基于人工神经网络的城市火灾事故的预测方法锯骨机
基于人工神经网络的城市火灾事故的预测方法
基于人工神经网络的城市火灾事故的预测方法 2011: ??1 引言???? 现代化城市具有建筑物集中、生产集中、财富集中、人口集中等特点,一旦发生火灾,热必造成巨大的经济损失和人员伤亡,甚至会引起社会动荡。特别近年来城市火灾发生呈上升趋势,给社会造成了不可忽视的损失。1998年3月22日,伦敦金融城中心发生火灾,一幢44层高塔楼的1/5化为灰烬。2001年8月27日,俄罗斯首都莫斯科的奥斯坦基诺电讯发射塔(世界第二高的电视发射塔)发生火灾,7人遇难。2002年6月16日,位于北京海淀区学院路20号的“蓝极速”网吧发生火灾,造成25人死亡,12人受伤,烧毁建筑952,烧毁台式电脑71台。因而对火灾发生次数及其分布特性进行准确、有效地预测,有利于消防部门合理投入人力、物力,优化配置消防资源、设施等,也有利于消防队伍的科学培训和管理。应用神经网络预测方法,掌握火灾事故发生次数的规律,成功的预防火灾的发生,对减少人员伤亡,财产损失,对社会经济发展,对保持社会秩序的稳定,都具有非常重要意义。????2 BP神经网络模型及其算法步骤???? 人工神经网络是基于连接学说构造的智能仿生模型,它是由大量神经元组成的非线性动力学系统,是由大量的,同时也是很简单的处理单元(神经元)广泛地相互连接而形成的复杂网络系统。人工神经网络模拟人的大脑活动,具有极强的非线性逼近、大规模并行处理、自训练学习、容错能力以及外部环境的活应能力。由于城市火灾的发生具有很大的突发性、复杂多样性及非线性,在很大程度上受外界环境的影响,因而利用神经网络的特点和功能,对城市火灾进行预测预报,更符合火灾发生的特性。????2.1BP网络模型???? BP(Back Propagation)网络是当前应用最为广泛的一种人工神经网络,有80%~90%的人工神经网络模型是采用BP网络或变形网络,是前向网络的核心部分。标准的Bp网络模型由3个神经元层次组成,如图1所示。其最下层称为输入层,中间层称为隐含层,最上层称为输出层,各层次之间的神经元形成全互连接,各层次内的神经元之间没有连接。其中输入层n个节点分别对应n个输入分量,输入分量p=(p1,p2, p3…pn),输出层m个节点,其对应m个输出分量T=(t 1,t 2,t 3…t m)。????
???? 图1 BP网络模型
????2.2BP算法步骤???? 给输入层单元到隐含层单元的连接权值w ij1,i=1,2,…,s1,j=1,2…n,隐含层单元到输出层单元连接权值w mi2,m=1,2…s2,i=1,2,…,s1,隐含层阀值单元b i1,输出层的阀值b m2,并赋予权值、阀值(-1+1)区间的随机值。????2.2.1BP网络的输入向前传播???? (1)将样本值P输入,通过连接权值w ij1送到隐含层,产生隐含层单元的激活值:???? At1=f1(Σw ij1P+ b i1) (1)???? 式中,i,j同上,f1函数为对数s形函数,即f1(x)(1+e -x)-1 (2)???? (2)计算输出层单元激活值:???? Am2=f(Σw mi2 At1+ b m2)???? 令c=Σw mi2 At1+ b m2 (3)???? 式中,f函数文中取饱和线性函数:????
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