城市轨道交通火灾预警系统深度探究:模糊控制与神经网络应用
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更新于2024-07-31
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随着中国社会经济的迅猛发展,城市化进程加速,城市规模扩张,人口密度增大,使得城市交通压力剧增。公共交通在缓解这一压力中扮演着关键角色,尤其是城市轨道交通,如地铁和轻轨,因其大运量特性成为解决城市拥堵的重要手段。然而,随着轨道交通的普及,火灾安全隐患也随之而来,它对乘客安全和设施完好性构成严重威胁。
城市轨道交通火灾报警系统的研究显得尤为重要。火灾的发生往往具有突发性和难以预测性,早期预警和快速响应对于控制火势、减少损失至关重要。本篇硕士学位论文深入探讨了城市轨道交通系统火灾的特点,包括高温、高热烟气、复杂环境等因素,以及其可能带来的灾难性后果。研究者杨海波利用模糊控制理论和神经网络技术,对火灾探测器的选择、火灾信号处理方法进行了系统分析。
模糊控制理论的应用有助于提高报警系统的精确度,通过模糊规则库处理不确定性信息,使系统能适应复杂环境变化。而神经网络技术,如BP神经网络,通过调整隐含层节点数和优化算法,构建出实际应用的火灾预警模型,以实现高效、准确的火灾检测。仿真研究结果验证了这些模型在实际环境中的可行性和有效性。
论文进一步讨论了城市轨道交通火灾自动报警系统的结构设计、工作原理和设置原则,提出了一系列优化建议,包括定期维护、多传感器融合、智能化决策支持等,以提升火灾防范能力。同时,作者对当前火灾报警系统的局限性进行了反思,如响应时间、误报率等问题,并对未来发展趋势进行了展望,强调了技术创新和集成管理的重要性。
关键词涵盖了城市轨道交通、火灾报警系统、模糊控制、神经网络以及模拟技术等核心领域,表明了本文研究的深度和广度。通过这篇论文,不仅提升了城市轨道交通火灾报警系统的科学性和实用性,也为其他类似领域的研究提供了有价值的参考。
2021-11-30 上传
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