本文基于15个区域的人口、面积以及消防救援队的出警数据，运用随机森林模型和LSTM神经网络，以及Prophet加法回归模型，对每年特定日期的安排值班人数和2022年各月份的消防救援出警次数进行预测。此外，还比较了岭回归模型、集成学习模型XGboost、深度学习模型双向LSTM、融合学习模型stacking等方法，得出随机森林回归模型为最优模型的结论。最后，通过灰色关联分析计算，发现人口密度与事件之间具有较高的关联程度。