基于人工神经网络和正规化周期回归的耦合模型及其应用

基于人工神经网络和正规化周期回归的耦合模型及其应用

1.基于人工神经网络和正规化周期回归的耦合模型及其应用 篇一

基于人工神经网络模型的舰船防火设计方法

根据舰船实际和火灾理论,建立了舰船舱室火灾危险性的动静二类 4个指标:失火危险性指标、舱室相关度指标、设备使用状态指标和人员状态指标,对舰船各种舱室的火灾危险性进行量化.笔者先给出规范中9类舱室的各指标值,应用笔者所开发的神经网络模型,建立舱室火灾危险性指标值与舱室分隔等级的关系模型,求出舱室防火分隔等级值,降低了对设计者经验的`要求.运用开发的模型对某大型舱室进行防火设计,获得的结果与其他方法的结果基本一致,可供舰船防火设计时参考.

作 者：仲晨华 孙洪江 杨志青 殷沐德 ZHONG Chen-hua SUN Hong-jiang YANG Zhi-qing YIN Mu-de 作者单位：仲晨华,杨志青,殷沐德,ZHONG Chen-hua,YANG Zhi-qing,YIN Mu-de(海军工程大学船舶与海洋工程系)

孙洪江,SUN Hong-jiang(驻上海地区舰艇设计军代表室)

刊 名：中国安全科学学报 ISTIC PKU英文刊名：CHINA SAFETY SCIENCE JOURNAL年，卷(期)：15(5)分类号：X91关键词：舰船 防火设计 神经网络 模型 防火分隔等级