基于神經網絡數(shù)據(jù)融合實現(xiàn)火災預警

梁燕華+張傳斌

摘 要 傳統(tǒng)火災的火災預警系統(tǒng)是基于單一傳感器參數(shù)進行監(jiān)測，從而使火災的誤報、漏報的問題越來越突出。為了減少這種情況的發(fā)生，利用BP神經網絡數(shù)據(jù)融合算法把幾個體現(xiàn)火災特征的參數(shù)數(shù)據(jù)進行相關組合，進而全面和精確地判斷火災是否發(fā)生，有效地降低誤報率。

關鍵詞 BP神經網絡；數(shù)據(jù)融合；火災預警

中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2017）181-0011-02

火災的發(fā)生是一個綜合現(xiàn)象，包括溫升、煙霧和氣體濃度變化等等，單一類型傳感器火災監(jiān)測已不能滿足人們的需求，所以數(shù)據(jù)融合理論就應用在火災監(jiān)測領域。數(shù)據(jù)融合理論不是把表示火災特征的幾個參數(shù)（溫度、煙霧、CO）進行隨機組合，而是把這些參數(shù)的模擬量轉換為數(shù)字信號送到火災控制系統(tǒng)中利用數(shù)據(jù)融合理論算法進行判斷是否發(fā)生火災。本文將采用BP神經網絡算法用于多傳感器信息的融合，應用更新迭代校正不同傳感元件的網絡權值系數(shù)，獲得經過的融合計算后的判定結論，可以快速、及時、準確預警火災是否發(fā)生，進而減少了因火災引起的經濟損失，具有十分重要的現(xiàn)實意義。

1 火災監(jiān)測技術

1.1 火災監(jiān)測系統(tǒng)的組成

火災監(jiān)測系統(tǒng)是由火災探測器和火災報警控制系統(tǒng)兩部分組成?；馂奶綔y器主要作用是多傳感器信息采集及數(shù)據(jù)處理?；馂膱缶刂葡到y(tǒng)的主要作用是接收火災探測器處理后的信息，并判斷火災是否發(fā)生，反饋給工作人員。

1.2 火災監(jiān)測技術的工作原理

火災發(fā)生發(fā)展的過程與周邊的環(huán)境密切相關，在火災發(fā)展的過程中火災特征參數(shù)（溫度、煙霧和CO濃度等）產生不同程度的變化，火災監(jiān)測技術就是根據(jù)這些特征參數(shù)的變化利用相關的傳感器將表征這些參數(shù)的物理量（模擬信號）轉化為電信號（數(shù)字信號），再通過火災監(jiān)測算法（本文采用BP神經網絡數(shù)據(jù)融合算法）對數(shù)據(jù)進行處理，得出結論并判斷火災是否發(fā)生。

2 BP神經網絡模型

本文所采用的BP神經網絡模型，通過網絡模型綜合運算以及歸一化運算過的3個檢測參數(shù)數(shù)值（溫度、煙霧、CO濃度）當作數(shù)據(jù)融合中心的3個輸入變量；把火災劃分成明火、陰燃以及無火3類情形，它們各自發(fā)生的概率值作為數(shù)據(jù)融合中心的3個輸出變量。具體結構如圖1所示。

BP神經網絡算法本質就是計算誤差函數(shù)的最小數(shù)。它使用非線性計劃中的梯度下降學習規(guī)則，依據(jù)誤差函數(shù)的反梯度方向校正網絡層的權系數(shù)。

3 結果與仿真對比

對所研究算法進行仿真測試，采用的火災探測器，是使用現(xiàn)場檢測裝置，通過使用溫度傳感元件、煙霧濃度傳感元件和CO濃度傳感元件各自檢測收集監(jiān)測對象火災現(xiàn)場的溫度值、煙霧濃度和CO濃度信息。把這些收集的數(shù)據(jù)信息通過多傳感器信息融合算法計算得到實際火災發(fā)生的概率，判定監(jiān)測對象是否存在火災產生，再向火災預警控制系統(tǒng)發(fā)出指令，控制系統(tǒng)的屏幕上將出現(xiàn)經算法判斷后的結論，工作人員依據(jù)此結論進行下一步工作。

