【摘 要】
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本文针对大型商业综合体火灾风险性评价中突显的矛盾,构建了大型商业综合体火灾风险性评价指标体系.利用MATLAB完成模糊层次分析法对指标权重的计算,并利用模糊综合评价法对其火灾风险性进行评价,得出其火灾风险等级;使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阚值,构建基于遗传神经网络的评价模型.利用MATLAB的神经网络工具箱并编写GA-BP程序,完成对GA-BP网络评价模型的训练、学习与测试.将训练好的网络
【机 构】
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陕西省西安市消防支队,陕西 西安 西安科技大学安全科学与工程学院,陕西 西安
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本文针对大型商业综合体火灾风险性评价中突显的矛盾,构建了大型商业综合体火灾风险性评价指标体系.利用MATLAB完成模糊层次分析法对指标权重的计算,并利用模糊综合评价法对其火灾风险性进行评价,得出其火灾风险等级;使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阚值,构建基于遗传神经网络的评价模型.利用MATLAB的神经网络工具箱并编写GA-BP程序,完成对GA-BP网络评价模型的训练、学习与测试.将训练好的网络应用于一实际工程案例的评价,结果表明该评价方法在大型商业综合体火灾风险性评价中具有良好的适用性.
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