本发明公开了一种危险化学品库房火灾动态智能风险评估的方法,首先将危险化学品库房中现存的样本数据按照7:3的比例分为训练集和测试集;通过将改进高斯核函数和多项式核函数进行线性组合,建立改进混合核函数的支持向量机SVM模型,即NPSVM模型;采用静电放电算法ESDA优化所建立的NPSVM模型的参数,并最终形成ESDA‑NPSVM预测模型;基于所建立的ESDA‑NPSVM预测模型,利用提前划分的训练集和测试集对该预测模型进行训练,得到库房火灾风险等级智能评估模型;基于所建立的库房火灾风险等级智能评估模型,对危险化学品库房的火灾风险等级进行评估。该方法能够克服现有技术中对危险化学品库房火灾风险评估成本较高,泛化能力弱且容易过拟合的问题,具有较高的泛化能力和预测准确性。
声明:
“危险化学品库房火灾动态智能风险评估的方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)