高层建筑火灾风险的神经网络评价

徐敏¹，陈国良²，周心权¹

(1.中国矿业大学,资源与安全工程学院,北京,100083;
2.北京市消防局,北京,100035)

摘要:通过对模糊综合评价和人工神经网络评价进行分析比较,表明神经网络采用非线性转换函数的处理方法更符合火灾风险评价的非线性特性.针对神经网络易陷入局部极小而引起评价指标权值分布不合理的缺陷,提出运用遗传算法克服神经网络的这种缺陷,在此基础上建立了基于遗传算法和神经网络的建筑火灾风险评价模型.研究实例证明了此模型的可行性.图1,表3,参11.

关键词:建筑火灾; 风险评价; 神经网络; 遗传算法;

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