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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
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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。 展开更多
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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