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基于多特征参数的GA-WOA-BP火灾概率预测模型研究
被引量：
2
1
作者
刘全义
吴孟洋
+1 位作者
艾洪舟
朱培
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2024年第6期820-825,共6页
为进一步提升火灾概率预测的准确率,针对BP神经网络在拟合过程中探测精度低、泛化能力差的问题,提出一种基于多特征参数的GA-WOA-BP火灾概率预测模型。首先通过试验采集了榉木、棉绳阴燃、明燃时的火灾特征参量,计算后得到了相应的火灾...
为进一步提升火灾概率预测的准确率,针对BP神经网络在拟合过程中探测精度低、泛化能力差的问题,提出一种基于多特征参数的GA-WOA-BP火灾概率预测模型。首先通过试验采集了榉木、棉绳阴燃、明燃时的火灾特征参量,计算后得到了相应的火灾类型发生概率;其次通过遗传算法优化BP神经网络的隐藏层结构,鲸鱼优化算法优化BP神经网络的初始权重,构建了GA-WOA-BP模型,提高融合算法的拟合能力。最后,以多特征火灾参数作为模型输入,以不同类型火灾发生概率作为输出完成火灾概率的预测。结果表明,相比单纯BP神经网络,基于多特征参数的GA-WOA-BP火灾概率预测模型具有更好的预测性能,其评价指标RMSE、MAE、R2分别为0.020 22、0.014 33和0.992 31,能为火灾概率预测提供数据参考。
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关键词
多特征参数
鲸鱼优化算法
遗传算法
火灾概率预测
BP神经网络
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职称材料
题名
基于多特征参数的GA-WOA-BP火灾概率预测模型研究
被引量：
2
1
作者
刘全义
吴孟洋
艾洪舟
朱培
机构
中国民用航空飞行学院民航安全与工程学院
中国
民用航空
飞行
学院
民机火灾科学与
安全
工程
四川省重点实验室
南京
航空
航天大学
民航
学院
出处
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2024年第6期820-825,共6页
基金
国家自然科学基金(U2033206)
民机火灾科学与安全工程四川省重点实验室项目(MZ2022JB01,MZ2022KF08)
+2 种基金
航空科学基金(ASFC-20200046117001)
四川省院校合作项目(2024YFHZ0027)
民航应急科学与技术重点实验室项目(NJ2022022,NJ2023025)。
文摘
为进一步提升火灾概率预测的准确率,针对BP神经网络在拟合过程中探测精度低、泛化能力差的问题,提出一种基于多特征参数的GA-WOA-BP火灾概率预测模型。首先通过试验采集了榉木、棉绳阴燃、明燃时的火灾特征参量,计算后得到了相应的火灾类型发生概率;其次通过遗传算法优化BP神经网络的隐藏层结构,鲸鱼优化算法优化BP神经网络的初始权重,构建了GA-WOA-BP模型,提高融合算法的拟合能力。最后,以多特征火灾参数作为模型输入,以不同类型火灾发生概率作为输出完成火灾概率的预测。结果表明,相比单纯BP神经网络,基于多特征参数的GA-WOA-BP火灾概率预测模型具有更好的预测性能,其评价指标RMSE、MAE、R2分别为0.020 22、0.014 33和0.992 31,能为火灾概率预测提供数据参考。
关键词
多特征参数
鲸鱼优化算法
遗传算法
火灾概率预测
BP神经网络
Keywords
multi-feature parameter
whale optimization algorithm
genetic algorithm
fire probability prediction
BP neural network
分类号
X924 [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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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多特征参数的GA-WOA-BP火灾概率预测模型研究
刘全义
吴孟洋
艾洪舟
朱培
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2024
2
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