АННОТАЦИЯ - Еволюційні моделі та методи аналізу і оптимізації рівня пожежної безпеки житлових об'єктів

Джулай А. Н. Эволюционные модели и методы анализа и оптимизации уровня пожарной безопасности жилых объектов. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 - автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии. - Черкасский государственный технологический университет Министерства образования и науки Украины, Черкассы, 2006.

В диссертации осуществлена постановка и решение новой актуальной задачи повышения эффективности функционирования системы пожарной охраны путем разработки и использования моделей, методов и средств анализа и оптимизации уровня пожарной безопасности объектов жилого сектора. Автоматизация процессов определения пассивной и активной безопасности объектов позволяет применять активные меры профилактического характера.

Выполнены математические постановки и разработаны модели решения задач идентификации уровня пожарной безопасности жилых объектов, минимизации ошибок личного состава пожарных подразделений, оптимизации пути проезда пожарного расчета к месту пожара. Определены базовые методы решения таких задач и выполнено моделирование, показавшее низкую точность идентификации. При этом погрешность результатов, полученных нейросетевыми методами на порядок ниже, чем классическими, базирующимися на использовании метода наименьших квадратов.

Приведено решение задачи идентификации уровня пожарной безопасности жилых объектов с учетом влияния внешних и внутренних факторов, что позволяет проводить профилактические и предупредительные мероприятия. Для определения и уменьшения влияния шумовых эффектов на качество идентификации предложено использовать двухядерную нейронную сеть, что одновременно позволило увеличить скорость обучения.

Разработано модель функции времени проезда пожарного расчета к месту пожара и предложено метод ее оптимизации с использованием генетического алгоритма. Автоматизированный расчет оптимального пути позволил минимизировать влияние фактора субъективности и ускорить принятие решений.

Разработаны методы анализа ошибок личного состава пожарных подразделений при тушении пожаров с использованием корреляционно-регрессионного и нейросетевого анализа, что позволило определять ситуации повышенного риска и уменьшать вероятности их возникновения.

Предложено технологию самоорганизации нейронной сети за счет последовательной оптимизации ее структуры в зависимости от начальных данных, что позволило увеличить скорость обучения сети и обойти проблему ее переобучения.

Разработаны структура и принципы функционирования информационно-аналитической системы "БЕЗПЕКА", предназначенной для сопровождения процессов принятия решений при профилактических работах и пожаротушении. Использование данных информационного банка и результатов работы информационно-аналитической системы позволяет уменьшить время локализации и ликвидации пожара.

В результате проведения экспериментов установлено, что двухядерная нейронная сеть учится, в среднем, на 36 - 40 % меньше времени, чем обычная прямосвязная сеть при одних и тех же алгоритмах обучения. Точность идентификации, вычисляемая на проверочной последовательности, увеличивается на 2 - 3 %. Сравнительный анализ использования разработанного метода оптимизации пути к месту пожара и экспертных оценок показал, что время проезда уменьшено на 7 - 10 %. Уменьшение ошибок личного состава достигается информационным сопровождением, содержащим данные об аналогичных ситуациях, их вероятностях и корреляционных связях.

Ключевые слова: пожарная безопасность, идентификация, нейронные сети, оптимальный путь, генетический алгоритм, энтропия, автоматизированная система.

SUMMARY

Dzhulai A. N. Evolutionary models and methods of analysis and optimization of fire security estimation of real property. - Manuscript.

Thesis for the academic degree of Candidate of Technical Sciences in speciality 05.13.06 - automated control systems and progressive information technologies. Cherkasy state technological university Ministry of education and science of Ukraine, Cherkasy, 2006.

Dissertation research is devoted to the problem of efficiency rise for extinguishing of fire due to development and introduction of new information-analytical technologies and automated support of decision making. The analysis of modern theories, models, methods and facilities of fire extinguishing is executed and their accordance to the modern level of computerizing of the fire guard system in Ukraine is set.

The mathematical formalization of research problems are executed and mathematical models are offered. For identification of estimation function of fire strength security it is offered to use neural networks with the gradient methods of learning. For way optimization of fire subsection to the place of fire it is suggested to

Apply a genetic algorithm. It is offered to multiply informing of initial information due to implementation of composition of box-counting, main component method and "whitening" of entrances.

For reduction of noise presence effects in statistical data it is offered to use a twonuclear neural network. The model of time function of fire subsection passage to the place of fire is developed and the method of its optimization on the base of genetic algorithm is offered, that allowed to minimize time on acceptance of decisions due to the automated computation of optimum way and reduction of influencing of factor subjectivity and, accordingly, to minimize time of localization and liquidation of fire, and also errors of personnel.

Key words: fire safety, authentication, neural networks, optimum way, genetic algorithm, entropy, automated system.

Похожие статьи




АННОТАЦИЯ - Еволюційні моделі та методи аналізу і оптимізації рівня пожежної безпеки житлових об'єктів

Предыдущая | Следующая