基于模糊神经网络的火灾算法研究

摘要：

针对现火灾探测器存在的误报率高、响应速度慢的问题,提出基于多参量的模糊神经网络火灾探测算法.以温度、CO浓度、烟雾浓度为火灾特征参量,建立火灾探测模型,以汽油明火、聚氨酯泡沫明火、木材阴燃火、织物阴燃火为模拟火进行模拟火灾响应实验;以熏香烟雾、水泥粉尘、香烟火、暖风机为干扰源进行抗干扰实验.实验结果表明:设计的多参量复合火灾算法对火灾具有较高的探测精度,在50次模拟火灾实验中平均火灾响应时间为19.8 s,火灾误报率为0.375％,漏报率为0.

关键词：模糊神经网络、火灾探测、多参量、数据融合

所属期刊栏目：37

分类号：X913.4;TP393(安全科学基础理论)

资助基金：中国民航飞行学院科研基金项目"民用飞机火灾探测器改进研究"Q2018-105

在线出版日期：2018-12-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1432-1436