基于PSO-BP算法对古建筑消防安全评价

• 作者: 李钰 樊镇豪
• 来源期刊: 低温建筑技术
• 学科: 工学
• 关键词: 古建筑消防 安全评价 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 建筑科学管理
• 页码范围: 116-119
• 页数: 4页
• 分类号: TU998.1
• 字数: 3483字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13905/j.cnki.dwjz.2018.08.035

摘要

基于影响古建筑火灾发生的原因,建立了比较合理的消防安全评价指标体系,并构建了以粒子群(PSO)算法优化BP神经网络的评价模型.通过样本的建立,确定了BP神经网络的网络结构,运用粒子群算法去优化BP网络的初始权值和阈值,再把优化之后的权值和阈值赋给BP神经网络,对其进行训练直到误差满足既定要求.为了验证该评估模型的有效性,最后将训练的粒子群优化的BP神经网络模型应用到奉国寺大雄殿的消防安全评价中.结果表明,此模型收敛更快、适应性更强、精度更高.在古建筑消防安全评价中具有较好的应用价值,实现了古建筑消防安全评价的定量分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李钰	大连交通大学土木与安全工程学院	22	78	6.0	7.0
2	樊镇豪	大连交通大学土木与安全工程学院	1	0	0.0	0.0