基于遗传神经网络的地铁火灾评价应用

作者：沙绍通; 杨福华; 缪宏伟

来源：建筑安全, 2019, 34(01): 43-48.

• 神经网络
• 矩阵实验室
• 遗传算法

本文使用MATLAB对神经网络进行训练和遗传算法优化。通过使用MATLAB建立起地铁火灾风险评价模型,得到对BP神经网络的训练结果以及遗传算法优化后的训练结果。通过对比两者对神经网络的训练结果可以得出结论:优化后的前向反馈神经网络可以更快地达到训练目的,比普通的BP神经网络提高了33.49%。充分说明遗传算法有效地加速了训练速率。

• 单位
  江苏省建筑工程质量检测中心有限公司