【摘 要】
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针对消防救援力量、灾害类型及分布特点,结合空间位置、路径、时间等要素,建立基于LSTM(长短期记忆)深度神经网络的遗传算法模型智能调派体系,对适应度函数进行改进,通过大量智能消防接处警调度数据训练拟合,使得消防力量调度拟合函数取得最优的权重,提升消防力量调度算法。再考虑多维度条件,按照要素权重更好的拟合,面向搜索全局目标和局部搜索能力寻找优良解,加快消防力量调度遗传算法在迭代过程中的收敛速度。
【机 构】
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杭州市消防救援支队,金华市消防救援支队
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针对消防救援力量、灾害类型及分布特点,结合空间位置、路径、时间等要素,建立基于LSTM(长短期记忆)深度神经网络的遗传算法模型智能调派体系,对适应度函数进行改进,通过大量智能消防接处警调度数据训练拟合,使得消防力量调度拟合函数取得最优的权重,提升消防力量调度算法。再考虑多维度条件,按照要素权重更好的拟合,面向搜索全局目标和局部搜索能力寻找优良解,加快消防力量调度遗传算法在迭代过程中的收敛速度。
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