基于改进PSO-LSTM的重大危险源风险评价  

作　　者：刘喜梅[1] 尹国才[1] 

机构地区：[1]北华航天工业学院计算机学院

出　　处：《电子世界》2021年第13期64-65,共2页Electronics World

基　　金：河北省高等学校科学研究项目SQ2021136;廊坊市科技局项目2020029030。

摘　　要：在石油化工过程,针对重大危险源监测辨识预估等问题。在信息物理系统(CPS)的决策层中建立长短期记忆网络(LSTM)预测模型,采用改进粒子群算法(PSO)优化网络中的权值和阈值,将经过改进PSO优化的LSTM应用于重大危险源风险评价系统中。通过仿真实验结果表明该方法具有一定的精准度,最终证明该方法可以准确完成重大危险源风险评价。"重大危险源"指的是长期地或临时地生产、加工、使用或储存危险化学品,且危险化学品的数量等于或超过临界量的单元。重大危险源的安全管理工作必须要引起我们所有人的高度重视。国家近几年提出要进一步注重重大危险源管理安全并且部分地区的企业建立了重大危险源监控系统中心。

关 键 词：重大危险源 危险化学品 石油化工过程 风险评价 临界量 危险源监测 预测模型 

分 类 号：TU7[建筑科学—建筑技术科学]