發(fā)布時間：2023-05-08 06:01

　　隨著城市化進程的加快以及城市火災所造成的危害日趨嚴重,研究城市火災風險評估成為了一項重要的課題。為了更加客觀的對城市區(qū)域火災的安全風險進行評估,并且對區(qū)域的火災風險進行預測,本文以成都市22個區(qū)縣為目標區(qū)域,建立了城市區(qū)域火災安全風險評估指標體系,同時搜集指標對應的所有數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)進行量化和風險賦值。首先以層次分析法得出評估結果并建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)域火災安全風險評估的驗證模型,以此驗證BP神經(jīng)網(wǎng)絡用于區(qū)域火災風險評估的可行性。接著,以城市區(qū)域的火災所造成的經(jīng)濟損失率來表示區(qū)域火災風險,并對火災經(jīng)濟損失率按照一定的標準進行等級劃分和賦值。在此基礎上建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的城市火災風險評估預測模型,以評估指標體系的指標數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡模型的輸入,以火災經(jīng)濟損失率的賦值作為網(wǎng)絡模型的輸出,用成都市各個區(qū)縣的火災數(shù)據(jù)作為模型的訓練樣本和檢驗樣本來馴化和檢驗模型,并通過不斷調整模型參數(shù)來優(yōu)化模型,從而得到了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的城市區(qū)域火災安全風險評估預測模型。隨后為研究評估指標數(shù)量對模型精度的影響,按照評估指標對火災風險的“貢獻度”,分別取“貢獻度”為80%、85%、90%、95%這四種權重占比的...

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 我國的火災形勢
        1.1.2 我國城市化進程及城市火災形勢
        1.1.3 我國城市火災安全存在的突出問題
        1.1.4 區(qū)域火災安全風險評估的研究意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 城市區(qū)域火災安全風險評估研究現(xiàn)狀
        1.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究現(xiàn)狀
    1.3 研究的主要內容及研究方法
        1.3.1 課題研究內容與方法
        1.3.2 課題研究技術路線
2 神經(jīng)網(wǎng)絡的介紹及其BP算法原理
    2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡簡介
    2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡簡介
        2.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)絡結構
        2.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的特點
    2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的算法原理
        2.3.1 輸入信息的正向傳播
        2.3.2 誤差的反向傳播
    2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的不足和改進
        2.4.1 BP算法的缺點
        2.4.2 BP算法的改進方法
    2.5 小結
3 城市區(qū)域火災安全風險評估指標體系
    3.1 評估指標體系的建立
        3.1.1 評估指標體系建立原則
        3.1.2 評估指標體系結構
    3.2 指標體系的分級說明
        3.2.1 城市區(qū)域基礎信息
        3.2.2 火災事故統(tǒng)計
        3.2.3 消防救援能力
        3.2.4 社會面防控能力
    3.3 評估指標的風險分級賦值
    3.4 小結
4 區(qū)域火災風險的神經(jīng)網(wǎng)絡評估模型可行性驗證
    4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的建立步驟
    4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型樣本輸入
    4.3 基于層次分析法的BP網(wǎng)絡模型樣本輸出
        4.3.1 層次分析法提供樣本輸出的過程
        4.3.2 指標對火災風險的權重排序
    4.4 輸入輸出變量的歸一化處理
    4.5 BP網(wǎng)絡參數(shù)的選取
        4.4.1 隱含層的數(shù)量
        4.4.2 隱含層節(jié)點數(shù)
        4.4.3 激活函數(shù)選取
        4.4.4 其他參數(shù)
    4.6 神經(jīng)網(wǎng)絡評估模型的可行性驗證
        4.6.1 BP網(wǎng)絡驗證模型的確定
        4.6.2 MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱介紹
        4.6.3 神經(jīng)網(wǎng)絡評估模型的馴化
    4.7 小結
5 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的區(qū)域火災風險評估預測研究
    5.1 區(qū)域火災風險評估模型的確定
    5.2 區(qū)域火災風險評估模型的馴化
        5.2.1 評估模型的馴化過程
        5.2.2 模型馴化結果分析
    5.3 指標體系的迭代對模型預測精度的影響研究
        5.3.1 指標體系迭代方案設計
        5.3.2 基于迭代指標體系的模型馴化過程
        5.3.3 基于迭代指標體系的模型馴化結果對比
    5.4 結果與分析
結論與展望
致謝
參考文獻
附錄



本文編號：3812134