Еволюційні моделі та методи аналізу і оптимізації рівня пожежної безпеки житлових об'єктів

Зовнішні параметри: відстань до найближчої пожежної частини <>::=<число>; кількість пожежних частин у 20-кілометровій зоні <>::=<число>; ступінь укомплектованості найближчого підрозділу <>::=<> ? число, що виражає ступінь укомплектованості кадрами; укомплектованість засобами пожежогасіння <>::=<>; наявність і вид протипожежного водопостачання <>::=0|1, де 0 - протипожежного водопостачання немає, 1 - є; діаметр водопроводу <>::=<число>; стан найближчих джерел водопостачання <>::=0|1|2, де 0 ? стан найближчих джерел водопостачання незадовільний, 1 - задовільний, 2 - добрий; тиск у водопроводі <>::=<число>; наявність первинних засобів пожежогасіння <>::=0|1, де 0 ? первинних засобів гасіння немає, 1 - є; ступінь зручності під'їзду <>::=0|1|2, де 0 ? під'їзд незручний, 1 - задовільний, 2 - добрий; погодно-кліматичні чинники <>::=00|10|01|11, де 00 - дощу і вітру немає, 10 - дощ без вітру, 01 - вітер, 11 - і дощ, і вітер.

Розробку інформаційно-аналітичної системи (ІАС рис. 3), призначеної для інформаційно-консультативного супроводу процесів прийняття рішень, виконано згідно з рівнями системної моделі <цілі> > <задачі> > <методи, алгоритми> > <засоби> з врахуванням технічного, технологічного, економічного та організаційного аспектів. Крім операцій з інформаційним банком та формування звітів, її основою є банк математичних моделей та методів, які інкапсульовані і недоступні для користувача системи і підлягають змінам, доповненням та удосконаленням системним аналітиком.

Для верифікації результатів дисертаційного дослідження з використанням інформаційно-аналітичної системи виконано моделювання за такою схемою:

Крок 1. Виконати навчання мережі із модульно-ядерною структурою та здійснити тестування точності функціонування на контрольній вибірці. При формуванні структури врахувати значення вагових коефіцієнтів.

Крок 2. З використанням генетичного алгоритму визначити оптимальний шлях проїзду пожежного підрозділу до місця пожежі і порівняти його з емпіричним.

Крок 3. Виконати аналіз швидкості навчання та точності узагальнення нейронної мережі при виконанні етапів її самоорганізації.

Крок 4. Порівняти точність результатів при використанні методів збільшення інформативності аналітичними методами та із застосуванням нейронної мережі.

Експериментальне моделювання засвідчило, що використання модульно-ядерної структури скорочує час навчання мережі на 36 - 40 % при незмінній точності результатів; час проїзду до місця пожежі визначений за допомогою еволюційного моделювання зменшується у середньому на 7 - 10 % у порівнянні з експертними оцінками; процедура самоорганізації нейронної мережі приводить до скорочення часу її навчання у середньому на 54 - 62 % і точність узагальнення збільшується на 2 - 3 % за інших незмінних умов; при виконанні препроцесінгу даних точність прогнозування збільшується на 4 - 8 %, результати є порівняними при використанні аналітичних методів та нейромережевої процедури, але остання не вимагає виконання обмежень.

Висновки

В дисертаційній роботі наведено теоретичне узагальнення і нове розв'язання наукової задачі розробки еволюційних моделей і методів аналізу та оптимізації рівня пожежної безпеки житлових обєктів, що відповідно до мети і задач дослідження відображено в наукових результатах:

Виконано аналіз системи пожежної безпеки, визначено її структуру та функції, наведено теоретико-множинну модель, встановлені тенденції динаміки кількості пожеж, що дозволило виконати структуризацію факторів впливу на пожежну безпеку об'єктів та формалізувати задачу підвищення ефективності функціонування протипожежних підрозділів.

Встановлено, що процедури автоматизованої обробки даних у системі пожежної безпеки на сьогодні зводяться до обчислення статистичних показників, що не дозволяє проводити адекватний аналіз дій особового складу та розробляти сценарії пожежогасіння.

Виконано аналіз класичних та нейромережевих методів ідентифікації на предмет їх застосування до визначення рівня пожежної безпеки житлових обєктів. Встановлено, що точність нейромережевих методів є на порядок вищою, хоч і залишається низькою. Запропоновано використати двоядерну нейронну мережу, що дозволило мінімізувати присутність шумових ефектів у даних, збільшити швидкість навчання та підвищити точність узагальнення мережі на 2 - 3 %.

Запропоновано модель багатоетапної самоорганізації нейронної мережі, направленої на оптимізацію процесу її навчання та збільшення точності ідентифікації шуканої залежності.

Розроблено метод мінімізації помилок особового складу пожежних підрозділів, що ґрунтується на встановленні залежності між типом помилки та внутрішніми і зовнішніми параметрами житлового обєкта, а також визначенні кореляційних звязків між помилками. Використання такого методу дозволить зменшити кількість одиночних та комплексних помилок при пожежогасінні.

