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基于自适应模糊广义回归神经网络的区域火灾数据推理预测
被引量：
3
1
作者
金杉
金志刚
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第5期1499-1504,共6页
针对基于反向传播(BP)神经网络和经典概率论及其衍生算法进行火灾损失预测时,存在系统结构复杂、依赖不稳定的探测数据、易陷入局部极小值等缺点,提出一种基于自适应模糊广义回归神经网络(GRNN)的区域火灾数据推理预测算法。在网络输入...
针对基于反向传播(BP)神经网络和经典概率论及其衍生算法进行火灾损失预测时,存在系统结构复杂、依赖不稳定的探测数据、易陷入局部极小值等缺点,提出一种基于自适应模糊广义回归神经网络(GRNN)的区域火灾数据推理预测算法。在网络输入层使用改进模糊C-聚类算法,对初始数据进行权重修正,减少了噪声和孤立点对算法造成的影响,提高了预测值的逼近精度;引入自适应函数优化GRNN算法,调整迭代收敛的扩展速度、变化步长,找到全局最优解,改善了过早收敛问题,提高了搜索效率。实验结果表明,该算法代入已确定火灾损失数据,解决了依赖不稳定探测数据问题,并且具有良好的泛化能力、非线性逼近能力。
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关键词
自适应
模糊
广义回归神经网络
区域火灾数据
预测
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题名
基于自适应模糊广义回归神经网络的区域火灾数据推理预测
被引量：
3
1
作者
金杉
金志刚
机构
天津
大学电子
信息
工程学院
天津市河西区公安消防支队信息通信科
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第5期1499-1504,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61201179)
文摘
针对基于反向传播(BP)神经网络和经典概率论及其衍生算法进行火灾损失预测时,存在系统结构复杂、依赖不稳定的探测数据、易陷入局部极小值等缺点,提出一种基于自适应模糊广义回归神经网络(GRNN)的区域火灾数据推理预测算法。在网络输入层使用改进模糊C-聚类算法,对初始数据进行权重修正,减少了噪声和孤立点对算法造成的影响,提高了预测值的逼近精度;引入自适应函数优化GRNN算法,调整迭代收敛的扩展速度、变化步长,找到全局最优解,改善了过早收敛问题,提高了搜索效率。实验结果表明,该算法代入已确定火灾损失数据,解决了依赖不稳定探测数据问题,并且具有良好的泛化能力、非线性逼近能力。
关键词
自适应
模糊
广义回归神经网络
区域火灾数据
预测
Keywords
adaptive
fuzzy
Generalized Regression Neural Network （GRNN）
regional fire data
forecasting
分类号
TP202 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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出处
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被引量
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1
基于自适应模糊广义回归神经网络的区域火灾数据推理预测
金杉
金志刚
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015
3
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