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题名基于改进粒子群优化BP神经网络的火灾预警方法
被引量:2
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作者
尹春杰
赵钦
王光旭
宋其征
王强
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机构
山东建筑大学信息与电气工程学院
潍坊职业学院机电工程学院
山东中科先进技术研究院有限公司
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出处
《电子设计工程》
2023年第22期6-10,共5页
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基金
山东省重点研发计划资助(2021CXGC011304)。
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文摘
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。
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关键词
火灾预警
数据融合
改进粒子群优化算法
神经网络
TENT映射
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Keywords
firewarning
datafusion
improvedparticleswarm optimizationalgorithm
neuralnetwork
Tent mapping
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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