【摘 要】
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近年来,随着我国经济水平的不断提高以及建筑技术的飞速发展,大空间建筑的数量越来越多.由于此类建筑多为大型公共场所,具有人员集中,建筑面积大,可燃物多,火灾危险性高等特
【机 构】
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浙江海洋学院石化与能源工程学院,浙江舟山316022
【出 处】
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第25届全国高校安全工程专业学术年会暨第7届全国安全工程领域工程硕士研究生教育研讨会
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近年来,随着我国经济水平的不断提高以及建筑技术的飞速发展,大空间建筑的数量越来越多.由于此类建筑多为大型公共场所,具有人员集中,建筑面积大,可燃物多,火灾危险性高等特点,因此对其进行火灾风险评价,意义重大.本研究根据大空间火灾的特点,建立了大空间火灾风险评价的指标体系.通过比较几种安全评估模型,提出了基于遗传算法的神经网络评估模型,并利用灰关联度筛选评估指标,改善BP神经网络的泛化能力.并通过实例,验证了该模型具有良好的系统性,针对性,有效性和可操作性,可用于该类建筑物火灾风险的实际评估工作.
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