高层建筑火灾智能识别研究开题报告

全文总字数：713字

1. 研究目的与意义

火灾的不可控制和蔓延性对人类生命财产和社会经济造成了重大的损害,近年一些城市发生的高层、超高层建筑火灾实例反映的现实状况不容乐观：火灾事故数量多，经济损失重，人员伤亡大，社会影响深等，已成为急需解决的重要问题。

在火灾发生的早期，如果能够早预报，就能做到防患于未燃。

2. 国内外研究现状分析

多年来，高层建筑的防火安全问题日益得到国内外火灾科学工作者的广泛关注。

目前，国外高层建筑防火研究主要研究火灾中烟气运动规律及控制理论。

研究方法主要采用理论模拟方法和实验方法。

3. 研究的基本内容与计划

要求熟悉模糊控制和神经网络智能算法，建立基于模糊神经网络的火灾识别模型，并用matlab进行仿真验证。

内容：在火灾无线监控系统中，监控中心将接收到监控网络节点的环境数据，如温度，烟雾，浓度等建立数据库，智能火灾识别算法对数据库的数据建立火灾识别模型。

计划： ①撰写开题报告和文献综述 （1- 3 周） ②学习模糊控制相关知识 （4- 5 周） ③学习神经网络并选择合适的神经网络 （6- 7 周） ④模糊控制与神经网络相结合的结构设计（ 8-10 周） ⑤使用matlab软件对算法进行仿真分析 （11-13周） ⑥完成设计说明书 （14-15周）

4. 研究创新点

由于火灾发生本具有随机性，火灾过程相对比较复杂，较多的不确定性决定火灾探测问题难以建立比较准确的数学模型，因此，本设计从结合模糊控制和神经网络各自的优点，建立火灾识别模型，以期在解决误报、漏报、智能化程度等方面取得较好效果。