10.3969/j.issn.1672-7029.2015.05.034
一种新型 BP 神经网络模型在火灾探测信息处理中的应用
现阶段,神经网络模型在火灾探测信息处理应用中存在以下缺陷:选取火灾特征组合具有主观性;选取的神经网络类型缺乏对比;缺乏大量实验数据对神经网络泛化能力的验证。利用 NIST 机构所做一系列火灾探测研究实验数据样本,通过信息熵理论在火灾信号选取中的应用获取火灾复合探测信号特征选取的组合形式,并在此基础上建立火灾探测信息处理神经网络初始模型。经过一系列 Matlab 仿真实验,分析神经网络的模型结构、传递函数和训练函数对仿真结果的影响,提出一种基于 trainbr 训练函数、tansig 传递函数的3-7-1结构 BP 神经网络模型。采用网络训练时间、探测点、误报率和网络输出区间进行网络性能分析,验证所提出模型在火灾探测中应用具有训练速度快,结果稳定可靠,探测灵敏的特点。
火灾探测、神经网络、信息熵、Matlab
TK121(热力工程、热机)
浙江省交通运输厅科技计划项目2010H01;中南大学研究生自由探索资助项目2014zzts245;中南大学大学生创新训练资助项目CL14115
2015-11-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
1212-1218