基于非线性支持向量机的公交车自燃检测研究.pdf

《基于非线性支持向量机的公交车自燃检测研究.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、2015年5月机械设计与制造工程Mav．2015第44卷第5期MachineDesignandManufacturingEngineeringVol_44No．5DOI：10．3969／j．issn．2095—509X．2015．05．018基于非线性支持向量机的公交车自燃检测研究舒适，季行健，董红召(浙江工业大学机械工程学院，浙江杭州310014)摘要：针对近年来公交车自燃事故频发、实时火灾检测困难的问题，引入非线性支持向量机判别公交车自燃的方法，建立了公交车自燃仿真模型，并通过仿真数据对非线性支持向量机进行了训练和验证。验证表明：当公交车发动机舱室内有自燃情况发生时，该方法能够迅速、准

2、确地进行识别，对自燃初始阶段具有良好的辨别能力。关键词：自燃检测；公交车；非线性支持向量机；火灾仿真中图分类号：TP24文献标志码：A文章编号：2095—509X(2015)05—0078—04随着城市公交车保有量和城市高温天气增多方法，对于二类分类问题线性可分时，该方法通过以及公交车电控系统的复杂化、集成化不断加强，对样本集进行学习，寻找最优分类超平面。当把此公交车在运行时发生自燃事故也不断增多llJ。近平面作为分类决策面时，它能对不同类别的新样本年来国内外由于公交车自燃导致的人员伤亡事故做尽可能正确的划分；当样本非线性可分时，支持屡见不鲜，公交车自燃严重威胁公共安全。因向量机通过非线性

3、映射F：一()将样本映射此，研究公交车自燃危险检测方法，对有效预防公到一个高维特征空间，使训练样本在这个高维空间交车自燃、减少乘客生命财产损失有着重要的意实现线性可分。该方法通过选取合适的核函数，构义。成非线性支持向量机，实现样本从低维空间向高维目前国内外针对公交车自燃危险检测的研究空间的映射，可以有效解决低维空间数据的非线性还比较少，对火灾危险的检测和预警主要依靠固定分类问题，因此非线性支持向量机算法很适合于火开关量火灾报警器，例如感烟型、感温型、感光型火灾自燃的判别。灾探测器。由于公交车运行时发动机舱室内粉非线性核函数主要包括以下类型。尘大、温度高、噪声干扰强，传统阈值比较法难以达1)

4、多项式核函数：K(，)=(·)，通过d到公交车火灾检测的要求，而采用智能化学习算法阶的多项式实现样本到高维空间的映射。可以提高预警的准确率J，但缺乏大量的用于自2)径向基(RBF)核函数：(，)=学习的数据样本。此外，由于发生自燃的随机性expf、二LOt)，>o，是宽度系数。大J，已有的火灾判别方法应用时具有反应速度慢、不能识别自燃苗头、使用环境单一等缺陷。3)Sigmoid核函数：K(，)=tanh(口<，为解决以上难题，本文引入了非线性支持向>+r)，其中口是标量，r为位移参数。量机对公交车自燃危险进行检测，采用FDS(fire非线性支持向量机的训练过程是通过求解如dynamicss

5、imulator)软件模拟不同工况下公交车下目标函数来实现的：发动机舱燃烧情况，并对此检测方法的效果进行1nJfn寺一+c(∑验证。1(1)s．t．Y(·∞+6)一1+≥0【：11非线性支持向量机，2，⋯，n支持向量机(SVM)是一种新型的智能学习式中：∞为最优分类超平面的法向量；≥0是松收稿日期：2015—03—23基金项目：国家自然科学基金资助项目(6l174176，61273240)；浙江省科技计划项目(2013C33086)作者简介：舒适(1988一)，男，湖北鄂州人，浙江工业大学硕士研究生，主要研究方向为智能交通研究。·78·2015年第5期舒适：基于非线性支持向量机的公交车自燃

6、检测研究弛变量；C为分类错误惩罚因子；ER，Y∈行状态表征舱室内有无自燃危险。由于公交车自{+1，一1}，Y是输入向量的类别标签；b是分类燃具有极大的偶然性且获取自燃数据样本困难，因超平面的截距，用于调整置信范围和经验误差之间而采用公交车火灾仿真的方式对自燃检测问题进的均衡。求解此目标函数是一个凸二次规划问题，行研究。它的局部最优解即为全局最优解，可以避免神经网FDS软件是美国国家技术标准局(N／ST)火灾络求解中存在的局部极小值问题。研究室研发的火灾场模拟软件，主要用于求解火灾通过训练样本完成对非线性支持向量机的训过程中环境的状态参数(温度、烟雾、气体浓度等)练后，可得样本的SVM判决的

7、分类函数为：随时间的变化情况。本文依据黄海牌某型12m公Z交车的实际尺寸和结构建立火灾仿真模型，如图2)：sgn[∑aiK(x，)一6](2)所示，模型中(包括发动机舱)各部件所处的位置式中：f是支持向量个数；0为支持向量系数。与实际车辆各部件所处的位置相同。2自燃火灾判别流程2．0基于非线性支持向量机的公交车发动机舱自燃判别过程分为2个阶段：一是训练阶段，通过已O．0知的正常状态和火灾状态的特征样本对非线性支0．02．