2022年五一赛C火灾报警系统问题一等奖-武汉理工（数据代码在附录），博主版权所有，请勿二次上传。 本文针对火灾报警系统进行研究，建立熵权 TOPSIS 模型、Fisher 判别分析模 型、模糊综合评价模型，对火灾报警器的选择及管理维护具有指导性意义。 针对问题一，本文运用熵权法，建立 TOPSIS 模型。根据机号、回路等条件筛选出 存在误报情况的样本，结合地址以及误报次数得到 6 月 1 日至 18 日真实火灾起数。采 用误报警率、MTBF（平均故障间隔时间）作为可靠性、故障率的衡量标准，并对其客 观赋权。通过计算各部件与最优、最劣的距离，对部件打分，并将得分归一化。

2022年五一赛C火灾报警系统问题一等奖--东南大学（代码在附录），博主版权所有，请勿二次上传。 本文针对火灾报警系统问题，建立熵权-TOPSIS、Logistic 回归等模型，旨在平 衡探测器的灵敏度和可靠性 针对问题一，建立了熵权-TOPSIS 模型。首先根据地址、机号和回路，确定真 实火灾数为 392 起。然后从可靠性和故障率角度，选取误报警率和故障率这 2 个指 标，运用熵权法确定各指标的权重，最后利用 TOPSIS 法构建各类型部件评价模型， 对 16 种部件的可靠性进行评价

2022年五一赛C火灾报警问题一等奖--山东大学，博主版权所有，请勿二次上传。 本文针对火灾报警系统的问题进行研究，建立 TOPSIS、灰色关联度等模型，旨 在解决火灾探测器的选取等问题，对火灾的探测与防护具有重要意义。 针对问题一，本文筛选出同时存在于附件 1 和附件 2 的火灾探测器，剔除误报 警的次数和属于同一火灾的报警次数，得出该城市 6 月 1 日至 6 月 18 日的真实火灾 起数为 432。 本文根据可靠性和故障率共选取 5 个评价指标，建立灰色关联度分析模型对各 火灾探测器进行评价，最终得出点型感烟探测器的归一化评价得分最高，为 0.4627， 其他类型火灾探测器评分见图 5-2。

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。