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[1]潘长城,王时彬,王如君,等.基于信息融合与GM的石油罐区安全监控预测模型[J].中国安全生产科学技术,2014,10(7):21-25.[doi:10.11731/j.issn.1673-193x.2014.07.004]
　PAN Chang-cheng,WANG Shi-bin,WANG Ru-jun,et al.Petroleum tank farm safety monitoring forecasting model based on information fusion and GM[J].JOURNAL OF SAFETY SCIENCE AND TECHNOLOGY,2014,10(7):21-25.[doi:10.11731/j.issn.1673-193x.2014.07.004]
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基于信息融合与GM的石油罐区安全监控预测模型
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《中国安全生产科学技术》[ISSN:1673-193X/CN:11-5335/TB]

卷:
10
期数:
2014年7期
页码:
21-25
栏目:
学术论著
出版日期:
2014-07-31

文章信息/Info

Title:
Petroleum tank farm safety monitoring forecasting model based on information fusion and GM
作者:
潘长城1; 王时彬2; 王如君3; 康荣学3
（1.首都经济贸易大学 安全与环境工程学院, 北京 100070；2.昆明理工大学 国土资源工程学院, 云南 昆明 650093 ； 3.中国安全生产科学研究院, 北京 100012 ）
Author(s):
PAN Chang-cheng1;  WANG Shi-bin2;  WANG Ru-jun3;  KANG Rong-xue3
（1.College of Safety and Environmental Engineering, Capital University of Economics and Business, Beijing 100070, China; 2. Faculty of Land Resource，Kunming University of Science and Technology，Kunming Yunnan 650093, China;  3.China Academy of Safety Science and Technology, Beijing 100029, China）
关键词:
信息融合; 最优加权融合; 遗传算法（GA）; BP神经网络; 安全监控
Keywords:
information fusion;  optimal weighted fusion;  genetic algorithms (GA);  BP neural network;  safety monitoring
分类号:
X924.3
DOI:
10.11731/j.issn.1673-193x.2014.07.004
文献标志码:
A
摘要:
近年来，石油罐区安全事故发生频率呈不断上升趋势。为有效增强罐区安全监控预警系统监测数据的可靠性，并实现对事故的早期预警，基于多传感器信息融合技术和灰色模型（GM）理论，建立出石油罐区安全监控预测模型。首先，研究了基于递推最小二乘法改进的最优加权融合算法，并将其作为一级（特征级）融合模型，其次，介绍分析了灰色预测理论及GM（1,1）模型的实现过程，最后建立出基于GA-BP神经网络算法的二级（决策级）数据融合模型，并得到石油罐区安全监控预测模型。
Abstract:
In recent years, oil tank farm safety accident frequency showed a trend of rising. In order to effectively enhance the terminal security monitoring early warning system for the reliability of the monitoring data, and realize the early warning of accidents. The oil tank farm safety monitoring model was built based on multi\|sensor information fusion technology and the theory of grey model (GM). First of all, the improved optimal weighted fusion algorithm based on the recursive least square method was studied and it was used as a level 1 (characteristics) fusion model, secondly, the analysis of the grey prediction theory and realization process of GM (1, 1) model was introduced, and finally a secondary based on GA \| BP neural network algorithm (decision) data fusion model was established, and the oil tank farm safety monitoring model was achieved.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
“十二五”国家科技支撑计划项目(2012BAK03B03)
更新日期/Last Update: 2014-07-30