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作者：张立宁;国蛟倩;安晶;庄鑫;
单位：华北科技学院河北省土木工程灾变控制与灾害应急重点实验室;华北科技学院建筑工程学院;
摘要：为准确评价酒店建筑火灾应急能力，构建基于主成分分析与遗传神经网络的酒店建筑火灾应急能力评价模型。首先结合文献建立酒店建筑火灾应急能力评价的指标体系，进而构建基于BP神经网络的酒店建筑火灾应急能力评价模型；为避免BP神经网络的维数灾难问题，利用主成分分析法(Principal Component Analysis, PCA)先对指标体系进行降维处理，同时为解决BP神经网络评价时已陷入局部最优的不足，引入遗传算法(Genetic Algorithm, GA)对BP神经网络的权值与阙值进行优化。在此基础上，以70栋酒店建筑调查数据为例，进行实例分析。结果表明，与传统BP神经网络模型、GA-BP神经网络模型、PCA-BP神经网络模型相比，PCA-遗传神经网络评价模型评价精度明显更高，评价相对误差仅为2.33%,且平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)和均方误差(Mean Square Error, MSE)均显著降低；通过十折交叉试验，验证了PCA-遗传神经网络评价模型具有良好的泛化能力和鲁棒性，可用于实际酒店建筑火灾应急能力评价。
关键词：安全工程;;酒店建筑火灾;;应急能力评价;;主成分分析法;;遗传神经网络模型
基金资助：河北省重大科技支撑计划项目(24294301Z)
