建筑科学
建築科學
건축과학
BUILDING SCIENCE
2015年
3期
98-101,109
,共5页
公共建筑%火灾风险评估%支持向量机
公共建築%火災風險評估%支持嚮量機
공공건축%화재풍험평고%지지향량궤
public buildings%fire risk assessment%support vector machine
由于公共建筑火灾具有动态性、非线性的特点,目前的火灾风险评估方法在对公共建筑进行火灾风险评估时,很难建立精确的评估模型.支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)能有效解决小样本、非线性的问题,本文提出运用SVM进行公共建筑火灾风险评估,构建公共建筑火灾风险评估指标体系,建立了基于SVM理论的火灾风险评估模型,并以某商场为例,对所建立的模型进行验证.实例验证表明,基于SVM的火灾风险评估方法具有更高的精确度,能够更好地解决公共建筑火灾的动态性和非线性问题,在公共建筑火灾风险评估中具有较好的应用价值.
由于公共建築火災具有動態性、非線性的特點,目前的火災風險評估方法在對公共建築進行火災風險評估時,很難建立精確的評估模型.支持嚮量機(Support Vector Machine,簡稱SVM)能有效解決小樣本、非線性的問題,本文提齣運用SVM進行公共建築火災風險評估,構建公共建築火災風險評估指標體繫,建立瞭基于SVM理論的火災風險評估模型,併以某商場為例,對所建立的模型進行驗證.實例驗證錶明,基于SVM的火災風險評估方法具有更高的精確度,能夠更好地解決公共建築火災的動態性和非線性問題,在公共建築火災風險評估中具有較好的應用價值.
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