基于长短期记忆网络的光纤光栅温度曲线预测报警系统开题报告

 2022-08-24 09:43:20

全文总字数:3664字

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1 研究目的及意义

随着我国工业技术的发展,钢铁、电力等企业规模逐渐增大,不断出现的工业火灾事故,尤其是电缆火灾事故也越来越多,使得企业的消防安全形势不容乐观。为了确保电缆的安全运行,需要对所安装的电缆及周围环境进行实时温度监测[1]

近年来,随着光纤光栅测温传感技术的高速发展,相关测温仪表在火灾报警等场所的应用上具有重要作用,其原理在于将波长变化值转换成温度值来进行监测[2]。在实际应用中,温度报警普遍通过设定温度阈值的方式实现[3]。这种工作方式下,阈值设定过小可能存在误报,阈值设定太大存在火势突起而来不及处理的问题。那么通过构建算法模型实现对温度曲线进行短时间内的趋势预测就显得尤为重要。长短期记忆网络(Long Short-Term Memory)是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的事件[4],能够有效地对光纤光栅温度进行预测,防止因为温度过高引发的火灾等重大事故。因此,采用LSTM神经网络模型,对光纤光栅温度数据进行预测,并应用于光纤光栅技术的火灾报警中,具有较大的研究意义和实用价值。

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2. 研究的基本内容与方案

2.1 研究的基本内容

本课题拟实现基于LSTM的光纤光栅温度曲线预测报警系统。可借助于官方提供的开源库,搭建平台对以往温度曲线进行分析、训练和测试,实现温度曲线的预测,对结果进行验证。

2.2 研究目标

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3. 研究计划与安排

(1) 第1-3周:查阅相关文献资料,明确研究内容,学习毕业设计研究内容所需理论的基础。确定毕业设计方案,完成开题报告。

(2) 第4-5周:论文开题。

(3) 第6-12周:撰写论文初稿。

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4. 参考文献(12篇以上)

[1] 甘维兵, 王立新, 张 翠. 分布式光纤光栅测温技术在线监测电缆温度[J]. 激光与红外, 2011, 41(5):577-581.

[2] 高云鹏,谭甜源,刘开培.电力电缆温度检测方法的探讨[J].绝缘材料,2014,47(6):13-22.

[3] 王虎,李永倩,李欢,等.光纤温度传感器在电力电缆监测中的应用[J].电力系统通信,2012,33(233):56-60.

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