城市高层建筑智能火灾多感监测系统研究

摘要：

针对城市高层建筑火灾的监测困难与预警准确度低的现状,以ZigBee-WiFi为基础通信网络,给出了多感监测系统网络结构与节点硬件设计.构建基于PSO-ELM的高层建筑智能火灾多感监测模型,完成了实验室条件下的PSO-ELM仿真验证,采用多传感器的100次实验数据样本的训练对该模型进行分析与测试验证.仿真结果表明,使用PSO-ELM优化算法时能够提高监测计算的速度和准确度,而且降低了训练样本数和隐含层节点数变化对训练结果的影响,通过实验仿真得到PSO-ELM的预测结果更接近实际值,而且最大相对误差只有0.6％,其预测效果优于SVR算法和BP神经网络算法.

关键词：无线传感器网络、极限学习机、高层建筑、多感监测、监测模型、仿真验证

所属期刊栏目：42

分类号：TN915-34;TP212

资助基金：2019年陕西省重点研发计划重点产业创新链项目2019ZDLGY15-04-02;2018年陕西省重点研发计划重点产业创新链项目2018ZDCXL-GY-05-04;2018年陕西省重点研发计划重点产业创新链项目2018ZDCXL-GY-05-07-02;云南省交通运输厅2016年科技计划项目编号云交科2016A05

在线出版日期：2019-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：67-70