粒子群优化小波神经网络在火灾预测中的应用研究

摘要

针对城市建筑火灾预测的高度非线性和不确定性,采用粒子群算法(PSO)优化小波神经网络(WNN)后建立火灾事故时间序列预测模型.将改进后的模型进行实验仿真训练并应用于某城市建筑火灾发生次数预测中,仿真应用结果表明,网络输出值和期望值很好吻合,收敛速度和泛化能力有所提高.所以该模型能够对火灾发生情况进行分析预测,为消防安全管理部门消防警力、设施投入及城市综合防灾减灾提供科学依据和决策指导.