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摘要
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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单位潍坊职业学院; 机电工程学院; 山东建筑大学
