隨著城市建筑越來越密集,引發(fā)火災(zāi)的因素也越來越繁雜,目前火災(zāi)監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)實(shí)時性、安全性、智能決策能力差,針對以上問題,研究了基于物聯(lián)網(wǎng)框架的包含改進(jìn)水壓預(yù)測模型、評估決策模型與云計算中心的火災(zāi)監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)。通過查閱國內(nèi)外的相關(guān)研究文獻(xiàn),分析了火災(zāi)監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)方面存在的不足,提出了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的火災(zāi)監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)框架,并對物聯(lián)網(wǎng)、RFID等相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了研究;針對現(xiàn)有水壓監(jiān)測系統(tǒng)中數(shù)據(jù)結(jié)果精準(zhǔn)度低等問題,研究了基于鯨魚優(yōu)化算法改進(jìn)的水壓預(yù)測模型,通過與實(shí)際測量值進(jìn)行對比分析,改進(jìn)模型的水壓預(yù)測精準(zhǔn)度得到提高,且與實(shí)際測量數(shù)據(jù)走勢更為相近;在火災(zāi)監(jiān)測預(yù)警領(lǐng)域建立了評估決策模型,完善了模型結(jié)構(gòu)以及評估項目,使監(jiān)測數(shù)據(jù)能夠在整體系統(tǒng)的安全性評估分析方面發(fā)揮更大作用;研究并設(shè)計了云中心網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架以及基于WorkStation管理器的虛擬化服務(wù)器,基于SQL Server數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)設(shè)計了系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫信息表與數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng);在VisualStudio軟件環(huán)境中對系統(tǒng)應(yīng)用層進(jìn)行了開發(fā),對用戶端塊進(jìn)行了設(shè)計,實(shí)現(xiàn)了用戶賬戶管理、實(shí)時監(jiān)測、歷史查詢、維護(hù)管理、數(shù)據(jù)分析、智能決策功能。基于物聯(lián)網(wǎng)的火災(zāi)監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)... 

【文章來源】：華北理工大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖8時間段內(nèi)社區(qū)水壓數(shù)據(jù)

第3章火災(zāi)監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)中數(shù)學(xué)模型的建立-15-圖9差分后的水壓數(shù)據(jù)經(jīng)過對差分后的平穩(wěn)樣本序列U的自相關(guān)與偏相關(guān)函數(shù)檢驗后，根據(jù)圖像的拖尾型便可判斷模型成立，滿足此條件后通過AIC準(zhǔn)則大致判斷ARMA模型的階數(shù)[32-33]。使用AIC準(zhǔn)則的方法來估計模型階數(shù)的一般步驟為：首先假定存在的模型階數(shù)的上界為0p和0q。對每一對00{k,j(0kP,0jQ)}（2）經(jīng)由AIC表達(dá)式函數(shù)22()(,)log(,)kjAICkjkjn（3）計算后，取p,q使得0000(,)min(,)pPqQAICpqAICpq（4）此時ARMA模型的一般估計階數(shù)為p,q，00p,q一般取值為n或[n/10,n/5]范圍內(nèi)的整數(shù)。因此為了使模型的表達(dá)式為最優(yōu)，可取值P1，Q1。ARMA(1,1)的模型參數(shù)用極大似然估計法計算得出

模型檢驗?zāi)Ｐ褪欠窨捎?根據(jù)模型計算預(yù)測值預(yù)測結(jié)果分析是否大迭代次數(shù)輸出最優(yōu)解位置X*坐標(biāo)即為目標(biāo)階數(shù)是 圖 10 改進(jìn)后的流程圖 經(jīng)仿真計算后，得到優(yōu)化目標(biāo)階數(shù)為(24,5) ，由于隨機(jī)性與不可預(yù)測性是回歸模型的重要組成部分，所以通過 MATLAB 進(jìn)行殘差定量分析后得出其為白噪聲序列，滿足 95%置信區(qū)間，且參數(shù)不顯著為 0，模型滿足適應(yīng)性，殘差圖如下圖 11所示：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于MQTT協(xié)議的電力設(shè)備溫度在線監(jiān)測系統(tǒng)應(yīng)用研究[J]. 耿錫濤.  工業(yè)控制計算機(jī). 2019(10)
[2]基于ARMA模型的我國油菜籽單產(chǎn)預(yù)測分析[J]. 邵艷君.  中國市場. 2019(28)
[3]基于AIC準(zhǔn)則判斷鋰電池最優(yōu)模型[J]. 李國春,王恩龍,王麗梅,盤朝奉.  汽車工程學(xué)報. 2019(05)
[4]基于ARMA-EGARCH模型對我國人壽保險的實(shí)證分析[J]. 董曉羿,申世昌.  齊齊哈爾大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(04)
[5]基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的城市消防安全管理監(jiān)測平臺[J]. 湯華清.  消防科學(xué)與技術(shù). 2019(07)
[6]基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的地鐵巡檢信息化系統(tǒng)構(gòu)想[J]. 溫曉凱,孫坤,劉亮.  現(xiàn)代隧道技術(shù). 2019(03)
[7]一種改進(jìn)的鯨魚優(yōu)化算法[J]. 吳成智.  現(xiàn)代計算機(jī). 2019(14)
[8]基于BIM技術(shù)的建筑機(jī)電系統(tǒng)虛擬仿真及受力研究[J]. 張盛楠,岳昊楠,陳文坤.  天津科技. 2019(03)
[9]基于層次分析法的礦山地質(zhì)環(huán)境影響評價研究[J]. 郭瑤.  環(huán)境科學(xué)與管理. 2018(04)
[10]物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展現(xiàn)狀與未來展望——評《一本書讀懂物聯(lián)網(wǎng)》[J]. 秦濤.  中國教育學(xué)刊. 2018(03)

博士論文
[1]基于RFID的機(jī)電產(chǎn)品回收信息語義建模及拆卸決策方法的研究[D]. 陳劭力.華東理工大學(xué) 2016
[2]本體模型及其在信息安全評估領(lǐng)域的應(yīng)用研究[D]. 高建波.上海交通大學(xué) 2015

碩士論文
[1]考量施工墜落風(fēng)險的安全檢查路徑規(guī)劃研究[D]. 秦暢.重慶大學(xué) 2018
[2]基于Docker的智慧消防云平臺構(gòu)建及其典型應(yīng)用的研究[D]. 管文超.華東理工大學(xué) 2018
[3]基于BIM的可視化消防設(shè)備運(yùn)維管理系統(tǒng)研究與應(yīng)用[D]. 宋樂.西安建筑科技大學(xué) 2018
[4]基于BIM的可視化消防設(shè)備信息監(jiān)管研究[D]. 林天揚(yáng).北京建筑大學(xué) 2016
[5]基于物聯(lián)網(wǎng)的湖泊水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)的研究[D]. 梁承美.華東理工大學(xué) 2014
[6]基于GPS和GPRS的城市公交智能終端系統(tǒng)設(shè)計[D]. 劉振武.東北林業(yè)大學(xué) 2014



本文編號：3448325