【摘 要】
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为克服地铁车站火灾安全指标动态性变化、耦合性作用等特征导致管理人员难以借助传统数理统计方法对车站安全做出科学且具有延展性评价的难题,提出构建基于C-OWA算子和BP神经
【基金项目】
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山东省自然科学基金项目(ZR2011GL021)
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为克服地铁车站火灾安全指标动态性变化、耦合性作用等特征导致管理人员难以借助传统数理统计方法对车站安全做出科学且具有延展性评价的难题,提出构建基于C-OWA算子和BP神经网络的地铁车站火灾安全评价模型。首先,根据火灾发生的不同阶段并考虑人员疏散因素,构建地铁车站火灾安全评价指标体系;然后,利用C-OWA算子对专家决策数据重新集结处理,削弱个别极值对权重的影响,提高赋权的科学性;最后,利用BP神经网络连续自适应学习和反馈能力模拟指标复杂的耦合关系。将该模型运用在郑州地铁2号线紫荆山车站的火灾安全评价中,结果表明该车站火灾安全性高。
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