Розроблено модель часу проїзду пожежного підрозділу до місця пожежі, що базується на врахуванні відстані, якості дорожнього покриття, часу доби, інших факторах, та запропоновано метод її оптимізації з використанням генетичного алгоритму. Автоматизація розрахунку мінімального шляху дозволяє зменшити час на прийняття рішень та уникнути домінуючого впливу фактора субєктивності.

Для збільшення інформативності вихідної інформації запропоновано використовувати технологію, яка інтегрує в собі методи box-counting, головних компонент та “вибілювання” входів.

Розроблено структуру та принципи функціонування інформаційно-аналітичної системи підтримки прийняття рішень при пожежогасінні “БЕЗПЕКА”. Визначено структуру таблиць бази даних та документів, які видаються начальнику пожежного розрахунку і мають інформаційно-консультативну спрямованість.

Використання розроблених дисертантом моделей та методів аналізу і оптимізації рівня пожежної безпеки житлових обєктів розширює науково-методичну базу дослідження профілактичних заходів та процесів пожежогасіння, а її достовірність підтверджується результатами експериментів, апробацією та впровадженням.

Список опублікованих праць за темою дисертації

1. Джулай О.М. Системний аналіз рівня пожежної безпеки об'єктів житлового сектору // Вісник ЧДТУ. 2003. № 3. С. 141-145.

2. Джулай О.М. Збільшення ентропії екзогенних факторів необхідна умова ефективної ідентифікації цільової функції // Вісник ЧДТУ. 2004. № 4. С. 176-179.

3. Джулай А.Н. Эволюционная технология аналитической оценки уровня пассивной пожарной безопасности объектов жилого сектора // АСУ и приборы автоматики. 2004. Вып. 128. С. 35-40.

4. Джулай О.М. Структурний аналіз інформаційної технології автоматизованої підтримки прийняття рішень при пожежогасінні // Искусственный интеллект. 2005. № 3. C. 392-398.

5. Снитюк В.Е., Джулай А.Н. Интеллектуальная технология оптимизации пути следования пожарного расчета к месту пожара // АСУ и приборы автоматики. 2004. Вып. 129. С. 41-46.

6. Тимченко А.А., Джулай А.Н. Модель самоорганизации нейронной сети на примере задачи оценки уровня пожарной безопасности объекта // Сборник докладов Междунар. научн. конф. “Нейросетевые технологии и их применение”. Краматорск, 2003. С. 237-246.

7. Джулай О.М. Структура інформаційного забезпечення процесу оцінки рівня пожежної безпеки житлового об'єкта // Матеріали IV Всеукр. конф. мол. науковців “ITOНT-2004”. Черкаси, 2004. С. 90-91.

8. Джулай О.М. Структуризація задач проектування систем підтримки прийняття рішень протипожежними підрозділами // Матеріали VII Міжнар. наук.-практ. конф. "Наука і освіта '2004". Дніпропетровськ: Наука і освіта. 2004. Т. 72. С. 39-41.

9. Джулай О.М. Проблеми і шляхи інформатизації пожежних підрозділів на базі еволюційної біокібернетики // Зб. доп. Міжнар. наук.-практ. конф. “Единое информационное пространство”. Дніпропетровськ, 2003. С. 139.

10. Джулай О.М. Перспективи та проблеми застосування технологій Soft Computing для розв'язання задачі підвищення ефективності протипожежного захисту об'єктів житлового сектора // Тези доп. VI Міжнар. наук.-практ. конф. студентів, аспірантів та молодих вчених “Системний аналіз та інформаційні технології”. К.: НТУУ "КПІ", 2004. C. 103-104.

Анотація

Джулай О.М. Еволюційні моделі та методи аналізу і оптимізації рівня пожежної безпеки житлових об'єктів. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 - автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. - Черкаський державний технологічний університет Міністерства освіти і науки України, Черкаси, 2006.

Дисертація присвячена проблемі підвищення ефективності процесів пожежогасіння за рахунок розробки та впровадження нових інформаційно-аналітичних технологій та автоматизованої підтримки процесів прийняття рішень.

Виконано математичні постановки задач дослідження і розроблено математичні моделі. Для ідентифікації функції оцінки рівня пожежної безпеки запропоновано використовувати нейронні мережі із градієнтними методами навчання, для оптимізації шляху пожежного підрозділу до місця пожежі застосувати генетичний алгоритм, збільшити інформативність вихідної інформації за рахунок виконання композиції методів box-counting, головних компонент та “вибілювання” входів.

Для зменшення присутності шумових ефектів у статистичних даних запропоновано використати двоядерну нейронну мережу. Розроблено модель функції часу проїзду пожежного підрозділу до місця пожежі та запропоновано метод її оптимізації на базі генетичного алгоритму, що дозволило мінімізувати час на прийняття рішень за рахунок автоматизованого розрахунку оптимального шляху та зменшення впливу фактора субєктивності і, відповідно, мінімізувати час локалізації та ліквідації пожежі, а також помилки особового складу.

