【摘 要】
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针对传统火灾预测方法存在误报和漏报的问题,提出了一种基于自适应集成神经网络的火灾预测方法。首先,在信息层采用速率检测算法将不同类型传感器检测到的奇异数据输入到网络
【机 构】
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齐鲁工业大学（山东省科学院）电子信息工程学院,齐鲁工业大学（山东省科学院）电气工程与自动化学院,山东正晨科技股份有限公司
【基金项目】
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山东省研究生教育计划创新项目(SDYY16032),国家级大学生创新创业项目“基于AI多源信息融合火灾预测的智慧消防云控系统关键技术研究”
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针对传统火灾预测方法存在误报和漏报的问题,提出了一种基于自适应集成神经网络的火灾预测方法。首先,在信息层采用速率检测算法将不同类型传感器检测到的奇异数据输入到网络模型中。其次,在特征层采用长短期记忆网络(LSTM)和径向基前馈神经网络(RBF-BPNN)构建集成网络学习不同输入参数下的火灾特征,最后,在决策层设计模糊逻辑控制系统推理输出火灾报警等级。实验结果表明,该方法具有更高的预测精度。
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