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热辐射引发设备二次损坏概率的BP神经网络预测

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-05-07  浏览次数:0
摘 要:为提高化工园区火灾热辐射风险预测精度,预防设备Z-次损坏事故的发生,通过建立3层反向传播(BP)神经网络模型来预测设备损坏概率,研究二次损坏概率与影响因素参数(设备容积,视角系数,与爆炸点的距离)之间关系。以用多米诺风险理论计算出的设备二次
  • 【题 名】热辐射引发设备二次损坏概率的BP神经网络预测
  • 【作 者】粱瑞 侯杉杉
  • 【机 构】兰州理工大学石油化工学院 甘肃兰州730050
  • 【刊 名】《中国安全科学学报》2014年 第2期 77-81页 共5页
  • 【关键词】反向传播(BP)神经网络 二次损坏概率 多米诺 热辐射 误差值 预测
  • 【文 摘】为提高化工园区火灾热辐射风险预测精度,预防设备Z-次损坏事故的发生,通过建立3层反向传播(BP)神经网络模型来预测设备损坏概率,研究二次损坏概率与影响因素参数(设备容积,视角系数,与爆炸点的距离)之间关系。以用多米诺风险理论计算出的设备二次损坏概率为样本集,对建立的BP神经网络模型进行训练、测试和误差分析。结果表明,设备损坏概率与神经网络预测的概率之间最小误差值为9.9625×10^13。设备二次损坏概率随距离的增大而减小,且随设备容积、视角系数的增大而增大。其中,视角系数对损坏概率的影响最明显。
 
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  • (1) 反向传播(BP)神经网络,二次损坏概率,多米诺,热辐射,误差值,预测
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