| 基于PSO-SVM模型的苯储罐泄漏浓度预测 |
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| 引用本文： | 程云芳,邱榕,王自龙,蒋勇. 基于PSO-SVM模型的苯储罐泄漏浓度预测[J]. 消防科学与技术, 2019, 0(6): 890-894 |
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| 作者姓名： | 程云芳 邱榕 王自龙 蒋勇 |
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| 作者单位： | 中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划项目(2016YFC0801505) |
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| 摘 要： | 以苯储罐为研究对象,利用ALOHA软件模拟了不同大气温度、风速、地面粗糙度、泄漏口直径和测点条件下苯浓度的变化。将ALOHA模拟数据作为训练样本,建立苯泄漏区域浓度的粒子群-支持向量机(PSO-SVM)预测模型。为验证模型预测性能,采用遗传算法支持向量机(GA-SVM)模型和支持向量机(SVM)模型进行预测,并与PSO-SVM模型对比。结果表明,PSO-SVM模型预测效果优于GA-SVM和SVM模型。
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| 关 键 词： | 苯储罐 泄漏 PSO-SVM模型 ALOHA |
Prediction of benzene leakage area concentration based on particle swarm support vector machine model |
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| CHENG Yun-fang,QIU Rong,WANG Zi-long,JIANG Yong. Prediction of benzene leakage area concentration based on particle swarm support vector machine model[J]. Fire Science and Technology, 2019, 0(6): 890-894 |
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| Authors: | CHENG Yun-fang QIU Rong WANG Zi-long JIANG Yong |
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| Affiliation: | (State Key Laboratory of Fire Science, University of Science and Technology of China, Anhui Hefei 230026, China) |
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| Abstract: | CHENG Yun-fang;QIU Rong;WANG Zi-long;JIANG Yong(State Key Laboratory of Fire Science, University of Science and Technology of China, Anhui Hefei 230026, China) |
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| Keywords: | benzene storage tank leakage PSO-SVM model ALOHA |
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