【摘 要】
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火灾信息处理算法的有效性影响着火灾预警系统的准确性和可靠性,智能火灾预警算法研究成为了火灾预警技术的一个研究热点。针对以往火灾信息处理算法的不足,提出了一种基于惯
【基金项目】
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天津市科技计划项目(14ZXCXGX00123);天津市科技计划项目(15ZXHLGX00210)
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火灾信息处理算法的有效性影响着火灾预警系统的准确性和可靠性,智能火灾预警算法研究成为了火灾预警技术的一个研究热点。针对以往火灾信息处理算法的不足,提出了一种基于惯性粒子群优化的核极限学习机(WPSO-KELM)的火灾预警算法。建立核极限学习机火灾预警模型,采用粒子群算法优化核极限学习机参数,因为惯性权重因子对粒子群优化算法影响较大,提出了惯性粒子群优化算法(WPSO)。利用MATLAB对基于WPSO-KELM火灾预警算法进行仿真,通过与BP神经网络、支持向量机和核极限学习机三种火灾预警算法的仿真结果作对比,发现基于WPSO-KELM的火灾预警算法分类精度更高、稳定性更好。
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