介绍以循环神经网络为基础的火灾风险预测模型。该模型从历史火灾警情、单位及建筑基础信息、消防设施状况、检查与隐患记录等相关数据中提取多维度特征，进行深度学习与模型训练。目前，该模型已在四川省绵阳市试点应用，每季度对绵阳市共4.1万家单位未来90天的火灾风险概率进行预测，并依据预测概率优化“双随机、一公开”单位抽取规则，引导监督人员靶向抽查火灾风险较高的单位。实测结果表明，模型有效提升了日常消防监督检查的精准度。
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