在本文中，首先应用极大似然方法，对某市1997-2007年十一年间的月度火灾及气象数据进行Box-Cox非线性变换。通过对变换后的月平均温度、月平均相对湿度、月平均风速、月平均降雨量等气象因子与火灾发生起数进行统计分析，建立了基于Box-Cox变换的线性回归模型，并从拟合误差、交叉验证、均方误差等方面进行分析比较，最终建立了回归模型。最后运用所得模型对2008年的火灾数据进行预测分析，结果表明基于Box-Cox变换后数据所建立的回归模型能更好的对火灾发生起数进行预测，从而达到对城市火灾的控制。第一章为前言部分，介绍了城市火灾的发展，综述了本文研究的背景、论文研究的目的、意义以及创新点。第二章介绍本文中使用的方法，为下文建立模型提供方法基础。散点图分析、相关分析、线性回归分析是常见的统计分析方法，Box-Cox变换在本文模型建立中起到关键作用，参数的估计方法提供了理论依据。第三章经过数据处理，使用第二章所介绍的方法对数据进行拟合，建立模型以及模型的预测分析和比较，得到了预测效果比较理想的模型，起到对火灾预测和控制的效果。第四章全文总结和研究展望。