سیستم های فازی و کاربردها

سیستم های فازی و کاربردها

پیش‌بینی مدت زمان رسیدن آتش‌نشانان به محل حادثه با بهره‌گیری از روش رگرسیون خطی فازی (مطالعه موردی: سازمان آتش‌نشانی مشهد)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 استادیار، گروه مهندسی صنایع، دانشگاه کوثر بجنورد، بجنورد، ایران
2 دکتری مهندسی صنایع، مدرس، گروه مهندسی صنایع، دانشگاه اراک، اراک، ایران،. دکتری مهندسی صنایع، کارشناس تضمین کیفیت، شرکت صنایع آذرآب،
10.22034/jfsa.2024.447024.1197
چکیده
ایستگاه‌های آتش‌نشانی از جمله مراکز مهم و حیاتی خدمت‌رسانی در شهر‌ها هستند که نقش مهمی در تأمین ایمنی افراد، دارایی‌ها و محیط‌زیست دارند. بدیهی است خدمت‌رسانی به‌موقع آتش‌نشانان که مستلزم تخصیص صحیح ایستگاه آتش‌نشانی به محل حادثه می‌باشد، می‌تواند کاهش مطلوبی در صدمات جانی و مالی ناشی از حوادث ایجاد نماید. عوامل متعددی خدمت‌رسانی به‌موقع را تحت تأثیر قرار می‌دهند که تحلیل همه‌جانبه‌ی آنها به‌وسیله روش‌های سنتی به‌دلیل حجم زیاد داده‌ها امکان‌پذیر نیست. از طرفی عدم توجه به این عوامل می‌تواند نتایج و تصمیم‌گیری‌های نادرستی را در پی داشته باشد؛ لذا استفاده از ابزار تحلیل‌ رگرسیون که بتواند با حجم وسیعی از داده‌‌ها کار نماید، می‌تواند در دست‌یابی به نتایج و تصمیم‌گیری‌های صحیح مفید واقع گردد. از این‌رو این پژوهش برای اولین بار به توسعه مدل پیش‌بینی مدت‌زمان رسیدن آتش‌نشانان به محل حادثه با استفاده از روش رگرسیون خطی فازی و بکارگیری آن در تخصیص مناسب‌ترین ایستگاه آتش‌نشانی به محل حادثه با استفاده از اطلاعات سازمان آتش‌نشانی مشهد می‌پردازد. نتایج نشان می‌دهد که مدل رگرسیون خطی فازی با توجه به معیارهای ضریب‌تعیین، میانگین مربعات خطا و میانگین مربعات خطای پیش‌بینی از کارایی بهتری نسبت به سایر مدل‌های رگرسیون نظیر: خطی چندگانه، ریج، ماشین بردار پشتیبان و درختی برخوردار می‌باشد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1]   An integrated fuzzy regression – analysis of variance algo- rithm for improvement of electricity consumption estimation in uncertain environments. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 53: 645 – 660. https://doi.org/10.1007/s00170- 010-2862-5.
 
[2]   Bolouri, S., Vafaeinejad, A., Alesheikh, A., Aghamohammadi, H. (2018). The ordered capacitated multi-Objective location-allocation problem for fire stations. Isprs International Journal of GeoIn- formation. 7(2): 44. https://doi.org/10.3390/ijgi7020044.
[3]   Bolouri, S., Vafaeinejad, A., Alesheikh, A., Aghamohammadi, H. (2020). Location-Allocation prob- lem of fire stations in Tehran, region 22 using ”VAOMP” a unified approach. Geographical Planning of Space, 10(37): 43-56. doi: 10.30488/gps.2019.154046.2921.
[4]   Challands, N. (2010). The relationships between fire service response time and fire outcomes. Fire Technology, 46(3), 665- 676.
[5]   Chen, M., Wang, K., Dong, X., Li, H. ( 2020). Emergency rescue capability evaluation on urban fire stations in China, Process Safety and Environmental Protection, 135, 59-69, https://doi.org/10.1016/j.psep.2019.12.028.
[6]   D’brot, C., Bravo, W., Arana, V. (2019). Optimum location and amount of new Fire Stations based on Geographic Information System and Analytic Hierarchy Methods. 2019 Congreso Internacional de Innovación y Tendencias en Ingenieria (CONIITI ), Bogota, Colombia. 1-6, doi: 10.1109/CONI- ITI48476.2019.8960912.
[7]   Du, Y., Sun, J., Duan, Q., Qi, K., Xiao, H., Liew, K. M. (2020). Optimal assignments of allocating and scheduling emergency resources to accidents in chemical industrial parks, Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 65:104-148, https://doi.org/10.1016/j.jlp.2020.104148.
[8]   Erden, T., Coskun, M. (2010). Multi-criteria site selection for fire services: the interaction with analytic hierarchy process and geographic information systems. Natural Hazards and Earth System Sciences, 10(10): 2127-2134. https://doi.org/10.5194/nhess-10-2127-2010.
[9]   Hajipour, V., Fattahi, P., Bagheri, H., Babaei Morad, S. (2022). Dynamic maximal covering loca- tion problem for fire stations under uncertainty: soft-computing approaches. International Journal of System Assurance Engineering and Management, 13(1): 90-112. https://doi.org/10.1007/s13198- 021-01109-8
[10]  Handy, S., Paterson, R. G., Butler, K. (2003). Planning for street connectivity: getting from here to there (No. PAS Report No. 515).
[11]  Haseltalab, M., Bioki, J., Bazafkan, E. and Naseri Tajvar, R., (2014), Determining the optimal lo- cation of the fire stations of the 6th district of Tehran municipality using MCDM-GIS integrated method. The 7th National Conference on Urban Planning and Management with Emphasis On urban development strategies, Mashhad, https://civilica.com/doc/435673.
[12]  Huang, B., Liu, Chandramouli, M. (2006). A GIS supported Ant algorithm for the linear fea- ture covering problem with distance constraints. Decision Support Systems, 42(2): 1063-1075.
https://doi.org/10.1016/j.dss.2005.09.002.
 [13]  Indriasari, V., Mahmud, A., Ahmad, N., Shariff, A. (2010). Maximal service area problem for opti- mal siting of emergency facilities. International Journal of Geographical Information Science, 24(2): 213-230. https://doi.org/10.1080/13658810802549162.
 
