摘要
本发明涉及消防报警技术领域,具体涉及一种高频电磁场环境下火灾感烟探测器防止误报的方法。其包括S1、通过多传感器同步采集模块实时获取烟雾散射光强度信号、环境高频电磁场强度信号及温湿度信号;S2、构建电磁耦合特征集;S3、将基础烟雾特征与电磁耦合特征输入预训练的随机森林模型;S4、采用软投票机制聚合所有决策树的输出概率;S5、根据实时电磁场强度动态调整报警阈值;S6、判断是否触发火灾报警。本申请利用随机森林构建一个多样化的、鲁棒的决策树集合,再通过软投票来聚合这些树的预测,可以显著提高火灾感烟探测器信号识别的准确率。本申请有效降低方差和偏差,增强了模型对噪声和复杂干扰模式的鲁棒性。