電動車火災預警研究

李娟

(山西警察學院，山西太原 030000)

1 引言

火災的發生不僅會給人類賴以生存的居住環境帶來十分嚴重的危害，同時還會對人類的生命安全和財產帶來威脅[1-2]。為此，人類需要積極做好火災的預防工作，當火災發生時及時給出對應的治理措施。火災是一種發展速度快且容易失去控制的危害[3]。當火勢嚴重時再進行撲滅，會導致人力和物力大幅度增加。為了最大程度降低火災所帶來的危害以及損失，對電動車火災預警同時采取相關的防護措施具有十分重要的科學意義。已有專家給出了一些較好的研究成果，Taylor J 等人提出特定指令增強火災語音警告方法[4]，研究探討語言警告和口語形式的火災疏散警告，并排列不同順序短語，實現語音火災警告。高建豐等人針對火災預警系統進行改進和分析[5]，組建基于量子粒子群算法優化BP神經網絡的火災智能預警算法，將溫度以及煙霧濃度等數據設定為神經網絡的輸出，通過量子粒子群優化算法隨機產生權值和閾值，最終輸出火災預警結果。上述兩種方法雖然取得較為滿意的研究成果，但是由于未考慮采集和預處理各項控制因素，導致預警延時增加，預警精度較低。為此，提出一種電動車火災預警方法，能夠有效降低預警延時和預警費用，獲取較為理想的預警效果。

2 貝葉斯網絡方法

2.1 拓撲結構的確定

通過貝葉斯數據融合方法對已有的電動車失火火勢觀測值Z進行預警，獲取n維狀態向量X的后驗概率，并且構建目標函數p(Z|X)。……