基于神经网络的火灾数据处理系统研究

目录1绪论......................................................................................................................11.1课题研究背景及意义....................................................................................11.2火灾特点及预防............................................................................................21.3课题研究的主要内容....................................................................................32火灾探测及其发展..................................................................................................42.1火灾报警系统的神经网络算法设计............................................................42.2火灾探测算法的发展....................................................................................52.3火灾探测信号特征........................................................................................82.4检测数据处理方法......................................................................................103神经网络的介绍....................................................................................................113.1神经网络简介..............................................................................................113.2神经网络特点..............................................................................................123.3神经网络的分类及模型..............................................................................123.2.1线性神经网络模型............................................................................133.2.2感知性模型........................................................................................133.2.3BP网络模型......................................................................................134神经网络在信号处理中的应用............................................................................164.1网络的基本特征和学习方式......................................................................164.2BP网络用于消噪和模式识别....................................................................174.3基于神经网络火灾探测原理......................................................................184.3智能复合火灾探测器的构造......................................................................184.4BP算法........................................................................................................195仿真分析................................................................................................................235.1火灾数据处理的神经网络设计..................................................................235.2在matlab中的仿真分析.............................................................................235.3仿真结果分析..............................................................................................27参考文献......................................................................................................................28致谢..........................................................................................................................29附录..........................................................................................................................3011绪论1.1课题研究背景及意义现代社会，由于人口密度较大，高层建筑普及，建筑、财产和商业相对集中，新能源、新材料、新设备的广泛开发和利用等因素，加重了一旦发生火灾所造成的危害。据统计，在众多灾难中，火灾造成的直接经济损失约为地震的5倍，仅次于干旱与洪涝，而且发生的频度居各种灾害之首，不仅引发环境污染，生态失衡，更造成了重大的人员伤亡和财产损失。2002年，中国发生了258315起火灾还未包括香港、澳门特别行政区和台湾地区的火灾，也不包括森林火灾、草原火灾、军事和地下煤矿火灾)，造成间接财产损失15.4亿元，死亡2393人，受伤3414人。与2001年相比，火灾起数增加了19.2％，直接财产损失增加了9.7％，可见火灾形势十分严峻。下面是近年来几个较为典型的案例[1]：1996年4月2日，辽宁沈阳商业城发生火灾。该商业城共有6层，起火位置位于商业城一楼的办公室，火势蔓延迅速，致使火灾自动报警系统、自动喷水灭火系统未发挥作用，导致整个商业城内的柜台和物品燃烧起来。此次火灾造成的经济损失高达5519．2万元。2005年6月10日、12月25日，广东省汕头市华南宾馆、广东省中山市一西餐厅由于建筑消防设施不足发生火灾，分别造成31人、26人死亡。2005年12月15日16时30分，吉林省辽源市中心医院住院楼发生火灾。原因是医院突然停电，电工在一次电源跳闸、备用电源未自动启动的情况下，强行推闸送电，导致配电室发生火灾。在这场火灾中，过火面积达5714平方米，造成40人死亡、28人重伤、182人受伤，火灾直接损失821．9214万元，是建国以来卫生系统的最大一起火灾。2004年8月2日中午，位于南美内陆国家巴拉圭首都亚松森郊区的一座大型超市突然起火，造成340人死亡，300多人受伤。原因是许多人被困在大火中未能顺利逃生，大部分死者是因为吸入有毒气体后死亡。从我国和世界各地的恶性火灾事故[2]来看，商场、超市以及宾馆场所可燃、易燃物较多。燃烧时产生的大量一氧化碳和有毒物质，对人造成极大伤害；消防自动化系统可靠性较低，造成误报、漏报：对火灾的重视不够，火灾初期发现较晚；而且各种电气、电子设备、仪器仪表高度集中且处于长期运行，电气设备过载、过热、短路的火灾隐患较多，加重了一旦发生火灾所造成的重大经济损失和人员伤亡。随着社会经济和技术的发展，目前高层、超高层建筑以及大型工厂、企业如雨后春笋一般的涌现。建筑内多采用大跨度钢架结构和灵活的环境布置，使建筑物开间和隔墙布置复杂，导致火灾烟气弥漫、扩散迅速；装饰材料多种多2样，且多为易燃或可燃材料；大量使用各种电气设备，电气设备配电线路和信息数据通信布线系统密如蛛网，造成一旦发生火灾后火势迅速蔓延。由此可见，现代化高层建筑对智能型火灾报警系统有了更多的要求，并且对于系统的可靠性也提出了更高的要求。无线火灾报警系统是近几年来在国外发展起来的新型火灾报警系统，与传统的火灾报警系统相比有它独特的优势，并孕育着巨大的市场潜力。传统火灾报警系统，通常需要通过布线将系统中的各种部件连接起来，完成安装工程往往需要花费大量的时间，甚至造成建筑物结构被破坏，且无法弥补。同时，现行的工业火灾报警系统中探测器与控制器的连接大多采用两条或多条铜芯绝缘导线或铜芯电缆，系统耗材多，功耗大，设计、施工与维护复杂，且难于改造；硬线连接线路容易老化或遭到腐蚀、磨损，故障发生率多，误报率高；系统运行时，火灾信息在探测器与控制器间的往返传送，增加了报警控制器的信号处理负担，降低了系统巡检速度、稳定性和可靠性。而无线火灾报警系统省去了这些既烦琐又费时的布线工程，给一些特殊建筑或场所提供了一种新的选择，可以有效地避免出现上述问题。尤其对于那些已经建成且已装修完毕的建筑，使之省却再进行破墙洞布线作业的麻烦。本课题采用智能探测算法提高火灾报警系统可靠性，同时采用蓝牙技术减少通信布线，实现各探测设备间“无缝连接、随时在线”。1.2火灾特点及预防据统计，在众多灾难中，火灾造成的直接经济损失约为地震的5倍，仅次于干旱与洪涝，而且发生的频度居各种灾害之首，不仅引发环境污染，生态失衡，更造成了重大的人员伤亡和财产损失。2002年，中国发生了258315起火灾f未包括香港、澳门特别行政区和台湾地区的火灾，也不包括森林火灾、草原火灾、军事和地下煤矿火灾)，造成间接财产损失15.4亿元，死亡2393人，受伤3414人。与2001年相比，火灾起数增加了19.2％，直接财产损失增加了9.7％，可见火灾形势十分严峻[3]。如此之多的惨痛事件发人深省，消防安全必须引起人们的重视。火灾地点存在以下特点：①人员密集度高，不易疏散；②可燃易燃物多，内部空间大，空气充分，燃烧猛烈，扑救空难；③燃烧速度快，温度积聚迅速；④烟雾生成量大，遮盖了真正的着火点以及火灾的蔓延趋势；⑤火灾负荷量远远高于其他建筑、危险性极大[5-7]。因此，短时间内将造成不可弥补的巨大损失。科学合理的消防系统为火灾的先期预报、即时扑