改进型灰色神经网络在火灾预测中的应用研究

被引：20

作者：

张栋楠

舒中俊

陈庆全

许滈

机构：

[1] 中国人民武装警察部队学院训练部

来源：

中国安全科学学报 | 2012年 / 22卷 / 02期

关键词：

灰色理论; 神经网络; 数据挖掘; 火灾事故; 时间序列; 组合预测;

D O I：

10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2012.02.023

中图分类号：

X928.7 [火灾与爆炸事故];

学科分类号：

0838 ;

摘要：

为提高火灾事故的预测精度,降低火灾损失,探讨并修正传统GM(1,1)预测模型关于背景值构造的缺陷,将改进后的灰色模型同BP神经网络模型融合,提出改进型灰色神经网络火灾预测模型。依据我国1997—2009年火灾事故统计数据,分别选用改进型GM(1,1)和改进型灰色神经网络模型对1997—2007年火灾发生起数进行拟合仿真,得到2008—2009年火灾起数预测结果。结果表明:该模型在避免GM(1,1)关于背景值构造缺陷的基础上,兼具灰色系统与神经网络的优点,既体现火灾复杂的灰色系统行为,又能自适应调整学习速率,与单一GM(1,1)相比,该模型的预测结果精度更高。

引用

页码：50 / 55

页数：6

共 8 条

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