主成分分析（ PCA），机器学习，随机森林， K 最近邻，支持向量机，逻辑 回归， 词袋法，模糊综合评价模型，信息熵， 优劣解距离法 本文使用了主成分分析（ PCA）的方法来求取故障率和误报率影响选择结果的 权重，得到了第一问的得分权重， 从而选择出了最适合的设备， 线型光束感烟探测 器。 第二问中我们使用了一个复合机器学习模型，同时使用了随机森林， K 最近 邻，支持向量机，逻辑回归 4 种模型，同时使用 CountVectorize 来对文本特征进 行量化，将 4 种模型的结果剔除一个离另外 3 个较远的，再取平均，得到最终结 果，避免了单一模型对结果的准确性造成影响，并验证了特征之间不存在明显相关 性。 第三问中我们使用熵权法+模糊综合评价的方法，得到了最优结果： R 大队， 和最劣结果： J 大队， M 大队， G 大队，在模型的检验中，使用了新的模型优劣解 距离模型求取了一次新的熵权，验证了结果的可靠性。 第四问中我们综合前两问中对于报警器的准确率，故障率及其工作原理给出多 种报警器的使用建议。结合第三问中对于各个大队的优劣结果得出火灾报警可靠性 与管辖面积的关系进而提出管理

2022年五一数学建模联赛C题成品，自己做的参赛论文，质量有保证，代码数据都在附录，有任何问题可以咨询我，可以学习参考和作业使用。几十篇成品，需要的联系哦 本文针对火灾报警系统问题的研究，运用了层次分析法、熵权法，建立了熵权 Topsis 模型和灰色关联度模型，旨在准确判断是否有火灾并及时援救。

基于多传感器的智能火灾报警系统设计(包括3个传感器）

以单片机MSP430F149为主控芯片，设计出一款高精度、高集成度、超低功耗的智能火灾报警系统。以环境温度、烟雾浓度作为判断火灾的依据，完成了对火灾的预警。设计的智能火灾报警系统具有较高的可靠性、稳定性、准确度高，对不同类型的火灾都具有较高的灵敏度，达到了降低误报率的目的。

文中针对现代化楼宇等公共场所可能出现的火灾险情的监测，设计了一款基于Arduino云的火灾报警系统。该系统利用了温湿度传感器、烟雾传感器、红外传感器多传感器对火灾环境进行了检测，利用多传感器信息融合技术提高了火灾探测的精度及响应速度，同时利用Arduino云自带的云模块实现了报警信号的无线传输。通过实验测试，该系统能够实现火灾的实时、连续、可靠检测，测试结果证明系统具有实用性和有效性。

近年来，由于火灾报警系统未能正确识别周围生产、生活环境的状况而引发的火灾事故屡屡发生，致使人民生命和财产遭受重大损失。目前，市场上的火灾报警系统尽管多种多样，却不能准确探测到周围环境的综合状况，并依据状况及时预报火灾的可能性，因而误报、漏报率较高。为了能够提早并准确报警，本文提出由多传感器融合技术组成的智能火灾报警系统以取代传统的单一传感器报警系统。 本文在讨论传统火灾探测报警系统的基础上，提出了由温度、烟雾和CO三种传感器信息融合的智能火灾报警系统，该系统采用16位单片机SPCE061A作为控制中心，对采集的三种传感器信息进行综合处理，得出火灾发生的可能性；整个系统通讯采用CAN总线分布式，提高了系统的可靠性。在火灾信息处理上，采用三级融合的方法：在数据层采用速率检测算法，当传感器采集到的信号出现非平稳变化，提醒融合中心对信息进行提取，这样减轻了融合中心的数据处理工作，并具有并行分块处理的优点：在特征层采用最小二乘支持向量机网络进行特征提取，并输出初步结果，主要利用LS-SVM的自身学习特性；在决策层利用模糊逻辑推理的鲁棒性进行全局决策。从而提高了系统决策的准确性和合理性，降低了系统的误报率，尤其是对某些复杂条件下火灾危险性大的重要场所，该系统较单一感烟或感温系统更为可靠和有效。 本文最后对我国标准明火SH4、标准阴燃火SH1和厨房环境下三种火灾信号进行了仿真，建立的算法仿真模型可以给出不同环境下的火灾概率，从而验证了本文提出的多传感器融合技术组成的智能火灾报警系统的有效性和可行性。

关于楼宇智能化课程的火灾自动报警系统的设计

火灾自动报警系统属于楼宇自动化范畴，是当前楼宇自动化的一个主要构成系统。其设置目的是为了防止和减少火灾危害，保护人身和财产安全。火灾报警技术是预防火灾的一项基础工作，应用范围广泛。

对于CAN总线应到火灾报警上面有比较好的借鉴作用。

通过bp神经网路和证据理论的信息处理，是系统对火灾信息的报警信息更加准确