基于TensorFlow的LSTM神经网络智能电气火灾预测研究

• 作者: 秦佳宁 赵月爱
• 来源期刊: 太原师范学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: TensorFlow LSTM 深度学习 电气火灾预测
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 44-48
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文

摘要

随着智慧城市建设的步伐不断加快以及人工智能技术的高速发展,如何利用大数据技术对电气火灾事件实现精准预测已经成为当前火灾预防研究者特别关注的问题.本文设计并实现了基于TensorFlow智能学习系统的LSTM神经网络电气火灾预测算法,对某地区输电线路上的数据进行了分析,通过多次数据迭代和参数调优对模型进行了训练,实验结果表明,基于Ten-sorFlow的LSTM神经网络算法对于电气火灾的预测不仅具有较高的准确度,而且泛化能力强,预测效果明显好于其他学习算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵月爱		30	77	4.0	7.0
2	秦佳宁		2	0	0.0	0.0