一种新型BP神经网络模型在火灾探测信息处理中的应用

现阶段,神经网络模型在火灾探测信息处理应用中存在以下缺陷：选取火灾特征组合具有主观性;选取的神经网络类型缺乏对比;缺乏大量实验数据对神经网络泛化能力的验证。利用NIST机构所做一系列火灾探测研究实验数据样本,通过信息熵理论在火灾信号选取中的应用获取火灾复合探测信号特征选取的组合形式,并在此基础上建立火灾探测信息处理神经网络初始模型。经过一系列Matlab仿真实验,分析神经网络的模型结构、传递函数和训练函数对仿真结果的影响,提出一种基于trainbr训练函数、tansig传递函数的3-7-1结构BP神经网络模型。采用网络训练时间、探测点、误报率和网络输出区间进行网络性能分析,验证所提出模型在火灾探测中应用具有训练速度快,结果稳定可靠,探测灵敏的特点。