【摘 要】
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由于公共建筑火灾具有动态性、非线性的特点,目前的火灾风险评估方法在对公共建筑进行火灾风险评估时,很难建立精确的评估模型。支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)
【机 构】
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北京建筑大学,北京市建筑安全监测工程技术研究中心,
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由于公共建筑火灾具有动态性、非线性的特点,目前的火灾风险评估方法在对公共建筑进行火灾风险评估时,很难建立精确的评估模型。支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)能有效解决小样本、非线性的问题,本文提出运用SVM进行公共建筑火灾风险评估,构建公共建筑火灾风险评估指标体系,建立了基于SVM理论的火灾风险评估模型,并以某商场为例,对所建立的模型进行验证。实例验证表明,基于SVM的火灾风险评估方法具有更高的精确度,能够更好地解决公共建筑火灾的动态性和非线性问题,在公共建筑火灾风险评估中具有较好的应用价值。
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