基于改进粒子群优化BP神经网络的火灾预警方法

作     者：尹春杰 赵钦 王光旭 宋其征 王强 YIN Chunjie;ZHAO Qin;WANG Guangxu;SONG Qizheng;WANG Qiang

作者机构：山东建筑大学信息与电气工程学院山东济南250101 潍坊职业学院机电工程学院山东潍坊261041 山东中科先进技术研究院有限公司山东济南250101 

基　　金：山东省重点研发计划资助(2021CXGC011304) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2023年第31卷第22期

页      码：6-10页

摘      要：针对传统仓库火灾预警系统易受外界环境因素干扰,误报漏报率高的问题,采用一种基于改进粒子群优化BP神经网络的火灾预警方法,增强仓库消防系统的安全性和智能性,为传统检测系统增加一层保险。在标准粒子群优化BP神经网络的基础上,引入Tent映射,选取新的权重更新函数,改进粒子群随机搜索能力,加速神经网络收敛,输出期望结果。由Matlab软件仿真实验结果分析可知,改进后的方法相较于标准粒子群优化方法,收敛速度和准确率均显著提升,证明了该方法的优越性。

主 题 词：火灾预警 数据融合 改进粒子群优化算法 神经网络 Tent映射 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2023.22.002

馆 藏 号：203124379...