基于BP神经网络的矿井火灾安全评价方法

在对国内煤矿调研的基础上,建立了包括内因火灾、外因火灾、管理和救灾3个子系统的评价指标体系;通过模糊层次法,求解了各指标权重;结 合目前比较成熟的BP神经网络方法,研究了一种新的矿井火灾安全评价方法,并编制了界面友好的软件,在矿井实际应用中取得较为满意的评价结果.     

基于神经网络和遗传算法的城市火灾风险评价模型

以消防安全工程学与系统安全工程理论为基础,结合我国城市发展特征及消防安全管理状况,建立了城市区域火灾风险评价指标体系;针对神经网络易陷入局部极小而引起评价指标权值分布不合理的缺陷,提出了基于神经网络和遗传算法的城市火灾风险评价模型,该模型以火灾发生的可能性以及灾后的严重程度为输入单元,火灾风险等级为输出单元,采用误差反算法训练BP网络,最终得出火灾风险等级范围,有效地解决了城市火灾的动态性和非线性特征;研究实例证明了该模型的有效性,可为城市的消防安全管理提供确实可行的参考依据。     

遗传神经网络在地下商场火灾风险评价中的应用

由于地下商场火灾时非线性强、风险大,目前国内没有明确的地下商场火灾风险评价模型。建立了地下商场火灾风险评价的指标体系。根据遗传神经网络原理提出了地下商场火灾风险的遗传神经网络评价模型,其中采用了适用于少样本评价的灰色聚类方法来确定训练遗传神经网络的样本。将所建立的模型通过实例评价进行了验证,结果表明此模型在地下商场火灾评价中具有较好的应用价值。     

基于PCA-FPP-BP神经网络的高层建筑火灾安全评价

为解决高层建筑构造复杂、人员密度大、火灾触发因素繁多而造成高层建筑火灾安全评价困难的问题,本文提出基于PCA-FPP-BP神经网络的高层建筑火灾安全评价模型。首先运用主成分分析(PCA)对构建的高层建筑火灾安全评价指标降维处理,筛选主要信息;接着基于三角模糊数构建模糊评判矩阵,利用模糊优先规划(FPP)求解指标的权重值,减少主观的影响;最后考虑到指标间关系错综复杂彼此交叉和反馈的特性,选择BP神经网络对高层建筑火灾安全进行评价。通过工程案例证明该评价模型的实用性以及可靠性。     

基于BP神经网络的苯储罐泄漏事故风险评价模型研究

为了在事故发生之前对苯储罐进行风险评价，提出1种基于BP神经网络的泄漏事故风险评价方法，利用该方法构建了苯储罐的风险评价模型，并对模型进行了训练及验证。研究结果表明:BP神经网络成功完成了建模任务，且模型训练结果较好，可利用基于BP神经网络所构建的苯泄漏事故风险评价模型对苯储罐发生泄漏事故的风险进行评价。     

基于BP神经元网络的建筑火灾烟气危害评价分级研究

随着人工神经网络技术的发展,其并行数据处理技术和自适应、自组织的学习能力,使得它在处理一些复杂的数据时占有很大优势.本文将BP神经网络应用于火灾烟气危险性评价分级,以等级的形式确定烟气的危险程度,并结合实验数据及相关统计对BP神经网络进行改进,给出了实例计算,验证了其可行性.     

基于遗传算法的前馈神经网络火灾探测

分析了前馈神经网络火灾探测的基本原理;针对ＢＰ算法的缺陷,提出用遗传算法（ＧＡ）和ＢＰ相结合的一种方法,即：ＢＰ－ＧＡ算法;并把ＢＰ－ＧＡ算法用于火灾探测的模拟,结果表明：前馈神经网络是处理火灾信号的良好方法,ＢＰ－ＧＡ算法提高了网络的收剑性。     

高校学生宿舍火灾风险与综合评价

高校为我国培养了多种专业人才.随着高等教育规模的不断扩大,高校安全问题已成为全社会关注的焦点,特别是学生宿舍火灾问题.通过对高校学生宿舍火灾多发的原因和特性分析得出,学生安全意识差、消防知识匮乏、人员密度大、建筑物耐火等级低等是造成高校学生宿舍火灾的主要原因.依据火灾安全特征及相关规定,应用系统理论的观点,提出学生宿舍火灾风险辨识应从学校系统内部因素、外部环境和管理层次三维角度进行分析.构建宿舍火灾风险评价的安全评价体系,运用模糊综合评价的方法,结合实例探讨该方法的可行性.     

