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大型商业综合体火灾风险性分析

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
1 绪论第10-20页
   ·研究背景第10-12页
     ·大型商业综合体的特点第10-11页
     ·大型商业综合体的火灾特点分析第11-12页
     ·大型商业综合体的火灾形势分析第12页
   ·国内外研究现状及存在的问题第12-15页
     ·火灾风险性评价方法研究现状第12-14页
     ·大型商业综合体火灾风险性评价研究现状第14-15页
     ·存在问题分析第15页
   ·研究目标和意义第15-16页
     ·研究目标第15-16页
     ·研究意义第16页
   ·建筑火灾风险性评价方法第16-18页
     ·建筑火灾评价方法的选取第16-17页
     ·多指标综合评价方法的选取第17-18页
   ·研究内容及技术路线第18-20页
     ·研究内容第18页
     ·技术路线第18-20页
2 大型商业综合体火灾风险性评价指标体系构建研究第20-36页
   ·火灾风险性评价指标体系构建原则及依据第20-21页
     ·评价指标体系的构建原则第20页
     ·评价指标体系的构建依据第20-21页
   ·火灾风险性评价指标因素分析第21-26页
     ·火灾发展过程及场景分析第21-22页
     ·火灾风险性评价指标的选取第22-26页
   ·火灾风险性评价指标体系的建立及划分第26-28页
     ·火灾风险性评价指标体系的建立第26-28页
     ·火灾风险性评价指标的划分第28页
   ·火灾风险性评价中存在问题分析第28-31页
   ·火灾风险性评价指标的衡量分析第31-35页
   ·本章小结第35-36页
3 大型商业综合体火灾风险性评价模型构建研究第36-57页
   ·模糊综合评价和遗传神经网络结合的构建思路第36页
   ·大型商业综合体火灾风险性评价过程第36页
   ·FAHP-FCE评价模型的建立第36-40页
     ·模糊综合评价的一般步骤第37页
     ·评价指标模糊量化方法第37-39页
     ·模糊层次分析法第39-40页
   ·FAHP-FCE评价模型生成样本集第40-51页
     ·评价指标权重的确定第40-44页
     ·评价样本的确定第44-47页
     ·评价指标隶属度向量的确定第47-49页
     ·样本的火灾风险等级划分第49-51页
   ·GA-BP神经网络评价模型的建立第51-53页
     ·BP神经网络初始结构的设计第51-52页
     ·GA优化BP神经网络权值和阈值的设计第52-53页
   ·GA-BP评价模型的MATLAB实现第53-55页
     ·参数设计第53页
     ·评价样本数据的生成及预处理第53-54页
     ·GA-BP神经网络模型训练和仿真第54-55页
     ·GA-BP神经网络模型测试和仿真第55页
   ·本章小结第55-57页
4 典型案例分析第57-67页
   ·工程概况第57页
   ·消防安全状况第57-63页
     ·建筑分区划分及防火构造第57-60页
     ·火灾自动报警及消防联动系统第60页
     ·消防给水及灭火设施第60-61页
     ·防排烟系统第61页
     ·安全疏散第61-62页
     ·消防安全管理第62-63页
   ·火灾风险性评价第63-64页
   ·结论与建议第64-66页
     ·结论第64-65页
     ·建议第65-66页
   ·本章小结第66-67页
5 结论与展望第67-69页
   ·结论第67-68页
   ·不足与展望第68-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-74页
附录第74-81页
 附录 I 大型商业综合体火灾风险性评价指标权重调查表第74-78页
 附录Ⅱ GA-BP神经网络MATLAB程序代码第78-81页

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