基于連續(xù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)預(yù)警研究.pdf

1、火災(zāi)的發(fā)生不僅給自然環(huán)境帶來(lái)嚴(yán)重的災(zāi)害，還對(duì)人類(lèi)的生命和財(cái)物造成了嚴(yán)重的威脅和重大的損失，然而經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人們各種社會(huì)活動(dòng)的不斷增多，給火災(zāi)的發(fā)生帶來(lái)了更多的可能，因此，我們更需要做好火災(zāi)的各種防范工作?；馂?zāi)是一種發(fā)展速度快，在空間上和時(shí)間上都是失去控制的一種災(zāi)害，在火災(zāi)發(fā)生后再進(jìn)行撲滅工作，會(huì)耗費(fèi)較大的人力物力和財(cái)力。為了盡可能的減少火災(zāi)所帶來(lái)的危害和損失，對(duì)火災(zāi)進(jìn)行災(zāi)前預(yù)警并采取相應(yīng)的防范措施具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。災(zāi)前預(yù)警是對(duì)不確

2、定性事件進(jìn)行預(yù)測(cè)的過(guò)程，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)則是人工智能學(xué)科中處理不確定性問(wèn)題的一個(gè)新興分支，在處理不確定性事件的過(guò)程中有其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)，可應(yīng)用于有條件依賴多種控制因素的相關(guān)問(wèn)題。
　　傳統(tǒng)的火災(zāi)預(yù)警研究，大多都采用單一信息源離散化的方法。但單一信息源和離散化信息造成了火災(zāi)信息片面性和火災(zāi)信息缺失的情況，間接影響了火災(zāi)預(yù)警的真實(shí)性和可靠性。根據(jù)多傳感器信息融合技術(shù)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)處理連續(xù)多傳感器信息的優(yōu)勢(shì)，本文采用一種高斯貝葉斯網(wǎng)絡(luò)混合模型來(lái)融合

3、多信息源火災(zāi)數(shù)據(jù)，并建立相應(yīng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)火災(zāi)預(yù)警模型來(lái)作出火災(zāi)發(fā)生的決策判斷，該方法克服了離散化數(shù)據(jù)造成的信息缺失和單一信息源造成的信息片面性，具有較好的科學(xué)意義和實(shí)用價(jià)值。
　　主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　(1)分析火災(zāi)發(fā)生前周邊環(huán)境的各種物理量信息，并判斷多控制因素之間的影響關(guān)系，確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)火災(zāi)預(yù)警模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。
　　(2)采用多傳感器信息融合技術(shù)對(duì)影響火災(zāi)的多控制因素進(jìn)行采集和預(yù)處理，并利用高斯分布可以處理連續(xù)

4、信號(hào)的特征，建立高斯貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)多源火災(zāi)信息進(jìn)行決策融合。
　　(3)采用MATLAB平臺(tái)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，通過(guò)與傳統(tǒng)火災(zāi)預(yù)警模型的對(duì)比，判斷改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)火災(zāi)預(yù)警的有效性和準(zhǔn)確性。
　　本文研究的創(chuàng)新之處:單一信息源離散化數(shù)據(jù)影響了火災(zāi)預(yù)警的準(zhǔn)確性，文中提出的高斯貝葉斯網(wǎng)絡(luò)多傳感器信息融合模型能夠較好的處理多傳感器連續(xù)型火災(zāi)數(shù)據(jù)。從多方面采集影響火災(zāi)的信息，并對(duì)火災(zāi)的多控制因素進(jìn)行連續(xù)型數(shù)據(jù)融合。不僅改善了單一信息源的局