基于改进蚁群算法的消防隐患感知及智能疏散决策模型研究

童威; 黄启萍

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基于改进蚁群算法的消防隐患感知及智能疏散决策模型研究

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针对典型蚁群算法在处理大型公共建筑消防隐患感知及智能疏散决策问题时存在的多源异构数据同步感知缺失、处理非线性约束失效等若干先天弊端,提出一种基于改进蚁群算法的消防隐患感知及智能疏散决策模型。引入深度径向基神经网络作为消防隐患感知优化载体,采集训练数据预测误差并映射至经典蚁群算法,建立消防隐患感知与最优疏散路径的逻辑对应关系,深度径向基神经网络捕获最优疏散路径并对网络初始参数进行赋值。对该模型进行效能仿真验证与工程化应用效能分析,结果表明提出的系统可以在较短的时间内处理大型公共建筑消防隐患感知及智能疏散决策问题,在消防隐患感知全面精确性、疏散路径决策生成最优性、建筑动态拓扑切换适应性等方面具有明显优势。

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来源
《微型电脑应用》|2022年第3期|16-20|共5页
作者
童威; 黄启萍;
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作者单位

安徽文达信息工程学院;

安徽电气工程职业技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
消防隐患感知; 疏散路径决策; 改进蚁群算法; 径向基神经网络; 模型设计;

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