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  1 引言

    　　現(xiàn)代化城市具有建筑物集中、生產(chǎn)集中、財富集中、人口集中等特點，一旦發(fā)生火災(zāi)，熱必造成巨大的經(jīng)濟損失和人員傷亡，甚至?xí)鹕鐣邮?。特別近年來城市火災(zāi)發(fā)生呈上升趨勢，給社會造成了不可忽視的損失。1998年3月22日，倫敦金融城中心發(fā)生火災(zāi)，一幢44層高塔樓的1/5化為灰燼。2001年8月27日，俄羅斯首都莫斯科的奧斯坦基諾電訊發(fā)射塔（世界第二高的電視發(fā)射塔）發(fā)生火災(zāi)，7人遇難。2002年6月16日，位于北京海淀區(qū)學(xué)院路20號的“藍極速”網(wǎng)吧發(fā)生火災(zāi)，造成25人死亡，12人受傷，燒毀建筑95²，燒毀臺式電腦71臺。因而對火災(zāi)發(fā)生次數(shù)及其分布特性進行準(zhǔn)確、有效地預(yù)測，有利于消防部門合理投入人力、物力，優(yōu)化配置消防資源、設(shè)施等，也有利于消防隊伍的科學(xué)培訓(xùn)和管理。應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法，掌握火災(zāi)事故發(fā)生次數(shù)的規(guī)律，成功的預(yù)防火災(zāi)的發(fā)生，對減少人員傷亡，財產(chǎn)損失，對社會經(jīng)濟發(fā)展，對保持社會秩序的穩(wěn)定，都具有非常重要意義。

    2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其算法步驟

    　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于連接學(xué)說構(gòu)造的智能仿生模型，它是由大量神經(jīng)元組成的非線性動力學(xué)系統(tǒng)，是由大量的，同時也是很簡單的處理單元（神經(jīng)元）廣泛地相互連接而形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人的大腦活動，具有極強的非線性逼近、大規(guī)模并行處理、自訓(xùn)練學(xué)習(xí)、容錯能力以及外部環(huán)境的活應(yīng)能力。由于城市火災(zāi)的發(fā)生具有很大的突發(fā)性、復(fù)雜多樣性及非線性，在很大程度上受外界環(huán)境的影響，因而利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點和功能，對城市火災(zāi)進行預(yù)測預(yù)報，更符合火災(zāi)發(fā)生的特性。

    2.1BP網(wǎng)絡(luò)模型

    　　BP（Back Propagation）網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)前應(yīng)用最為廣泛的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，有80%~90%的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是采用BP網(wǎng)絡(luò)或變形網(wǎng)絡(luò)，是前向網(wǎng)絡(luò)的核心部分。標(biāo)準(zhǔn)的Bp網(wǎng)絡(luò)模型由3個神經(jīng)元層次組成，如圖1所示。其最下層稱為輸入層，中間層稱為隱含層，最上層稱為輸出層，各層次之間的神經(jīng)元形成全互連接，各層次內(nèi)的神經(jīng)元之間沒有連接。其中輸入層n個節(jié)點分別對應(yīng)n個輸入分量，輸入分量p=(p₁，p₂， p₃…p_n)，輸出層m個節(jié)點，其對應(yīng)m個輸出分量T=（t ₁，t ₂，t ₃…t _m）。

    　　

    　　圖1 BP網(wǎng)絡(luò)模型

    2.2BP算法步驟

    　　給輸入層單元到隱含層單元的連接權(quán)值w _ij¹，i=1，2，…，s¹，j=1，2…n，隱含層單元到輸出層單元連接權(quán)值w _mi²，m=1，2…s²，i=1，2，…，s¹，隱含層閥值單元b _i¹，輸出層的閥值b _m²，并賦予權(quán)值、閥值（-1+1）區(qū)間的隨機值。

    2.2.1BP網(wǎng)絡(luò)的輸入向前傳播

    　?。?）將樣本值P輸入，通過連接權(quán)值w _ij¹送到隱含層，產(chǎn)生隱含層單元的激活值：

    　　A_t¹=f¹（Σw _ij¹P+ b _i¹） （1）

    　　式中，i，j同上，f¹函數(shù)為對數(shù)s形函數(shù)，即f¹（x）（1+e ^-x）^-1 （2）

    　?。?）計算輸出層單元激活值：

    　　A_m²=f（Σw _mi² A_t¹+ b _m²）

    　　令c=Σw _mi² A_t¹+ b _m² （3）

    　　式中，f函數(shù)文中取飽和線性函數(shù)：