基于LSTM网络的船舶机舱火灾多特征融合探测

摘要：

针对船舶机舱火灾高效准确探测的需求,建立基于LSTM-ID3判决的船舶火灾探测方法.首先确定采集船舶火灾特征的三类传感器,然后完成LSTM神经网络模型的构建、参数的优化,将LSTM神经网络输出的明火、阴燃火、无火的概率值与烟雾持续时间作为决策树的输入量,输出火灾探测结果.利用国家标准火典型数据进行训练,并开展相关试验,对船舶机舱火灾进行探测.试验结果表明,与其他算法进行对比,探测准确率达到97％以上,该方案能对机舱火灾做出有效探测,为船舶安全提供科学依据.

关键词：船舶机舱火灾、LSTM-ID3、火灾探测

所属期刊栏目：39

分类号：X924.4;U663.82(安全管理（劳动保护管理）)

资助基金：山东省船舶控制工程与智能系统工程技术研究中心项目;山东省研究生教育计划创新项目

在线出版日期：2020-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：985-988