城市居民小区地震火灾发生率的非线性预测

利用人工神经网络对地震火灾发生率进行非线性预测具有实用价值和理论意义。分析了人工神经网络预测的优势和不足，并提出算法改进意见，在综合分析人工神经网络预测的工作机理、构造方式以及影响城市居民小区地震火灾发生率的主要因素的基础上，构造人工神经网络模型进行火灾发生率的实例预测，并针对预测结果分析了各影响要素对地震火灾发生率发生影响的强弱程度，非线性预测的结果与预期结果相符。     

基于差分自回归移动平均模型的城市火灾趋势预测

以火灾统计数据中的火灾发生起数为研究对象,利用时间序列分析中的差分自回归移动平均模型对城市火灾进行预测。以北京市2000～2006年火灾数据为例,建立了乘积季节模型,进而预测了北京市2007年月火灾发生起数,并与实际值相比较,发现该模型预测结果较为准确,可用于对火灾作短期预测,预测结果可为消防部门的决策提供科学依据。     

火灾现象的双重性综合研究方法初探

火灾科学与通常的工程科学的根本区别就在于同时具有确定性和随机性规律,将二者结合起来进行研究是非常必要的。本文在分析火灾随机性规律的基础上,探讨了火灾现象的双重性综合研究方法,最后对这类方法的应用前景进行了预测。     

自适应过滤法在火灾发展趋势预测中的应用

分析了1993~2003年的火灾统计数据,应用自适应过滤模型预测了火灾发展趋势。结果表明:自适应过滤模型适于火灾趋势预测分析,在消防监督工作中具有广阔的应用前景。     

我国当前火灾特点及发展趋势

在简要介绍我国改革开放以来火灾总体形势及当前火灾特点的基础上 ,通过与经济发达国家对比 ,就我国未来一段时期火灾发展趋势进行了分析、预测 ,并据此提出预防对策。     

基于最小二乘支持向量机的火灾起数时间序列预测

基于最小二乘支持向量机算法,建立了火灾起数时间序列预测模型,并给出了相应的建模步骤.结合昆明市近16年的火灾起数数据,将1997～2006年火灾起数作为训练集,预测了2007～2012年的火灾起数.结果表明,该模型预测结果的均方根相对误差和平均绝对百分比误差分别为0.132 6和0.084 7,具有良好的预测精度,能够较为准确的预测出火灾起数的变化情况.用此模型预测了昆明市2013年火灾起数,并根据误差确定了2013年火灾起数的大致变化空间.     

灰色系统理论在火灾预测中的应用

简述了灰色系统理论的基本概念与方法,并着重阐述了灰色理论中灾变预测的特点和其建模过程,并将其应用于实际火灾预测之中。     

基于地理信息系统的城市火灾危险评价

选用单位面积火灾损失、人口密度、建筑密度、路网密度和消防力量建立城市火灾危险预测与评估的统计模型。结合数字城市的基本思想 ,论述基于地理信息系统识别和定量评价火灾危险的技术方法。在ARCVIEW空间分析技术支持下 ,建立城市火灾危险区域划分的技术流程     

火灾风险评估在消防工作中的作用及存在问题探讨

对火灾风险评估在城市消防规划、消防绩效考评、火灾预测预警、火灾保险费率厘定、大型活动保卫、日常消防监管、应急预案制定以及消防工作汇报等方面的应用可行性进行了分析,探讨了今后普及应用中所面临的问题,分析了提高评估科学性和实用性的对策。     

基于改进型区域模拟方法的船舶机舱火灾研究

为实现简单空间内部火场温度的变化过程的快速预测,首先对火灾双层区域模拟方法进行了改进,并利用该方法对船舶机舱火灾类空间火灾进行了模拟研究;然后,将模拟结果与成熟的火灾场模拟软件FDS的仿真结果进行了对比研究。结果表明:改进后的区域模拟方法实现了上下区域的温度都随时间增加不断增加的效果;在火灾初期,区域模拟结果与FDS仿真结果吻合较好,且该计算方法耗时非常少,大大弥补了FDS计算量大、耗时长的缺陷;在火灾后期区域模拟结果与FDS仿真结果差值较大。     