基于BP神经网络的大型游乐设施安全评价

针对我国大型游乐设施的安全现状,结合大型游乐设施的特点,将大型游乐设施进行分解,建立了以各子系统为评价指标的大型游乐设施设备评价指标体系。介绍了大型游乐设施BP神经网络安全评价模型的建立和验证过程。BP神经网络模型经训练学习后,可有效降低定性评价的主观性,使评价结果更具科学性和客观性。利用该BP神经网络安全评价模型,对某游乐园中过山车的现状进行了安全评价,评价结果符合实际情况。     

基于BP神经网络和组合赋权的煤矿安全评价模型

基于大量现场数据,建立了能够全面而有效地反映煤矿安全属性的煤矿安全评价指标体系,通过因子分析法和层次分析法主客观组合赋权的方式对指标体系中各指标进行合理的权重分配,通过BP神经网络建立了安全评价模型。通过验证,该评价体系能够较为全面有效的反映煤矿的安全属性,提高了安全评价结果的科学性和准确度。     

基于人工神经网络理论的建筑物火灾安全评价研究

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。     

基于BP神经网络不同输入变量的爆破振速预测

以某隧道爆破开挖为实例,利用BP神经网络解决复杂非线性函数逼近问题的能力,以最大段药量、爆心距、爆破分段数、泊松比、岩石基本质量指标作为影响爆破振动速度的主要因素,选取不同维数的输入变量建立BP神经网络模型来预测爆破振动速度。对比分析各组预测值与实测值之间的相对误差,选取合理维数的输入变量建立了爆破振动危害预测的BP神经网络模型。     

基于人工神经网络的城市火灾事故的预测方法

随着社会经济的飞速发展,城市化进程的加快和人口的迅速增长,城市火灾频繁发生,造成的损失呈上升趋势。针对城市火灾事故发生的特点,根据人工神经网络基本原理和特性,建立了城市火灾事故神经网络预测模型;为了更精确预测城市火灾事故的发生,将城市火灾事故分为了高峰期(春节)和非高峰期两个时段分别进行预测;应用神经网络预测模型和分时段相结合方法对某城市火灾事故进行了实际预测。结果表明,神经网络模型是城市火灾事故预测的有效工具,该模型与时段法的结合能准确预测火灾事故发生的趋势。     

基于BP神经网络的事故致因分析方法

根据目前所采用的事故致因因素分析方法,提出了一种动态的分析方法,即神经网络分析方法,利用其中的一种神经网络（即BP网络）的原理和方法,根据专家系统提供的较为可靠和代表性数据训练网络,利用训练后的网络对所研究对象之间的相互关系进行分析.分析结果表明,该方法更为直观、准确,尤其在一些其他方法使用困难的场合,更有优越性.     

基于BP网络的建筑安装施工现场安全综合评价的研究

针对目前我国建筑安装施工现场安全评价技术的不成熟和欠科学性的现状 ,笔者分析和综合了目前安全评价技术 ,结合建筑业特点 ,提出了基于BP神经网络的建筑安装施工现场安全评价方法 ,并对该评价模型的原理、方法及算法进行了研究。首先 ,结合建筑安装施工现场安全生产的特点建立评价指标体系 ,随后 ,运用层次分析法确定指标及准则层的权重 ,并运用模糊综合评价法生成评价样本集 ,最后 ,利用样本集训练BP网络 ,待误差满足要求后 ,即可运用训练成功的BP神经网络进行安全评价。     

道路交通事故BP神经网络预测研究

在分析道路交通事故影响因素的基础上,确定道路交通事故评价指标体系。该体系包含交通事故次数、死亡人数、受伤人数3个输出指标及12个影响因素。利用人工神经网络具的强非线性逼近、模糊推理、自学习的优点,建立道路交通事故BP神经网络预测模型。模型对我国2006年、2007年、2008年的交通事故情况进行预测,其中,2006年、2007年预测精度较高,2008年预测误差稍大,可能的原因为2007年12月修订的《中华人民共和国道路交通安全法》对减少交通事故起到较大作用。     

基于人工神经网络的矿井通风系统评价研究

以矿井通风系统的“安全可靠、经济合理”和其定义所包含的各项内容为依据,从矿井通风动力、通风网络、通风设施、通风质量、通风监测、防灾抗灾能力、通风电耗、通风能力8个方面,确立了16项矿井通风系统评价指标,建立了一个新的矿井通风系统评价指标体系。采用人工神经网络中的BP网络算法,在VisualC++6.0平台上研制开发了矿井通风系统评价BP网络模型的计算机程序。并经过实际生产矿井检验,预测结果与实际完全吻合,说明了笔者所确定的矿井通风系统评价指标体系可以反映矿井通风系统的状况,所采用的BP网络算法正确,可以用来指导实际工作。该计算程序简单,易于操作,有一定的推广应用价值。