【摘 要】
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随着我国近年来经济的飞速发展,尤其是在大中型城市,由于人口迅速增长,土地资源紧缺,高层建筑在现代社会中被大量应用,并逐渐成为主流。然而,高层建筑火灾在建筑火灾中所占的比例很
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随着我国近年来经济的飞速发展,尤其是在大中型城市,由于人口迅速增长,土地资源紧缺,高层建筑在现代社会中被大量应用,并逐渐成为主流。然而,高层建筑火灾在建筑火灾中所占的比例很大,火灾机率很高。损失之大,令人吃惊。因此,近年来高层建筑消防安全受到了越来越多的关注。本文通过对高层建筑火灾危险源的分析,把影响高层建筑防火的因素分成了防火系统、灭火系统、安全疏散系统、消防管理四个因素。本文根据系统性原则、可续性原则、评估指标的特殊性与普遍性原则、评价指标的可量化原则将防火因素分为若干个小因素,并逐一进行分析研究。在此基础上建立了适用于BP神经网络的高层建筑消防安全评估指标体系,并根据国家标准将影响高层建筑消防安全的因素划分成五个等级。通过对BP神经网络的输入层、隐层、输出层的设计和调整,建立了高层建筑消防安全的BP神经网络模型。根据高层建筑的具体数据及有关专家的判定,搜集了包含高层建筑防火系统、灭火系统、安全疏散系统、管理几方面因素的安全评估样本。本文的训练样本来自保定市消防局。运用Matlab7.0实现对高层建筑防火评估的仿真,在建模和仿真的过程中运用加动量因子和变步长的优化算法来解决BP神经网络收敛速度慢的缺陷。根据不断的循环学习训练,不断调节网络模型中各层的权值和阀值,最终得到理想模型,并带入检验样本对模型进行检验校正。实践证明,此模型最终输出误差能够达到精度要求,该模型具有一点的实际应用价值,但仍需进一步的改善和完备。
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