GA优化BP神经网络在多参量火灾探测中的应用

作者：郑皓天; 朱俊奇^*; 贾荣田

来源：消防科学与技术, 2021, 40(05): 725-729.

• 火灾探测
• 遗传算法
• BP神经网络
• 多参量

针对BP神经网络的随机权重和阈值稳定性不高的问题,运用遗传算法(GA)对BP神经网络的初始权重和阈值进行优化,提出了一种基于GA优化BP神经网络的多参量数据融合方法以实现火灾探测,提高火灾探测准确率和模型泛化性能,并利用该模型对标准明火和阴燃火中的温度、烟雾浓度和CO浓度进行数据融合实现火灾探测。研究显示,相较单纯BP神经网络,经GA优化的BP神经网络火灾探测算法能够更快速精确地实现火灾探测,探测精度有显著改善,火灾识别准确率提高至98.84%。

• 单位
  土木工程学院; 安徽理工大学