基于灰色系统理论的火灾事故预测方法

简要叙述应用灰色系统理论进行火灾事故预测的理论和方法 ,建立了火灾事故预测的GM (1,1)模型 ,并用该模型对火灾事故进行预测。     

油料消耗神经网络组合预测模型

油料消耗单一预测模型精度不高,难以适应信息化条件下精确保障需要。以单一的神经网络预测模型、时间序列预测模型和灰色预测模型为组合预测的基础,利用神经网络求取3种预测模型的组合预测权重系数,将这3种单一预测模型的预测结果作为神经网络组合预测模型的输入,求得一个新的预测结果。平均相对误差和均方差比表明,神经网络组合预测模型比单一预测模型更为优越。     

神经网络在雷达装备故障趋势预测中的应用

为了提高预测精度,在雷达装备状态监测与故障趋势预测系统中引入基于指数衰减的神经网络预测模型。通过普通BP网络预测模型引出基于指数衰减的神经网络预测模型,经验证预测精度较高。并介绍了雷达装备状态监测与故障趋势预测系统构成,此系统对于雷达装备的早期故障预测和预防性维修具有重要意义。     

基于灰色神经网络的装甲器材需求量预测

分析了装甲器材需求量影响因素,将灰色预测与神经网络预测方法相结合,建立了装甲器材需求量预测的灰色神经网络计算模型。该模型具有灰色系统的少数据建模及神经网络的精度可控性等优点,能较好地解决目前装甲器材需求预测精度不高的问题,可为装甲器材管理部门制定订购、调拨计划提供决策依据。     

基于支持向量机算法的虚拟脱靶量预测

为了提高防空高炮武器系统的射击精度问题,采用支持向量机(SVM)算法,建立了基于支持向量机的虚拟脱靶量预测模型,提出了预测方法,该算法可以通过对给定样本的学习,获得很好的预测未出现的样本,理论上比较科学,算法简单、易于实现,通过仿真实验验证了该算法对虚拟脱靶量预测的可用性和准确性,为火控系统精度的校正提供了一种有效的方法。     

集群通信在消防通信调度指挥系统中的应用

无线通信网是消防部队在执行灭火抢险救援任务时，确保完成信息传达、灭火抢险救援指挥、协同作战等任务的关键。为了更好的开发集群通信的功能，介绍了集群通信的概念、组网方式，并探讨了通信区域扩展的方法。     

国际性大型活动消防安全保卫工作探析

在国际性大型活动中,消防安全环境通常十分复杂,消防安全保卫任务繁重,责任重大。结合奥运会主会场消防安全保卫工作经验,从火灾预防,构建网格化立体监督网络,制定方案、预案,强化实地实战演练,开展思想政治工作等方面,对如何做好国际性大型活动的消防安全保卫工作进行了分析和探讨。     

BP神经网络的飞机机体研制费用估算

提出一种应用人工神经网络预测飞机机体研制费用的方法.该方法利用偏最小二乘法对飞机性能参数进行了主成分提取,用这些主成分作为BP网络的输入变量,建立了一种基于BP神经网络的飞机研制费用的估算模型,应用该模型对典型的飞机机体研制费用进行了预测.预测结果表明,该方法是有效的、可行的.     

基于神经网络的火控系统故障诊断专家系统

针对某型战机航空火控系统故障诊断方法对维修人员、检测设备依赖性大、故障诊断时间长等弊端,提出将神经网络与专家系统技术相结合应用于该型战机火控系统的故障诊断中.根据火控系统的故障特点给出了其神经网络专家系统的结构,建立了系统知识库,设计了系统运行的主界面和四大运行模块.经部队外场维修人员使用证明,该系统易于维护和使用,故障诊断准确率较高,有较强的鲁棒性.     

基于动态神经网络的装备技术状态预测模型

装备的技术状态受多种因素的影响,诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、非线性的关系,同时这种关系还是动态的。根据装备技术状态的特性,使其在相空间里重构,然后利用动态神经网络建立装备技术状态预测模型,并以装备振动信号预测为例进行案例研究,验证了利用动态神经网络进行预测的可行性和优越性。