基于多源信息融合的智能火灾预测方案与仿真

• 作者: 乔元健
• 来源期刊: 变频器世界
• 学科: 工学
• 关键词: 数据融合 神经网络 模糊推理系统 可靠性
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 页码范围: 84-86
• 页数: 3页
• 分类号: TP216

摘要

由于传统的消防信号的检测系统设计较为单一,其系统的抗干扰能力不强,容易出现误报等反预期的动作,因此为了提高系统的整体工作性能,该方案采用多传感器数据融合技术对火灾信息通过长短期记忆网络(LSTM)神经网络进行融合处理,并对神经网络的输出通过MATLAB的模糊逻辑工具箱建立模糊推理系统对火灾信息进行进一步的融合。仿真实验所需的数据集来自国家标准试验火的数据,依次通过建立神经网络和模糊控制系统完成仿真实验。实验结果表明,所提方案与传统方案以及模糊控制方案相比具有更高的可靠性。