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纽约如何利用数据挖掘预防火灾

  发布时间:20-06-25

之前我们曾报道过纽约市ㄨ长手下有一支极客团队,他们通过搜集城市大数据作趋势分析预测,解决各种疑难杂症。要准确掌握这颗大苹果的脉α络,当中数据挖掘(Ⅳdata mini▣▤▥ng)是重要一环。

对于纽约消防队员来说,除了救火外,日前他们多了҉一项新任务:检验全纽约各栋★建筑物的安全性。

目@前纽约约有 100 万栋建筑物,平均每年当中约有 3000 栋会发生▎▏严重级别的大火。那是否有方法能够预防悲剧发生呢?据华盛顿邮报报道,纽约消防局的数据分析师认为,每栋建筑物拥有独特的属性,通过分⿷析就ↁ能得知一些建筑≌物其实本身就属“↹火”。

能判断一栋建筑物是否属“火”主要遵循不同的因素:⇔例如贫穷,低收入家■庭的房子往往更容易发生火灾≒,而且低收入人群居住密√度较高,火灾的危害性更大。另外,建筑物的年龄也需要关注。Э老房子问题更多,因为它们很容易有各种由电线线路引起火警的潜在Γ问题,而且老房子消防设施落后,发生火灾后才发现附近*根本没有足够的水龙头,危险指数是普通建筑物的两倍。

诸如此︴♂类,纽约消╟防员将影响房屋起火的因素分为 6Ψ0 个。除去危害性较小的小型独立屋,εїз相关人员通过特定算法,为城市中 33 万栋需要检验∮的建筑|︴()〔〕物单独进行打分,╳得出危险指数高低。而整个纽约城的消防数据┗,也因系统的检测和防范得到更新。

这样当♀消防员每周出勤检验时,系统都会列出建筑物的⊙详细资料和危险指数,决定哪些Ф是优先“照顾”的对象。这个庞大的数据♥挖掘计划从去年七月开始实施,预计会∩将全纽约建筑为归类成↕ 2400 种,例如学校、图书馆这▒种比较重要的设施就会列入超常规检验对象。

在前市长Michael Bloomberg驱动下╬,纽约已逐渐成为数┝♣据城市。过去几年不同职能部门通过≥数据解决了如垃圾、з火灾、治安问题。

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预计纽约会继续在大数据分卍析系统加大投入。不过目☉前有个问题就是,如何找出证据显◥示因为∪有了这些数据分析和防范,从而避免Щ了火灾发生?消防局发言人表示:“〓最好的答∈案还是数据本身,因为最后我们能看到火≤灾数量的下降。”

来源:中文互联网数据中心