一种基于自组织神经网络的火灾预测方法

摘要

本发明公开了一种基于自组织神经网络的火灾预测方法，包括以下步骤：步骤1：在上位机内建立基于自组织神经网络的火灾发生概率预估模型；步骤2：在所设的监控点处安装传感器组，并采集环境参数，并将采集的实时数据通过路由器传输到上位机；步骤3：上位机将接收的数据输入到火灾发生概率预估模型中，获得当前环境下对应的火灾概率值，并判定是否存在火情；步骤4：将火情信息传输到联动控制器，驱动联动灭火装置，进而实现报警和自动灭火。本发明的一种基于自组织神经网络的火灾探测方法，采用隐含层节点增-减法实现了网络结构的动态调整，能够及时发现火灾隐患，并加以控制，实时性好，可靠性高，稳定性强。

主权项

一种基于自组织神经网络的火灾预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在上位机内建立基于自组织神经网络的火灾发生概率预估模型；步骤2：在所设的监控点处安装传感器组，并采集环境参数，并将采集的实时数据通过路由器传输到上位机；步骤3：上位机将接收的数据输入到火灾发生概率预估模型中，获得当前环境下对应的火灾概率值，并判定是否存在火情；步骤4：将火情信息传输到联动控制器，驱动联动灭火装置，进而实现报警和自动灭火。