基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的火災(zāi)等級評價模型

肖滟琳　吳昊

摘? 要：一個國家或地區(qū)防止與減輕災(zāi)害的能力，已經(jīng)成為其進(jìn)步程度及社會保障力的重要標(biāo)志。城市災(zāi)害已成為眾多安全工作者研討的重點與難題。與其他類型的城市災(zāi)害相比，很多城市在消防安全布局上存在不合理性，本文則提出了合理的風(fēng)險評價方案。對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，通過線性規(guī)劃，對所給定的指數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，由模糊評價模型對火災(zāi)等級進(jìn)行評定，并可以準(zhǔn)確地篩選出十大火災(zāi)編號。為進(jìn)一步提高模型精度與計算效率，本文提出采用基于Levenberg-Marquardt算法求解。

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Levenberg-Marquardt算法、層次分析法、模糊綜合評價

1、問題分析

問題的關(guān)鍵在于對火災(zāi)危害等級進(jìn)行評價。要探究火災(zāi)等級的影響因素，可以對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的相關(guān)性分析，比如pearson相關(guān)性分析、灰色關(guān)聯(lián)度分析等。但是相關(guān)性分析只是表示指標(biāo)之間的一種相關(guān)變化關(guān)系，是較為初步的分析，因此，應(yīng)該進(jìn)一步采用一種研究準(zhǔn)確性更高的分析模型，比如回歸模型、因子分析等，以探究火災(zāi)等級的主要影響因素。

2、模型的建立與求解

問題主要是根據(jù)數(shù)據(jù)，對火災(zāi)等級以及火災(zāi)位置進(jìn)行研究。因此本文在本部分應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將處理并整理后的80%的數(shù)據(jù)帶入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于探究影響火災(zāi)等級的因素，并采用剩下的20%的數(shù)據(jù)用于驗證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對的準(zhǔn)確性。而為了提高模型的精度與測算速度，應(yīng)對模型算法進(jìn)行改進(jìn)，本題的模型采用了一種更為精確的Levenberg-Marquardt算法進(jìn)行算法改進(jìn)。

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，根據(jù)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)方式的區(qū)分，可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自組織神將網(wǎng)絡(luò)。本題采用的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因為在神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型中，有反饋的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型具有更強(qiáng)的修正性，為提高本模型精度，本題選用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為模構(gòu)建基礎(chǔ)。

2.2 基于遺傳算法的模型求解

Step 1：神經(jīng)元輸入輸出的計算

將各輸入層與輸出層的數(shù)據(jù)分別定義，過對各層神經(jīng)元輸入和輸出的計算，可以得出：

在判斷中，需要對精度與預(yù)算最大次數(shù)進(jìn)行比較，當(dāng)精度和預(yù)算次數(shù)未達(dá)到要求時，需要進(jìn)行上文步驟的循環(huán)，直至滿足要求為止。

3 模型評價

本文采用了相關(guān)性分析與描述性統(tǒng)計，一定程度上使數(shù)據(jù)集更具有科學(xué)性與系統(tǒng)性。使用了精確度更高的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并在此基礎(chǔ)上，選用了Levenberg-Marquardt算法。

但是，本文在模型中使用的數(shù)據(jù)都是附件二提供的歷史數(shù)據(jù)，根據(jù)模型做的簡單預(yù)測和規(guī)劃。未來科技的進(jìn)步將會從多方面計算火災(zāi)風(fēng)險評估，所以，在模型建立中加入多方面數(shù)據(jù)及影響因子將顯著提高模型評估的準(zhǔn)確性。

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