GA优化BP神经网络在多参量火灾探测中的应用

摘要：

针对BP神经网络的随机权重和阈值稳定性不高的问题,运用遗传算法(GA)对BP神经网络的初始权重和阈值进行优化,提出了一种基于GA优化BP神经网络的多参量数据融合方法以实现火灾探测,提高火灾探测准确率和模型泛化性能,并利用该模型对标准明火和阴燃火中的温度、烟雾浓度和CO浓度进行数据融合实现火灾探测.研究显示,相较单纯BP神经网络,经GA优化的BP神经网络火灾探测算法能够更快速精确地实现火灾探测,探测精度有显著改善,火灾识别准确率提高至98.84％.

关键词：火灾探测、遗传算法、BP神经网络、多参量

所属期刊栏目：40

分类号：X913;TP183(安全科学基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;国家社会科学基金

在线出版日期：2021-06-15（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：725-729