【摘 要】
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为解决单一BP神经网络学习速度慢、泛化性能不高等问题,采用鲸鱼算法(WOA)优化BP神经网络的组合预测模型对聚合物火灾危险性进行分析,根据火灾危险性综合指数(IFHI)对聚合物火灾危险性进行量化输出.通过WOA算法将BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,随后将优化后的参数重新送入BP神经网络进行训练和预测.结果表明,优化后的BP-WOA组合模型对聚合物火灾危险性实际输出值拟合精度更高,IFHI结果与层次分析法分析结果大体相近,聚合物火灾危险性与火灾危险指数的走向基本相同,并且评估结果同实际数据具有较好的一
【机 构】
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杨凌示范区消防救援支队,陕西杨凌 712100
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为解决单一BP神经网络学习速度慢、泛化性能不高等问题,采用鲸鱼算法(WOA)优化BP神经网络的组合预测模型对聚合物火灾危险性进行分析,根据火灾危险性综合指数(IFHI)对聚合物火灾危险性进行量化输出.通过WOA算法将BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,随后将优化后的参数重新送入BP神经网络进行训练和预测.结果表明,优化后的BP-WOA组合模型对聚合物火灾危险性实际输出值拟合精度更高,IFHI结果与层次分析法分析结果大体相近,聚合物火灾危险性与火灾危险指数的走向基本相同,并且评估结果同实际数据具有较好的一致性与较高的重合度.
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我国洪涝灾害的强度呈上升趋势,在消防救援队伍抗洪救援过程中,指挥难度大、专业指挥人才缺乏、装备建设水平不均衡,是制约消防救援队伍跨区域抗洪救灾能力提升的重要因素,而加强科学预判、创新指挥方法、完善人才培养模式、建立综合保障机制是提高消防救援队伍跨区域抗洪救灾能力的有效措施.
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