【摘 要】
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火灾事故在全世界范围内普遍存在且频繁发生，造成了极大的人员伤亡及财产损失。然而，目前针对城市火灾的风险预测研究尚在起步之中。因此，本文提出了一种针对城市火灾风险的预测模型HISS。本文首先基于多重分形维度从卫星图像中提取视觉特征，并将卫星图像的视觉特征与从历史火灾数据、气象数据、出租车流动记录、区域用电量数据和POI数据中提取的非视觉特征相融合构成静态特征。随后，基于静态特征对XGBoost进行预
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院上海市智能信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家电网公司总部科技项目（项目编码：5500—202011091A—0—0—00）；
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火灾事故在全世界范围内普遍存在且频繁发生，造成了极大的人员伤亡及财产损失。然而，目前针对城市火灾的风险预测研究尚在起步之中。因此，本文提出了一种针对城市火灾风险的预测模型HISS。本文首先基于多重分形维度从卫星图像中提取视觉特征，并将卫星图像的视觉特征与从历史火灾数据、气象数据、出租车流动记录、区域用电量数据和POI数据中提取的非视觉特征相融合构成静态特征。随后，基于静态特征对XGBoost进行预训练，并提出一种特征嵌入方法，将XGBoost的预测结果作为基准值嵌入到包含时序关系的动态特征中，通过Transformer学习火灾的时间波动模式。最后，通过动态加权方法实现XGBoost和Transformer在模型层面的融合，进一步提升了模型的性能。实验结果表明，模型的确定系数R2达到了72.56%，与时序模型长短期记忆网络LSTM和门控循环单元GRU相比性能分别提升4.25%和3.92%，与静态模型Lasso、随机森林RF和梯度提升决策树GBDT相比性能分别提升10.88%、5.62%和3.93%，性能优于其他基准模型，验证了该方法在火灾风险预测中的有效性。同时，本文通过对实验结果的可视化展示进一步证明了该方法的有效性。
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