基于BP神经网络的火警误报优化研究

• 作者: 裘炅 赵丽辉
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 火灾探测器分布 火灾信号 误报 智能分析
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 协议·算法与仿真
• 页码范围: 51-54
• 页数: 4页
• 分类号: TP277.1
• 字数: 2911字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2017.12.014

摘要

针对单一传感器的局限性和CEP算法时间复杂度高的问题,依据火灾探测器空间关联规则,并采用BP神经网络算法对传感的类型因子、数量因子、位置因子和环境因子进行训练,从而优化烟雾传感器、温度传感器和火焰传感器的空间布局,并确定将烟雾信号、温度信号、火焰信号融合判断火警的方案,并设计了能够降低火警误报次数的房间模型.通过对实验结果分析,智能误报算法能够在20 s内完成对报警的判断,并且减少了60%的误报.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	裘炅	杭州电子科技大学计算机学院	9	21	3.0	4.0
2	赵丽辉	杭州电子科技大学计算机学院	1	1	1.0	1.0