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城市高层建筑智能火灾多感监测系统研究

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【作者】 廖小凤雷旭

【Author】 LIAO Xiaofeng;LEI Xu;Operational Assets Management Department,Chang’an University;School of Electronic & Control Engineering,Chang’an University;

【通讯作者】 雷旭;

【机构】 长安大学经营性资产管理处长安大学电子与控制工程学院

【摘要】 针对城市高层建筑火灾的监测困难与预警准确度低的现状,以ZigBee-WiFi为基础通信网络,给出了多感监测系统网络结构与节点硬件设计。构建基于PSO-ELM的高层建筑智能火灾多感监测模型,完成了实验室条件下的PSO-ELM仿真验证,采用多传感器的100次实验数据样本的训练对该模型进行分析与测试验证。仿真结果表明,使用PSO-ELM优化算法时能够提高监测计算的速度和准确度,而且降低了训练样本数和隐含层节点数变化对训练结果的影响,通过实验仿真得到PSO-ELM的预测结果更接近实际值,而且最大相对误差只有0.6%,其预测效果优于SVR算法和BP神经网络算法。

【基金】 2019年陕西省重点研发计划重点产业创新链项目(2019ZDLGY15-04-02);2018年陕西省重点研发计划重点产业创新链项目(2018ZDCXL-GY-05-04);2018年陕西省重点研发计划重点产业创新链项目(2018ZDCXL-GY-05-07-02);云南省交通运输厅2016年科技计划项目编号(云交科2016(A)05)~~
【所属期刊栏目】 计算机科学与应用 (2019年16期)
  • 【DOI】10.16652/j.issn.1004-373x.2019.16.016
  • 【分类号】TN92;TP212;TU976.5
  • 【下载频次】7
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