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基于自适应集成神经网络的火灾预测方法
被引量:
5
1
作者
李军
张志东
+1 位作者
乔元健
高鹤
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2020年第12期1727-1731,共5页
针对传统火灾预测方法存在误报和漏报的问题,提出了一种基于自适应集成神经网络的火灾预测方法。首先,在信息层采用速率检测算法将不同类型传感器检测到的奇异数据输入到网络模型中。其次,在特征层采用长短期记忆网络(LSTM)和径向基前...
针对传统火灾预测方法存在误报和漏报的问题,提出了一种基于自适应集成神经网络的火灾预测方法。首先,在信息层采用速率检测算法将不同类型传感器检测到的奇异数据输入到网络模型中。其次,在特征层采用长短期记忆网络(LSTM)和径向基前馈神经网络(RBF-BPNN)构建集成网络学习不同输入参数下的火灾特征,最后,在决策层设计模糊逻辑控制系统推理输出火灾报警等级。实验结果表明,该方法具有更高的预测精度。
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关键词
自适应集成神经网络
速率检测算法
模糊逻辑控制系统
火灾预测
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职称材料
题名
基于自适应集成神经网络的火灾预测方法
被引量:
5
1
作者
李军
张志东
乔元健
高鹤
机构
齐鲁工业大学(山东省科学院)电子信息工程学院
齐鲁工业大学(山东省科学院)电气工程与自动化学院
山东正晨科技股份有限公司
出处
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2020年第12期1727-1731,共5页
基金
山东省研究生教育计划创新项目(SDYY16032)
国家级大学生创新创业项目“基于AI多源信息融合火灾预测的智慧消防云控系统关键技术研究”。
文摘
针对传统火灾预测方法存在误报和漏报的问题,提出了一种基于自适应集成神经网络的火灾预测方法。首先,在信息层采用速率检测算法将不同类型传感器检测到的奇异数据输入到网络模型中。其次,在特征层采用长短期记忆网络(LSTM)和径向基前馈神经网络(RBF-BPNN)构建集成网络学习不同输入参数下的火灾特征,最后,在决策层设计模糊逻辑控制系统推理输出火灾报警等级。实验结果表明,该方法具有更高的预测精度。
关键词
自适应集成神经网络
速率检测算法
模糊逻辑控制系统
火灾预测
Keywords
adaptive ensemble neural network
rate detection algorithm
fuzzy logic control system
fire prediction
分类号
X913.4 [环境科学与工程—安全科学]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应集成神经网络的火灾预测方法
李军
张志东
乔元健
高鹤
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2020
5
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