在模擬監(jiān)測對象明火環(huán)境中，溫度在3個火災特征參數(shù)中數(shù)值最大并變化程度比較小，數(shù)據(jù)變動較小并趨于平穩(wěn)，溫度參數(shù)為驗證是否產生明火的最核心參數(shù)；煙霧濃度數(shù)據(jù)值比較低并變動程度小，數(shù)據(jù)變動很小并趨向平穩(wěn)；CO濃度數(shù)據(jù)變化程度比較大。在模擬監(jiān)測對象火災陰燃環(huán)境下，溫度是這3種火災特征參數(shù)中的數(shù)值比較小并變化很?。粺熿F濃度參數(shù)變動波動比較大，表現(xiàn)出快速地上升的走向，煙霧濃度參數(shù)是檢驗是否是陰燃火災的主要參考參數(shù)；CO濃度參數(shù)在這3種火災特征參數(shù)中數(shù)值最大，數(shù)據(jù)變動幅度相對平穩(wěn)，CO濃度參數(shù)是判斷陰燃火災的根本性參考參數(shù)。在模擬監(jiān)測對象沒有發(fā)生火災的環(huán)境下，溫度、煙霧、CO濃度的數(shù)值都相對較低，而且參數(shù)數(shù)據(jù)變化比較緩慢，相較于火災的明火環(huán)境與陰燃環(huán)境下的火災特征參數(shù)，在火災的無火環(huán)境下火災特征參數(shù)數(shù)據(jù)變動較為平穩(wěn)。

在模擬監(jiān)測對象火災環(huán)境下取得的仿真測試數(shù)據(jù)樣本，將測試樣本數(shù)據(jù)通過火災預警網絡算法計算出火災發(fā)生實際概率數(shù)值，再與火災試驗期望概率數(shù)值進行對比，判斷基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的火災預警算法的有效性與準確性。利用BP神經網絡模型，計算出實際火災發(fā)生的概率。結果如圖2～圖4所示。

圖2為監(jiān)測對象的明火環(huán)境下火災產生期望概率輸出值與計算得出的火災產生實際概率輸出值的比較圖，依據(jù)圖2可知，監(jiān)測對象處于火災的明火環(huán)境，火災產生的概率輸出值較高，火災預警網絡算法的火災產生期望概率輸出值與火災產生實際概率輸出值十分近似相等，系統(tǒng)誤差值很小，精確度高，可以精確有效地判定明火火災。

圖3為陰燃環(huán)境中火災發(fā)生期望概率值與計算得出的火災發(fā)生實際概率值的比較圖，依據(jù)圖3可以看出，火災預警網絡算法的火災產生期望概率輸出值與火災發(fā)生實際概率輸出值十分近似相等。它說明了在監(jiān)測對象火災的陰燃環(huán)境下，火災預警網絡算法的火災產生期望概率輸出值與火災產生實際概率輸出值的曲線近似重合，誤差值很小，效果明顯，火災預警網絡算法能夠快速富有成效地判別監(jiān)測對象是否產生的是陰燃火災，達到火災初期預警的目標。

圖4表示在監(jiān)測對象的沒有發(fā)生火災環(huán)境下火災產生期望概率輸出值和計算得出的火災產生實際概率輸出值的對比圖，依據(jù)圖3可以了解，在監(jiān)測對象的沒有發(fā)生火災環(huán)境下，火災預警網絡算法的火災產生期望概率輸出值與火災產生實際概率輸出值的曲線近似重合，兩條曲線基本重合，火災預警網絡算法的實際概率輸出值和期望概率輸出值之間的誤差值很小，說明了火災預警網絡算法有非常高的監(jiān)測準確度，可以有效辨別監(jiān)測對象沒有發(fā)生火災情形。

4 結論

火災預警網絡算法將在3種火災環(huán)境下傳感器系統(tǒng)收集到的測試樣本數(shù)據(jù)做了記憶和處理并進行了歸一化計算，然后用仿真曲線圖直觀地分析了這些參數(shù)數(shù)據(jù)（溫度、煙霧、CO）在火災不同階段環(huán)境的變化趨勢。經過基于BP神經網絡融合算法進行運算，獲得了在模擬火災的3類環(huán)境下火災的實際發(fā)生概率輸出值，然后和對應的火災的期望輸出概率輸出值進行對比和解析，仿真出火災實際概率輸出值與期望概率輸出值的曲線對比圖。曲線對比圖說明火災預警網絡模型的實際概率輸出值與期望概率輸出值之間的誤差值很小，此算法的準確性高，對監(jiān)測對象發(fā)生火災狀況可以實時迅速地預警及報告，提升了火災預警的精確度，有效地降低了漏報率及誤報率。

參考文獻

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