基于QPSO-BP神经网络的火灾预警算法

为了进一步提高油库消防系统的安全性,针对其火灾报警信息系统进行了改进,构建基于量子粒子群算法优化BP神经网络的火灾智能预警算法,以温度、烟雾浓度以及CO浓度数据作为神经网络的输入,以无火、明火以及阴燃火的概率作为神经网络的输出。使用量子粒子群算法优化BP神经网络运行中随机产生的权值和阈值,加快神经网络收敛到期望误差的速度,增强全局搜索能力。通过MATLAB软件对智能火灾预警算法的模型进行仿真,模型输出的火情概率与实际值基本吻合。设计了多传感器数据采集设备,获取火灾现场数据,输入网络模型,能够有效识别明火、阴燃火和无火情况,验证了该算法可提高消防预警系统的准确性。

基于改进的遗传算法的天然气管网系统运行优化

在天然气管网系统安全稳定运行的基础上,为了实现节能减排,充分合理地利用管道的输配能力,将目标函数定义为天然气的最大流量,同时考虑管道内天然气稳定流动、各节点流量平衡、节点及管段压力等约束条件,建立了天然气管网系统优化数学模型。采用整数编码来进行管径编码,用模拟退火罚函数转化约束条件,并合理地将遗传算法的全局寻优能力和模拟退火的局部搜索能力互补融合起来,实现算法的改进和优化。将改进的遗传算法应用到某大型天然气管网优化设计的实例中,计算结果表明,改进的遗传算法在解的质量上和收敛的速度上都优于基本遗传算法,验证了所建立的优化模型是高效可行的。

改进型鱼骨图和层次分析法在油库火灾爆炸事故分析中的应用

为了找出防范油库火灾爆炸事故的有效措施,通过研究油库火灾爆炸事故实例,采用改进型鱼骨图分析法,定性地分析出引发油库火灾爆炸的5个主要因素以及20个子因素。结合层次分析法,确定其层次结构模型,利用MATLAB软件计算出各个因素的权重,从定量的角度分析问题减少主观因素的影响。研究结果表明,引发事故的5个主要因素中,人为因素与设备因素的权重值相加高达0.742,是制定防范措施的重点;在20个子因素中,管理不当、员工业务水平不足以及设备老旧综合权重之和为0.508,占总权重一半,需要有针对性地去解决问题。应用改进型鱼骨图与层次分析法结合MATLAB软件分析事故具有简洁、高效、实用的优点,值得进一步推广应用到其他领域。