Preview

Вопросы радиоэлектроники

Расширенный поиск

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЗНАЧЕНИЙ ФАКТОРОВ ПОЖАРООПАСНЫХ СИТУАЦИЙ НА КОРАБЛЯХ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

https://doi.org/10.21778/2218-5453-2020-7-8-34-40

Полный текст:

Аннотация

Описана процедура прогнозирования значений факторов пожароопасных ситуаций на кораблях, в том числе температуры, оптической плотности воздуха, концентрации аэрозоля. Предложенная процедура является гибкой и может быть расширена для учета других факторов, определяющих противопожарное состояние объекта мониторинга. Для прогнозирования используется искусственная нейронная сеть с архитектурой типа трехслойного персептрона. Приведена обобщенная схема реализации прогнозирования факторов пожароопасной ситуации, обосновывается выбор архитектуры используемой искусственной нейронной сети, приводится алгоритм обучения персептрона. В результате выполнения описанной процедуры осуществляется прогноз значений факторов для предупреждения возникновения пожароопасной ситуации с целью принятия заблаговременных мер. Внедрение процедуры определения прогнозных значений факторов пожара в алгоритмическое обеспечение корабельных информационно-управляющих систем способно существенно повысить эффективность принимаемых решений при обеспечении пожарной безопасности кораблей и судов.

Об авторе

А. Е. Романов
АО «Научно-производственное предприятие «Радар ммс»
Россия

Романов Александр Егорович, инженер

197375, Санкт-Петербург, ул. Новосельковская, д. 37, лит. А, тел.: 8 (953) 342-41-19



Список литературы

1. Хайкин С. Нейронные сети. М.: Вильямс, 2006. 1104 с.

2. Романов А. Е. Математическое моделирование развития пожароопасной ситуации на корабле на базе клеточных автоматов. Труды научно-технической конференции «Состояние, проблемы и перспективы создания корабельных информационно-управляющих комплексов». М.: Концерн «Моринформсистема-Агат», 2020.

3. Романов А. Е. Математическая модель степени опасности пожароопасной ситуации на корабле на основе системы нечеткого вывода // Вопросы радиоэлектроники. 2020. № 6. С. 54–60.

4. Тупиков Д. В., Иващенко В. А. Нейросетевое прогнозирование значений факторов возникновения пожара на производственных объектах. Сборник трудов международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях – ММТТ-27». Тамбов: ТГТУ, 2014. Т. 3. С. 59–61.

5. Wassermann P. D. Combined backpropagation/Cauchi machine. Neural Networks. Abstracts of the First INNS Meeting, Boston, 1988. Vol. 1. P. 556.

6. Parker D. B. Optimal algorithms for adaptive networks. Second order Hebbian learning. Proceedings of the IEEE First International Conference on Neural Networks, San Diego, 1987. Vol. 2. P. 593–600.


Для цитирования:


Романов А.Е. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЗНАЧЕНИЙ ФАКТОРОВ ПОЖАРООПАСНЫХ СИТУАЦИЙ НА КОРАБЛЯХ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ. Вопросы радиоэлектроники. 2020;(7-8):34-40. https://doi.org/10.21778/2218-5453-2020-7-8-34-40

For citation:


Romanov A.E. MARINE FIRE-DANGEROUS SITUATIONS FACTORS’ VALUES FORECASTING BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORK. Issues of radio electronics. 2020;(7-8):34-40. (In Russ.) https://doi.org/10.21778/2218-5453-2020-7-8-34-40

Просмотров: 16


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2218-5453 (Print)
ISSN 2686-7680 (Online)