摘要：火灾信息处理算法的有效性直接决定着建筑火灾自动预警系统的可靠性,开发新型智能火灾预警算法是目前建筑火灾探测预警领域研究的热点之一.针对现有火灾预警算法的不足,研究设计提出一种基于支持向量回归机(SVR)的智能建筑火灾预警算法.为了验证该算法在多传感器复合式建筑火灾预警系统信息处理中的可靠性与优越性,以普通火灾和欧洲试验火历史数据为例,通过Matlab模拟仿真,进行实证分析,并将预警结果与BP神经网络预警结果进行对比分析.研究成果可为新型建筑火灾自动预警系统的设计提供科学的依据.

摘要：为构建更为完善、科学的高层民用建筑火灾风险评价指标体系,并进而建立未确知C-均值聚类模型,对高层民用建筑火灾风险状况进行综合评价,以确定其发生火灾的危险性等级。首先针对目前高层民用建筑火灾风险评估研究存在的不足,提出总体思路。然后,基于危险源辨识,结合《高层民用建筑设计防火规范》,运用事故致因分析及专家调查等方法,分析影响高层民用建筑火灾发生的各种不确定性因素,建立了高层民用建筑火灾风险评价指标体系。在此基础上,根据高层民用建筑火灾风险评价的特点,引入未确知C-均值聚类智能化方法,建立了基于未确知聚类的高层民用建筑火灾风险综合评估模型,并进行了实证分析。结果表明,提出的高层民用建筑火灾风险综合评价系统可以保证高层建筑火灾风险评估的准确性。

摘要：针对传统单一功能火灾探测预警系统可靠性差的缺陷,本文设计了一种高层建筑感烟-感温复合式火灾智能预警系统。该系统根据高层建筑火灾预警的非线性、历史数据少及影响因素多等特征,为了提高预警系统的准确性,引入支持向量机回归(SVR)算法,建立了基于SVR模型的高层建筑复合式火灾预警系统。最后以木材火和普通火燃烧标准历史数据为例,通过Matlab仿真模拟,对构建的SVR预警系统进行实证分析,从而验证了所建立的火灾预警系统的可行性和可靠性。该研究成果可为高层建筑火灾准确预警提供一种可靠的决策支持系统。