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基于机器学习的火源热释放速率预测方法
1
作者
杨云浩
张国维
+2 位作者
朱国庆
袁狄平
贺名欢
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期922-932,共11页
火源热释放速率的准确测量对深入理解火灾演变过程至关重要,然而目前被广泛使用的氧耗法所需设备造价昂贵,成本较高。该文提出了一种基于机器学习的综合性框架,用于输入温度数据预测火源热释放速率。基于火灾动力学模拟(FDS)软件模拟ISO...
火源热释放速率的准确测量对深入理解火灾演变过程至关重要,然而目前被广泛使用的氧耗法所需设备造价昂贵,成本较高。该文提出了一种基于机器学习的综合性框架,用于输入温度数据预测火源热释放速率。基于火灾动力学模拟(FDS)软件模拟ISO 9705房间内不同参数的火灾场景,获取不同位置的温度数据,并建立火灾数据库。分别基于最小绝对收缩和选择(Lasso)、随机森林(RF)两种模型的递归特征消除(RFE)算法进行特征筛选,得到两个不同的低维特征子集,并设置对照组。基于不同的特征子集,分析比较了线性回归(LR)、K最近邻(KNN)和轻量级梯度提升机(LightGBM)3种典型模型对热释放速率的预测性能。结果表明:基于随机森林模型的递归特征消除算法筛选所得的特征子集训练的LightGBM模型预测效果最佳,预测结果的根均方误差(RMSE)和均绝对误差(MAE)分别为23.89 kW和15.49 kW,决定系数为0.991 6。该基于机器学习的综合性框架预测效果优异且实施成本较低,为预测火源热释放速率提供了有效途径。
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关键词
热释放速率
机器学习
特征筛选
递归特征消除
回归预测
原文传递
题名
基于机器学习的火源热释放速率预测方法
1
作者
杨云浩
张国维
朱国庆
袁狄平
贺名欢
机构
中国矿业大学
深圳
研究院
瑞能
赛特
(
深圳
)
科技
有限公司
江苏费尔曼安全
科技
有限公司
出处
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期922-932,共11页
基金
国家重点研发计划(2022YFC3090503)
深圳市自然科学基金面上项目(JCYJ20220530164601004)
安全生产应急救援急需技术装备揭榜攻关项目(JBGGRW-2022-09)。
文摘
火源热释放速率的准确测量对深入理解火灾演变过程至关重要,然而目前被广泛使用的氧耗法所需设备造价昂贵,成本较高。该文提出了一种基于机器学习的综合性框架,用于输入温度数据预测火源热释放速率。基于火灾动力学模拟(FDS)软件模拟ISO 9705房间内不同参数的火灾场景,获取不同位置的温度数据,并建立火灾数据库。分别基于最小绝对收缩和选择(Lasso)、随机森林(RF)两种模型的递归特征消除(RFE)算法进行特征筛选,得到两个不同的低维特征子集,并设置对照组。基于不同的特征子集,分析比较了线性回归(LR)、K最近邻(KNN)和轻量级梯度提升机(LightGBM)3种典型模型对热释放速率的预测性能。结果表明:基于随机森林模型的递归特征消除算法筛选所得的特征子集训练的LightGBM模型预测效果最佳,预测结果的根均方误差(RMSE)和均绝对误差(MAE)分别为23.89 kW和15.49 kW,决定系数为0.991 6。该基于机器学习的综合性框架预测效果优异且实施成本较低,为预测火源热释放速率提供了有效途径。
关键词
热释放速率
机器学习
特征筛选
递归特征消除
回归预测
Keywords
heat release rate
machine learning
feature selection
recursive feature elimination
regression prediction
分类号
X932 [环境科学与工程—安全科学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的火源热释放速率预测方法
杨云浩
张国维
朱国庆
袁狄平
贺名欢
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
原文传递
已选择
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