Ключові слова: пожежна безпека, ідентифікація, нейронні мережі, оптимальний шлях, генетичний алгоритм, ентропія, автоматизована система.

Аннотация

Джулай А.Н. Эволюционные модели и методы анализа и оптимизации уровня пожарной безопасности жилых объектов. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 - автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии. - Черкасский государственный технологический университет Министерства образования и науки Украины, Черкассы, 2006.

В диссертации осуществлена постановка и решение новой актуальной задачи повышения эффективности функционирования системы пожарной охраны путем разработки и использования моделей, методов и средств анализа и оптимизации уровня пожарной безопасности объектов жилого сектора. Автоматизация процессов определения пассивной и активной безопасности объектов позволяет применять активные меры профилактического характера.

Выполнены математические постановки и разработаны модели решения задач идентификации уровня пожарной безопасности жилых объектов, минимизации ошибок личного состава пожарных подразделений, оптимизации пути проезда пожарного расчета к месту пожара. Определены базовые методы решения таких задач и выполнено моделирование, показавшее низкую точность идентификации. При этом погрешность результатов, полученных нейросетевыми методами на порядок ниже, чем классическими, базирующимися на использовании метода наименьших квадратов.

Приведено решение задачи идентификации уровня пожарной безопасности жилых объектов с учетом влияния внешних и внутренних факторов, что позволяет проводить профилактические и предупредительные мероприятия. Для определения и уменьшения влияния шумовых эффектов на качество идентификации предложено использовать двухядерную нейронную сеть, что одновременно позволило увеличить скорость обучения.

Разработано модель функции времени проезда пожарного расчета к месту пожара и предложено метод ее оптимизации с использованием генетического алгоритма. Автоматизированный расчет оптимального пути позволил минимизировать влияние фактора субъективности и ускорить принятие решений.

Разработаны методы анализа ошибок личного состава пожарных подразделений при тушении пожаров с использованием корреляционно-регрессионного и нейросетевого анализа, что позволило определять ситуации повышенного риска и уменьшать вероятности их возникновения.

Предложено технологию самоорганизации нейронной сети за счет последовательной оптимизации ее структуры в зависимости от начальных данных, что позволило увеличить скорость обучения сети и обойти проблему ее переобучения.

Разработаны структура и принципы функционирования информационно-аналитической системы “БЕЗПЕКА”, предназначенной для сопровождения процессов принятия решений при профилактических работах и пожаротушении. Использование данных информационного банка и результатов работы информационно-аналитической системы позволяет уменьшить время локализации и ликвидации пожара.

В результате проведения экспериментов установлено, что двухядерная нейронная сеть учится, в среднем, на 36 - 40 % меньше времени, чем обычная прямосвязная сеть при одних и тех же алгоритмах обучения. Точность идентификации, вычисляемая на проверочной последовательности, увеличивается на 2 - 3 %. Сравнительный анализ использования разработанного метода оптимизации пути к месту пожара и экспертных оценок показал, что время проезда уменьшено на 7 - 10 %. Уменьшение ошибок личного состава достигается информационным сопровождением, содержащим данные об аналогичных ситуациях, их вероятностях и корреляционных связях.

Ключевые слова: пожарная безопасность, идентификация, нейронные сети, оптимальный путь, генетический алгоритм, энтропия, автоматизированная система.

Summary

Dzhulai A.N. Evolutionary models and methods of analysis and optimization of fire security estimation of real property. - Manuscript.

Thesis for the academic degree of Candidate of Technical Sciences in speciality 05.13.06 - automated control systems and progressive information technologies. Cherkasy state technological university Ministry of education and science of Ukraine, Cherkasy, 2006.

Dissertation research is devoted to the problem of efficiency rise for extinguishing of fire due to development and introduction of new information-analytical technologies and automated support of decision making. The analysis of modern theories, models, methods and facilities of fire extinguishing is executed and their accordance to the modern level of computerizing of the fire guard system in Ukraine is set. The mathematical formalization of research problems are executed and mathematical models are offered. For identification of estimation function of fire strength security it is offered to use neural networks with the gradient methods of learning. For way optimization of fire subsection to the place of fire it is suggested to apply a genetic algorithm. It is offered to multiply informing of initial information due to implementation of composition of box-counting, main component method and “whitening” of entrances.

For reduction of noise presence effects in statistical data it is offered to use a twonuclear neural network. The model of time function of fire subsection passage to the place of fire is developed and the method of its optimization on the base of genetic algorithm is offered, that allowed to minimize time on acceptance of decisions due to the automated computation of optimum way and reduction of influencing of factor subjectivity and, accordingly, to minimize time of localization and liquidation of fire, and also errors of personnel.

Key words: fire safety, authentication, neural networks, optimum way, genetic algorithm, entropy, automated system.

Размещено на Allbest.ru