基于BSO-ELM算法的火灾检测研究

摘要：

火灾作为一种全球性的灾难性事件,短时间内产生的烟雾和火焰就可以对人的生命财产造成严重损失.针对目前火灾检测误报率和漏报率较高的问题,提出了一种使用BSO-ELM(天牛群算法-优化极限学习机)的新型火灾检测算法,优化了极限学习机寻找最优权值和阈值的能力,提高了极限学习机的泛化能力和准确率.通过PyroSim软件进行仿真,产生样本数据,对BSO-ELM进行训练,并通过与未经优化的极限学习机和粒子群算法优化的极限学习机(PSO-ELM)进行对比,验证了天牛群优化极限学习机算法的优越性.

关键词：火灾检测算法、PyroSim、天牛群算法、极限学习机、粒子群算法

所属期刊栏目：42

分类号：X932;TP391.9(安全工程)

资助基金：国家自然科学基金61901283

在线出版日期：2023-02-22（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：103-106