基于IOWA-RBF神经网络的地铁车站火灾安全评价.pdf

【地铁车站火灾安全评价方法】 本文探讨了一种基于IOWA-RBF神经网络的地铁车站火灾安全评价方法，旨在提供更为科学和精确的火灾风险评估。该方法关注于地铁车站的消防安全，考虑到地铁环境的独特性，如封闭性强、疏散困难等，火灾可能导致严重的人员伤亡和财产损失。 构建了包括消防设计、消防管理、消防设备、应急设备和消防环境在内的多维度指标体系。这一指标体系旨在全面评估地铁车站的火灾预防和应对能力。通过对历年地铁火灾资料的统计分析，识别出影响火灾发生和发展的关键因素。 在评价过程中，采用了IOWA算子来确定各指标的权重。IOWA算子结合了正态密度分布函数和0系数，使得权重分配更加合理且能反映出数据的分布特征。通过降序规则对原始数据进行排序，然后用IOWA算子赋予新数据权重，这种方法可以有效地处理专家意见中的极端性，提高评价的客观性。 接着，利用径向基函数（RBF）神经网络进行数据建模。RBF神经网络因其在非线性问题上的强大拟合能力，被用于处理消防安全评价中的复杂关联性。通过输入各指标数据，RBF神经网络可以快速计算出地铁车站的火灾安全评价值，从而确定火灾安全等级。 以某地铁车站为例，应用该评价方法进行实证分析，结果显示其火灾安全等级高，与政府评估结果一致，这验证了该评价方法的科学性和有效性。相较于传统的评价方法，如模糊综合评价、动态变权模糊Petri网模型、证据理论和物元可拓理论，IOWA-RBF神经网络模型更具有动态性和准确性，能更好地处理不确定性因素和复杂的指标关系。 然而，现有的评价方法仍存在一些局限性，如依赖专家经验、无法完全消除极端性影响以及处理指标间复杂关系的能力有限。针对这些问题，本文提出的IOWA-RBF神经网络模型提供了改进，但BP神经网络的局限性（如易陷入局部最小值）也提醒我们在实际应用中需要注意模型的优化和训练策略。 基于IOWA-RBF神经网络的地铁车站火灾安全评价方法是一种综合、动态的评价工具，能够为地铁系统的安全管理提供有力支持，有助于预防和减少火灾事故的发生，保障公众的生命安全和城市交通系统的稳定运行。未来的研究可以进一步探索如何优化神经网络结构和训练方法，以提高评价的精度和实用性。