基于BP神经网络及烟尘沉积特征的单隔间内起火点预测

摘要：

为帮助火灾调查人员更准确、高效地判定起火点,提出了一种基于BP神经网络的起火点预测模型.通过对单隔间火灾烟尘沉积进行数值模拟,构建了59种不同起火点场景下壁面烟尘沉积数据库,并分析了典型起火点场景下的壁面烟尘沉积特征,发现起火点位置与壁面沉积总量及最大浓度平均值之间具有强关联性.选取上述两个参数作为输入,起火点位置作为输出进行神经网络训练,并利用新数据进行预测.结果表明起火点位置预测值的最大绝对误差为0.65 m,最小绝对误差为0.03 m,平均绝对误差为0.37 m,说明本文提出的模型能以较高精度预测起火点位置,是一种较好的火灾调查替代方法.

关键词：BP神经网络、烟尘沉积、数值模拟、单隔间、起火点

所属期刊栏目：43

分类号：X928.7;TP183(安全管理（劳动保护管理）)

资助基金：沈阳市科技计划项目;应急管理部消防救援局科技计划项目

在线出版日期：2024-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：56-64