优化神经网络在多传感器火灾探测中的应用

摘要：

针对BP神经网络在拟合过程中探测精度低、容易陷入局部最优的问题,提出一种基于遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)共同改进的BP神经网络模型,该网络模型可以有效提高火灾识别准确率,同时避免网络过拟合现象,使预测结果跳出局部最优从而达到全局最优.首先,通过GA改进隐藏层结构部分,然后通过SA改进连接权重部分,最后利用优化后的GA-SA-BP模型对火灾实验数据进行信息融合实现火灾探测.实验研究表明,对比单一BP神经网络,经GA和SA改进后的BP神经网络能够有效改善网络拟合能力,并提升火灾探测精度至98.91％.

关键词：火灾探测、模拟退火算法、遗传算法、BP神经网络

所属期刊栏目：41

分类号：X913.4;TP183(安全科学基础理论)

在线出版日期：2022-04-24（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：394-398