基于QPSO-BP神经网络的火灾预警算法

摘要：

为了进一步提高油库消防系统的安全性,针对其火灾报警信息系统进行了改进,构建基于量子粒子群算法优化BP神经网络的火灾智能预警算法,以温度、烟雾浓度以及CO浓度数据作为神经网络的输入,以无火、明火以及阴燃火的概率作为神经网络的输出.使用量子粒子群算法优化BP神经网络运行中随机产生的权值和阈值,加快神经网络收敛到期望误差的速度,增强全局搜索能力.通过MATLAB软件对智能火灾预警算法的模型进行仿真,模型输出的火情概率与实际值基本吻合.设计了多传感器数据采集设备,获取火灾现场数据,输入网络模型,能够有效识别明火、阴燃火和无火情况,验证了该算法可提高消防预警系统的准确性.

关键词：消防、火灾预警、神经网络、量子粒子群算法

所属期刊栏目：39

分类号：X932;TP277(安全工程)

资助基金：舟山市科技计划项目"基于小波分析的海底油气输送管道泄漏检测监测系统的研究"2017C41004

在线出版日期：2020-12-24（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：1345-1349