传统的火灾探测系统仅依靠对温度或烟雾浓度等单变量是否 达到某阙值,来判断是否有火灾发生。 但是会出现火灾的误报警或 漏报警情况[4]。 为了增强系统的自适应性和可靠性,对多火灾参量进 行融合,采用 BP 神经网络算法对火灾信号进行处理，使得系统能够 预测到有火灾发生苗头时立刻进行预警。 采用多层前馈网络，如图 5 所示。 图 5 多层前馈网络图 激活函数由函数： 决定。 将训练样 本分为两组进行训练。 最终输出为: 对应于学习样本中发生火灾的数据的输入，输出为(1,0)；对应 于没有发生火灾的输入数据，输出为(0,1)。 5 结论 本文介绍了一种智能化的火灾报警系统的设计及研究， 主要 的研究工作总结如下： 5.1 针对消防管理员及消防队员不同身份， 基于 Windows 及安 卓系统为开发平台，分别设计了 Web 端及移动端。使消防工作通过 可视化界面显示，可操作性强且个性化程度高。 5.2 以 Web 端为控制中心， 对单片机通过 WIFI 模块发送的火 情信息利用 BP 神经网络算法进行预测判断火情，实现预警从而提 升消防智能化；可对消防用具情况进行查看、添加、删除，提高消防 工作的信息化程度。 5.3 消防队员通过微信公众平台获取预警信息继而进行联动控 制，提高了消防工作的移动化程度。 扫描二维码对消防设备进行出 入库及巡查操作，实现了消防工作的物联网。

“双随机、一公开”消防监督检查制度是对现行消防监督制度的重大改革，是适应社会主义市场经济发展、政府职能转变的新型消防监督制度。所谓双随机，其一，随机抽取所检查的单位; 其二，随机派选消防监督执法检查人员。公开则包括消防部门将随机抽取单位的范围、比例、数量及具体单位名称向社会公开与消防抽查结束后及时向社会公布检查情况和查处结果。采取“双随机、一公开”消防监督检查方式，有利于发现行业系统单位消防安全存在的普遍问题，对整治系统性火灾隐患具有针对性和实效性。
将“智慧消防”信息平台运用到“双随机、一公开”监督检查模式中，新的信息系统与新的监管模式相融合，形成适应新时期消防安全需要的智能监督
检查运行模式。通过物联网、大数据等信息化手段对检查人员与检查样本进行抽选，强化科学抽样、收集汇总与统计分析过程，增强抽取样本代表性，实现对检查人员选择的客观性与公平性，对抽样单位消防安全形势的准确分析与科学研判，进一步掌握相关行业与附近区域的防火安全特征，提高发现问题、预见火灾风险的能力。对分析后风险相对较高的行业或地区，通过“智慧消防”平台调整提高适当的抽选比例与频次，做到科学分析，精确抽查，不断加强对监督检查数据信息的高效利用，确实提高防火监督工作对火灾事故的预警与预控能力

“我们消防人挂在嘴边的话是‘消防打的都是无准备之仗’。每日训练、演习、检查，都是为了能够应对随时可能面临的灭火救援现场。传统消防方案以‘人防’为主，存在监控不到位、无法辨别隐患事故、故障报警不及时、火灾原因难定位等缺陷。”夷陵区消防救援大队队长叶志红说。

（1）数据仓库。这个要和国家对标，不要自行其是，不然过几年会被淘汰掉的。

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