Statistical and Machine Learning Models for Predicting Fire and Other Emergency Events
作者: Dilli Prasad Sharma, Nasim Beigi-Mohammadi, Hongxiang Geng, Dawn Dixon, Rob Madro, Phil Emmenegger, Carlos Tobar, Jeff Li, Alberto Leon-Garcia
分类: cs.AI, cs.LG, stat.ML
发布日期: 2024-02-14
期刊: IEEE Access 12(2024) 56880-56909
DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3390089
💡 一句话要点
提出统计与机器学习模型以预测城市紧急事件
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 紧急事件预测 负二项回归 数据分析 特征选择 社会经济因素 城市管理 消防服务
📋 核心要点
- 现有的紧急事件预测方法在准确性和时效性上存在不足，导致资源分配不合理。
- 论文提出了一套系统的预测模型，涵盖数据收集、特征分析及负二项回归模型的开发。
- 实验结果显示，模型在周和月的预测中表现良好，且在消防站级别的预测准确性保持一致。
📝 摘要（中文）
城市中的紧急事件给个人、家庭和社区造成了巨大的经济损失。准确及时的事件预测可以帮助消防和救援服务部门做好准备，减轻紧急事件的后果。本文系统地开发了针对加拿大埃德蒙顿市各种紧急事件的预测模型，包括数据收集、描述性分析、特征选择及基于负二项回归的预测模型开发。研究结果表明，模型在大多数事件类型上表现良好，预测误差在可接受范围内，且在消防站级别的预测准确性一致，适用于资源分配管理。此外，研究还考察了COVID-19疫情对事件发生及预测模型准确性的影响，发现疫情对模型性能产生了显著影响。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决城市紧急事件预测的准确性和时效性不足的问题。现有方法在不同空间和时间分辨率下的预测能力有限，导致资源管理效率低下。
核心思路：通过系统的数据收集和分析，结合负二项回归模型，论文提出了一种多层次的预测框架，旨在提高事件发生的预测准确性。
技术框架：整体流程包括数据收集与数据集开发、事件特征的描述性分析、特征选择及预测模型的开发。每个阶段都针对不同的事件类型进行深入分析。
关键创新：本研究的创新点在于结合了社会经济和人口数据进行事件类型的关联分析，并针对每种事件类型开发了特定的预测模型，提升了预测的准确性。
关键设计：在模型设计中，采用了负二项回归作为主要预测工具，特征选择基于相关系数分析和特征重要性分析，确保了模型的有效性和可解释性。特征选择和模型评估在邻里和消防站服务区域层面进行。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，模型在大多数事件类型上表现良好，周和月的预测误差在可接受范围内。特别是在消防站级别，预测准确性保持一致，显示出模型在实际应用中的有效性。此外，COVID-19疫情显著影响了事件预测模型的性能，提供了新的研究方向。
🎯 应用场景
该研究的预测模型可广泛应用于城市管理和应急响应领域，帮助消防和救援服务部门优化资源分配，提高应对紧急事件的效率。未来，这些模型还可以扩展到其他城市和不同类型的紧急事件预测中，具有重要的实际价值。
📄 摘要（原文）
Emergency events in a city cause considerable economic loss to individuals, their families, and the community. Accurate and timely prediction of events can help the emergency fire and rescue services in preparing for and mitigating the consequences of emergency events. In this paper, we present a systematic development of predictive models for various types of emergency events in the City of Edmonton, Canada. We present methods for (i) data collection and dataset development; (ii) descriptive analysis of each event type and its characteristics at different spatiotemporal levels; (iii) feature analysis and selection based on correlation coefficient analysis and feature importance analysis; and (iv) development of prediction models for the likelihood of occurrence of each event type at different temporal and spatial resolutions. We analyze the association of event types with socioeconomic and demographic data at the neighborhood level, identify a set of predictors for each event type, and develop predictive models with negative binomial regression. We conduct evaluations at neighborhood and fire station service area levels. Our results show that the models perform well for most of the event types with acceptable prediction errors for weekly and monthly periods. The evaluation shows that the prediction accuracy is consistent at the level of the fire station, so the predictions can be used in management by fire rescue service departments for planning resource allocation for these time periods. We also examine the impact of the COVID-19 pandemic on the occurrence of events and on the accuracy of event predictor models. Our findings show that COVID-19 had a significant impact on the performance of the event prediction models.