摘要
本发明涉及火灾检测技术领域,且公开了一种基于递归趋势预测神经网络的多传感器火灾检测系统,传感器数据处理模块提取得到传感器的即时读数,并且计算得到传感器的趋势预测值和水平预测值;传感器数据处理模块与火灾预测模块通过执行通信管理服务模块设定的数据传输协议,将传感器的即时读数、趋势预测值和水平预测值完整可信传输至火灾预测模块;火灾预测模块将每一个传感器的即时读数、趋势预测值和水平预测值整合为一个整体输入,通过递归趋势预测神经网络模型的循环趋势预测神经网络结构进行融合,生成当前时刻的火灾概率估计值。本发明能够更早地检测火灾事件,显著降低误报和漏报率,特别适合需要实时监控和快速响应的火灾检测应用环境。
技术关键词
火灾检测系统
数据处理模块
神经网络模型
火灾检测方法
多传感器
数据传输协议
神经网络结构
火灾检测技术
传感器单元
因子
参数
建筑物
矩阵
场景
误差
工业
系统为您推荐了相关专利信息
风机叶片结冰
参数
风力发电机组
故障诊断模型
功率
径流预测方法
复杂度
BiLSTM模型
序列
成分提取方法
传感器管理模块
人机交互模块
发布订阅通信机制
原型
规划
氮氧化物排放浓度
催化还原系统
动态预测方法
参数
变量
数字化管理系统
除湿设备
风险评估模型
数据压缩策略
生锈