融合模糊神经网络与时序模型的火灾预警算法

摘要

cqvip:为有效解决传统火灾监测器误报率高的问题,提出一种结合模糊神经网络(FNN)模型和温度时序模型(TSM)的火灾预警算法,即FNN-TSM,其研究对象包括综合管廊中的3个火灾特征参数:温度,烟雾浓度和一氧化碳浓度。建立FNN模型,获得每个数据点的孤立火灾概率;建立TSM以探测特征参数的变化率,获得每个数据点的时序火灾概率;采用复合火灾决策方法,获得最终的火灾概率。实验结果表明,该算法比其它算法具有更高的火灾预警准确率和实时性。