论文摘要
随着智慧城市建设的步伐不断加快以及人工智能技术的高速发展,如何利用大数据技术对电气火灾事件实现精准预测已经成为当前火灾预防研究者特别关注的问题.本文设计并实现了基于TensorFlow智能学习系统的LSTM神经网络电气火灾预测算法,对某地区输电线路上的数据进行了分析,通过多次数据迭代和参数调优对模型进行了训练,实验结果表明,基于TensorFlow的LSTM神经网络算法对于电气火灾的预测不仅具有较高的准确度,而且泛化能力强,预测效果明显好于其他学习算法.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵月爱,秦佳宁
关键词: 深度学习,电气火灾预测
来源: 太原师范学院学报(自然科学版) 2019年02期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 太原师范学院计算机科学与技术系
基金: 山西省重点研发计划项目基于GIS的智能消防远程预警平台研究(201803D121088)
分类号: TM92;TP183
页码: 44-48
总页数: 5
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