卷积与长短期记忆网络在火灾源强实时预测中的应用

针对火灾场景中火源位置及强度实时、准确识别困难的问题,利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的算法优势,构建一种火灾源强实时预测模型,该模型通过建筑内温度传感器接收的序列数据,实时、准确地预测火灾场景中的火源位置及强度信息。采用火灾动力学模拟软件(Fire Dynamics Simulator,FDS)模拟火灾场景,获得温度传感器实时接收的序列数据,建立火灾场景数据库,进行火灾场景数据分析并对火灾源强实时预测模型完成训练,通过实例验证该模型的准确性、及时性和鲁棒性。结果表明,该模型能够通过较短长度样本数据实时、准确预测火灾场景中火源位置及强度,预测准确率为99.18%,在温度传感器间隔损坏且损坏率不高于70%时,预测准确率仍可达到95.10%以上。