目集；每个所述频繁项目集对应一组关联规则；计算各所述频繁项目集的置信度；将所述置信度大于预设置信度的频繁项目集对应的关联规则确定为强关联规则；依据所述强关联规则判断是否生成预警信息；若是，则生成预警信息，并依据所述预警信息发出预警信号。可选的，所述采用Apriori算法分别对各所述子数据库进行扫描，得到频繁项目集，具体包括：依据所述子数据库生成项集集合；每个所述子数据库均对应一个项集集合；每个所述项集集合均包括多个项集；每个所述项集对应一组关联规则；分别对当前各所述子数据库对应的项集集合内的项集进行统计，计算各所述子数据库内的每个项集的支持度；删除各所述子数据库内支持度小于或等于预设最小支持度的项集，更新各个子数据库；将各更新后的子数据库分别对应的项集集合中的项集两两交叉相乘，得到重建后的项集集合；计算各所述重建后的项集集合内每个项集的支持度；判断各所述重建后的项集集合内所有的项集的支持度是否均等于预设目标支持度；所述预设目标支持度小于或等于所述预设最小支持度；若否，则将各所述重建后的项集集合作为当前各所述子数据库对应的项集集合，并返回所述分别对当前各所述子数据库对应的项集集合内的项集进行统计，计算各所述子数据库内的每个项集的支持度；若是，则将各所述重建后的项集集合内支持度等于预设目标支持度的项集确定为频繁项目集。可选的，所述依据所述强关联规则判断是否生成预警信息，若是，则生成预警信息，并依据所述预警信息发出预警信号，具体包括：判断所述强关联规则对应的监测数据与目标预警阈值的差值是否大于预设阈值；若是，则生成预警信息；依据所述预警信息发出预警信号。可选的，所述目标预警阈值的确定方法为：获取历史数据库；所述历史数据库包括综合管廊内环境历史数据；所述环境历史数据包括历史温湿度和历史可燃气体浓度；依据所述历史数据库确定目标预警阈值。本专利技术还提供了一种综合管廊火灾预警系统，所述系统包括：监测数据获取模块，用于获取综合管廊内环境监测数据；所述环境监测数据包括温湿度和可燃气体浓度；数据压缩模块，用于对所述环境监测数据进行数据压缩，得到环境监测压缩数据；划分模块，用于对所述环境监测压缩数据进行分类划分，得到多个子数据库；每个所述子数据库均包括所有监测时间段内的同一类的监测数据；扫描模块，用于采用Apriori算法分别对各所述子数据库进行扫描，得到频繁项目集；每个所述子数据库均对应一个或多个频繁项目集；每个所述频繁项目集对应一组关联规则；计算模块，用于计算各所述频繁项目集的置信度；确定模块，用于将所述置信度大于预设置信度的频繁项目集对应的关联规则确定为强关联规则；判断模块，用于依据所述强关联规则判断是否生成预警信息；预警信号发出模块，用于若生成预警信息，则依据所述预警信息发出预警信号。可选的，所述扫描模块，具体包括：项集生成单元，用于依据所述子数据库生成项集集合；每个所述子数据库均对应一个项集集合；每个所述项集集合均包括多个项集；每个所述项集对应一组关联规则；第一计算单元，用于分别对当前各所述子数据库对应的项集集合内的项集进行统计，计算各所述子数据库内的每个项集的支持度；更新单元，用于删除各所述子数据库内支持度小于或等于预设最小支持度的项集，更新各个子数据库；重建单元，用于将各更新后的子数据库分别对应的项集集合中的项集两两交叉相乘，得到重建后的项集集合；第二计算单元，用于计算各所述重建后的项集集合内每个项集的支持度；判断单元，用于判断各所述重建后的项集集合内所有的项集的支持度是否均等于预设目标支持度；所述预设目标支持度小于或等于所述预设最小支持度；若否，则将各所述重建后的项集集合作为当前各所述子数据库对应的项集集合，并返回所述第一计算单元；若是，则将各所述重建后的项集集合内支持度等于预设目标支持度的项集确定为频繁项目集。可选的，所述判断模块，具体包括：判断单元，用于判断所述强关联规则对应的监测数据与目标预警阈值的差值是否大于预设阈值；预警信息生成单元，用于若所述强关联规则对应的监测数据与目标预警阈值的差值大于预设阈值，则生成预警信息。可选的，所述系统还包括：历史数据获取模块，用于获取历史数据库；所述历史数据库包括综合管廊内环境历史数据；所述环境历史数据包括历史温湿度和历史可燃气体浓度；阈值确定模块，用于依据所述历史数据库确定目标预警阈值。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术提出了一种综合管廊火灾预警方法及系统。