[14]  Kharaghani, H., Etemadfard, H., Salem Rafush, A. (2022). Allocation of fire stations by hybrid method (Case Study: Mashhad). Urban Management Studies, 13(48): 55-67. doi: 10.30495/ums.2022.19616.
 
[15]  Kolesar, P., Walker, W. (1979). Measuring the travel characteristics of new york city’s fire compa- nies. New York, New York City RAND Institute, R-1449-NYC.
 
[16]  Legates, D.R., McCabe, G.J. (1999). Evaluating the use of ”Goodness – of – fit” measures in hydrologic and hydroclimatic model validation. Water Resources Research, 35(1): 233-241. https://doi.org/10.1029/1998WR900018.
 
[17]  Li, X., Zhao, Z., Zhu, X., Wyatt, T. (2011), Covering models and optimization techniques for emer- gency response facility location and planning: a review. Mathematical Methods of Operations Re- search, 74(3), 281-310.
 
[18]  Mainak, B., Varun, S. )2016(. Development of agent-based model for predicting emergency response time. Perspectives in Science, 8, 138-141.
 
[19]  Martín-Fernández, S., Martínez-Falero, E., Peribáñez, J.R., Ezquerra, A. (2021). GIS-Based simu- lated annealing algorithm for the optimum location of fire stations in the madrid region, spain: mon- itoring the collapse index. Applied Sciences, 11(18): 8414. https://doi.org/10.3390/app11188414.
 
[20]   Murray, A., Tong, D. (2009). GIS and spatial analysis in the media. Applied Geography, :250-259.
 
[21]  Nyimbili, P. H., Erden, T. (2020). GIS-based fuzzy multi-criteria approach for optimal site selection of fire stations in Istanbul, Turkey. Socio-Economic Planning Sciences, 71, 100860, https://doi.org/10.1016/j.seps.2020.100860.
 
[22]  Park, P. Y., Jung, W. R., Yeboah, G., Rempel, G., Paulsen, D., Rumpel, D. (2016). First responders’ response area and response time analysis with/without grade crossing monitoring system. Fire Safety Journal, 79: 100-110.
 
[23]  Poureskandar, A. (2002). Measuring the spatial distribution of fire accidents in the city using GIS. Master thesis, Tarbiat Modares University, Tehran.
 
[24]  Pourramzan, E., Javan, F. (2016). Analysis of limits of safety and optimal positioning of fire stations by using GIS (case study : rasht). Territory, 13(50):1-16.
 
[25]  Redden, D.T., Woodall, W.H. (1996). Further examination of fuzzy linear regression. Fuzzy Sets and Systems. 79(2): 203 – 211. https://doi.org/10.1016/0165-0114(95)00176-X.
 
[26]  Shahparvari,  S.,  Fadaki,  M.,  Chhetri,  P. (2020). Spatial accessibility of fire sta- tions for enhancing operational response in Melbourne. Fire Safety Journal, 117. https://doi.org/10.1016/j.firesaf.2020.103149.
 
[27]  Shiri, F., Shams, M. (2016). factors affecting location of fire stations using cluster anal- ysis technique. environmental based territorial planning (amayesh), 9(33), 113-132. sid. https://sid.ir/paper/130776/en.
[28]  Shurvarzi, H., mesgari, M., Alimohammadi, A., Aghamohamadian, H. (2012). Assessing the ca- pability of meta-heuristic algorithms in location-finding for firefighting centers. Spatial Planning (Modares Human Sciences), 16(3):, 1-29. sid. https://sid.ir/paper/171917/en.
[29]  Tamat, A., Pawanchik, S., Kamil, A. A., Hilmi, M. F., Lateh, H. H., Hasan, M. Z., Ferdushi, K. F., Hossain, M. K. (2014). An analysis of variation of turn out time and response time in Penang state fire and rescue department, Journal of Environmental Science and Technology, 7, 200- 208.
[30]  Tanaka, H., Uejima, S., Asai, K. (1982). Fuzzy linear model, fuzzy linear regres- sion model. IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics. 12:  903 – 907. http://dx.doi.org/10.1109/TSMC.1982.4308925.
 
[31]   Tashakor, Z. (1999). Fire departments and structural deficiencies. Municipalities, 10.
 
[32]  Uddin, Md. Sh., Warnitchai, P. (2020). Decision support for infrastructure planning: a comprehen- sive location–allocation model for fire station in complex urban system. Natural Hazards, 102(3): 1475-1496. 10.1007/s11069-020-03981-2.
[33]  Yang, L., Jones, B. F., Yang, S.H. (2007). A fuzzy multi-objective programming for optimization of fire station locations through genetic algorithms. European Journal of Operational Research, 181, 903-915.
[34]  Zhang, W., Jiang, J. C. (2011). Research on the location of fire station based on GIS and GA. Applied Mechanics and Materials, 130–134, 377–380. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.130-
134.377.
دوره 7، شماره 1 - شماره پیاپی 14
بیانیه دسترسی آزاد
تیر 1403
صفحه 1-23

  • تاریخ دریافت 15 اسفند 1402
  • تاریخ بازنگری 27 اردیبهشت 1403
  • تاریخ پذیرش 05 تیر 1403