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专利号: 2022105216543
申请人: 常州机电职业技术学院
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 救生;消防
更新日期:2024-01-05
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种大空间仓库火灾预警灭火系统,其特征在于,包括:至少一个温度传感器,采集仓库内的温度数据;

至少一个湿度传感器,采集仓库内的湿度数据;

控制模块,与温度传感器、湿度传感器电性连接,并将温度数据、湿度数据通过通讯模块上传至服务器;

所述服务器通过大空间仓库火灾预警模型判断仓库内的火灾危险指数,当火灾危险指数超过设定阈值时,向控制模块发送喷水启动信号;

构建所述大空间仓库火灾预警模型包括:获取历史数据中火灾关联数据并获得其对应系数,通过软间隔SVM计算得到最优分类*超平面的法向量w;

*

通过法向量w构建当前状态与有和无火灾类别历史数据的均方误差算式,以获得相应均方误差;以及通过上述均方误差构建大空间仓库火灾预警模型;

获取历史数据中火灾关联数据并获得其对应系数,通过软间隔SVM计算得到最优分类*超平面的法向量w的方法包括:获取历史数据中火灾关联数据并获得其对应系数,即(1) (2) (3)

设定数据向量,即x=(x ,x ,x );

(1) (2) (3)

其中,x 为库存物品易燃等级,x 为温度,x 为湿度;

(1) (2) (3) (1)建立与上述数据向量对应的权值系数向量w=(w ,w ,w );其中,w 为库存物品易(2) (3)燃等级系数;w 为温度系数;w 为湿度系数;以及*

通过软间隔SVM计算得到最优分类超平面的法向量w,即*

使用软间隔SVM,以得到最优分类超平面的法向量w;

s.t yi(w·xi+b)≥1‑ξi;

ξi≥0 i=1,2,....N;

式中C为惩罚系数,ξi为松弛变量,b为偏置;以及xi为第i个训练数据向量,yi为xi的类标记;yi为‑1时表示有火灾类别,yi为+1时表示无火灾类别,N为训练数据数目;

*

使用KKT条件,求对偶问题的最优解,得到最优分类超平面的法向量w,*其中α为拉格朗日乘子向量中对偶问题的解;

*

通过法向量w构建当前状态与有和无火灾类别历史数据的均方误差算式,以获得相应均方误差,即设当前状态与有火灾类别历史数据的均方误差Mn,设计算当前状态与无火灾类别历史数据的均方误差MP,上式中,Nn为类别y=+1(无火灾类别)的样本数,NP为类别y=‑1(有火灾类别)的样本数;xc为当前状态数据向量;

通过上述均方误差构建大空间仓库火灾预警模型的方法包括:建立大空间仓库火灾预警模型,式中,γ为当前状态下大空间仓库当前区域火灾危险度,γ的值在0‑1之间,越大则表示火灾危险度越大。