随着现代社会经济的发展，高层建筑、地下建筑、大型石油化工企业日益增多，火灾事故日趋严重。减少人员伤亡和财产损失是火灾应急管理的首要目标。消防救援作为社会保障力量，能否进行合理、有效的救援，直接影响火灾扑救任务的效果甚至成败，而救援资源分配方案的选择则是关键。火灾救援资源分配方案，就是依据火灾对象的特点，最合理地调配各类救援资源，以最小和最优的资源配置，达到救援能力发挥的最大效果，最大限度地减少人员伤亡和灾害损失。　　本文的目的是建立合理、有效的火灾救援资源分配方案，所做的主要工作如下：　　(1)系统调研了救援资源分配方案的相关研究现状。首先分析了生成救援资源分配方案的传统方法，然后又说明了智能救援决策支持系统是现代救援资源分配的主要解决办法，并比较、分析了基于规则推理的救援资源分配方案生成方法和基于案例推理的救援资源分配方案生成方法，最后说明了救援资源分配方案的研究趋势。　　(2)建立了基于BP神经网络的火灾救援资源分配模型，根据该模型在MATLAB中用标准BP神经网络做实验，实验结果表明将BP神经网络应用于火灾救援资源分配中是合理的、可行的。　　(3)提出了把火灾救援资源分配方案带来的总损失作为其优劣的评价标准，定义了基于 BP神经网络的火灾救援资源分配方案的总损失。根据该评价标准分析了标准 BP神经网络在救援资源分配方案生成方面存在的缺陷，给出了适合于救援资源分配方案生成的改进方法，将标准 BP神经网络的误差函数改为救援资源分配方案的总损失。实验结果表明基于改进BP神经网络的方法可以有效地减小火灾救援资源分配方案的总损失。