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基于人工神经网络理论的建筑物火灾安全评价研究
引用本文:宋译,肖国清,何利文.基于人工神经网络理论的建筑物火灾安全评价研究[J].中国安全科学学报,2008,18(4):61-65.
作者姓名:宋译  肖国清  何利文
作者单位:1. 湖南科技大学能源与安全工程学院,湘潭,411201
2. 中南大学资源与安全工程学院,长沙,410083
基金项目:国家重点基础研究发展计划(973计划) , 国家科技支撑计划重点项目 , 中国科技大学火灾科学国家重点实验室开放课题 , 湖南省自然科学基金 , 湖南省教育厅青年基金
摘    要:依据建筑物火灾危险性的影响因素,应用人工神经网络理论及系统安全方法,建立了建筑物火灾危险性的评价指标体系,该方法摆脱了评价过程中的随机性和参评人员主观上的不确定性及其认识上的模糊性等缺点,大大提高了准确性。为了验证评价模型的准确性,将该理论应用到某高校图书馆火灾危险性评价中,快速、准确地得到了安全评价结果,取得了满意效果,为建筑物防火设计以及安全管理提供了可行的依据。

关 键 词:人工神经网络(ANN)  建筑物火灾  安全评价  训练  系统误差
文章编号:1003-3033(2008)04-0061-05
修稿时间:2007年10月11

Research on Safety Assessment of Building Fire Based on Artificial Neural Network
SONG Yi,XIAO Guo-qing,HE Li-wen.Research on Safety Assessment of Building Fire Based on Artificial Neural Network[J].China Safety Science Journal,2008,18(4):61-65.
Authors:SONG Yi  XIAO Guo-qing  HE Li-wen
Abstract:According to the factors affecting the risk of building fire,an index system for assessing the risk of building fire was established by applying artificial neural network theory and system safety methods,which avoids the randomicity in assessment process and the assessment staff's subjective uncertainty and cognitive fuzziness.To validate the accuracy of this assessment model,the fire risk of a college library was assessed by using this model.The result was quickly got with accuracy and satisfaction,which provides feasible foundation for the protection design and safety management of building fires.
Keywords:artificial neural network(ANN)  building fire  safety assessment  training  system error
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