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基于粒子群神经网络算法的交通枢纽火灾应急疏散评价
引用本文:杜娟,杨虹.基于粒子群神经网络算法的交通枢纽火灾应急疏散评价[J].中国信息化,2014(6):66-68.
作者姓名:杜娟  杨虹
作者单位:[1]天津城投枢纽运营管理有限公司 [2]包钢集团(公司)生产部运输处
摘    要:在构建交通枢纽火灾应急疏散评价系统的基础上,建立用粒子群优化算法(PS0)和BP神经网络相结合的混合算法来进行综合评价的模型。该模型全面考虑影响应急疏散的各种因素,将定性分析和定量分析相结合,使评价结果更符合实际、更可靠。实例计算结果表明:PSO-BP方法简便、通用,其结果符合运营实际,能很好的反应交通枢纽火灾状况下应急疏散的实施效果。

关 键 词:交通枢纽  应急疏散  BP神经网络  粒子群优化算法

Evaluation of Fire Emergency Evacuation of Traffic Hub Based on PSO-BP Model
Affiliation:Du Juan (Tianjin City Hub Operation & Management Co.Ltd, Tianjin 300010)
Abstract:On the basis of evaluating fire emergency evacuation of traffic hub, the authors present the model of the mixed algorithm of PSO(particle swarm optimization) algorithm and BP(back-propagation)network for comprehensive evaluation, which could fully consider factors of emergency evacuation. Exemplified calculation result shows that PSO-BP model is simple, convenient and universal. The result accords with the reality of operating, the implementing effect of fire emergency evacuation of traffic hub that it can be very good..
Keywords:traffic hub  emergency evacuation  BP neural networks  particle swarm optimization algorithm
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