该综合管廊火灾预警方法首先对获取的综合管廊内环境监测数据进行数据压缩，得到环境监测压缩数据；然后对环境监测压缩数据进行分类划分，得到多个子数据库；再采用Apriori算法分别对各子数据库进行扫描，得到频繁项目集；然后通过计算各频繁项目集的置信度确定强关联规则；依据强关联规则判断是否发出预警信号。本专利技术能够对管廊中潜在的火灾隐患和发展趋势做出较为准确的预警，对综合管廊的火灾危险识别不仅限于区域性预测、局部预测，而是利用管廊的各个不安全因素进行数据挖掘，分析和挖掘各个不安全因素的关联关系来指导预警工作，提高了预警的准确性，大大减少了管廊火灾事故的发生。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例一种综合管廊火灾预警方法的流程图；图2为本专利技术实施例一种综合管廊火灾预警系统的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。为使本专利技术的上本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种综合管廊火灾预警方法，其特征在于，包括：获取综合管廊内环境监测数据；所述环境监测数据包括温湿度和可燃气体浓度；对所述环境监测数据进行数据压缩，得到环境监测压缩数据；对所述环境监测压缩数据进行分类划分，得到多个子数据库；每个所述子数据库均包括所有监测时间段内的同一类的监测数据；采用Apriori算法分别对各所述子数据库进行扫描，得到频繁项目集；每个所述子数据库均对应一个或多个频繁项目集；每个所述频繁项目集对应一组关联规则；计算各所述频繁项目集的置信度；将所述置信度大于预设置信度的频繁项目集对应的关联规则确定为强关联规则；依据所述强关联规则判断是否生成预警信息；若是，则生成预警信息，并依据所述预警信息发出预警信号。

【技术特征摘要】
1.一种综合管廊火灾预警方法，其特征在于，包括：获取综合管廊内环境监测数据；所述环境监测数据包括温湿度和可燃气体浓度；对所述环境监测数据进行数据压缩，得到环境监测压缩数据；对所述环境监测压缩数据进行分类划分，得到多个子数据库；每个所述子数据库均包括所有监测时间段内的同一类的监测数据；采用Apriori算法分别对各所述子数据库进行扫描，得到频繁项目集；每个所述子数据库均对应一个或多个频繁项目集；每个所述频繁项目集对应一组关联规则；计算各所述频繁项目集的置信度；将所述置信度大于预设置信度的频繁项目集对应的关联规则确定为强关联规则；依据所述强关联规则判断是否生成预警信息；若是，则生成预警信息，并依据所述预警信息发出预警信号。2.根据权利要求1所述的一种综合管廊火灾预警方法，其特征在于，所述采用Apriori算法分别对各所述子数据库进行扫描，得到频繁项目集，具体包括：依据所述子数据库生成项集集合；每个所述子数据库均对应一个项集集合；每个所述项集集合均包括多个项集；每个所述项集对应一组关联规则；分别对当前各所述子数据库对应的项集集合内的项集进行统计，计算各所述子数据库内的每个项集的支持度；删除各所述子数据库内支持度小于或等于预设最小支持度的项集，更新各个子数据库；将各更新后的子数据库分别对应的项集集合中的项集两两交叉相乘，得到重建后的项集集合；计算各所述重建后的项集集合内每个项集的支持度；判断各所述重建后的项集集合内所有的项集的支持度是否均等于预设目标支持度；所述预设目标支持度小于或等于所述预设最小支持度；若否，则将各所述重建后的项集集合作为当前各所述子数据库对应的项集集合，并返回所述分别对当前各所述子数据库对应的项集集合内的项集进行统计，计算各所述子数据库内的每个项集的支持度；若是，则将各所述重建后的项集集合内支持度等于预设目标支持度的项集确定为频繁项目集。3.根据权利要求1所述的一种综合管廊火灾预警方法，其特征在于，所述依据所述强关联规则判断是否生成预警信息，若是，则生成预警信息，并依据所述预警信息发出预警信号，具体包括：判断所述强关联规则对应的监测数据与目标预警阈值的差值是否大于预设阈值；若是，则生成预警信息；依据所述预警信息发出预警信号。4.根据权利要求3所述的一种综合管廊火灾预警方法，其特征在于，所述目标预警阈值的确定方法为：获取历史数据库；所述历史数据库包括综合管廊内环境历史数据；所述环境历史数据包括历史温湿度和历史可燃气体浓度；依据所述历史数据库确定目标预警阈值。5.一种综合管廊火灾预警系统，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏立明，孙雪景，姚小春，王秋翠，郭秀娟，
申请(专利权)人：吉林建筑大学，
类型：发明
国别省市：吉林,22