一种基于温度数据的竖井型城市公路隧道火灾位置与规模预测方法

本发明为一种基于温度数据的竖井型城市公路隧道火灾位置与规模预测方法包括：基于火灾模拟软件，搭建竖井型城市公路隧道(URTS)全尺寸物理模型，以实际隧道尺寸为依据，确定行车区域和竖井的几何参数；结合火灾场景设定多种火灾位置和规模，合理划分网格尺寸，布置温度测点，开展三维动态数值模拟并获得温度数据。收集各工况下的火灾温度数据后，建立数据库并进行数据预处理，划分训练集、验证集和测试集。选择长短期记忆神经网络(LSTM)作为预测模型，通过编程实现LSTM模型的训练和评估，并在火灾发生时输入实时温度数据，预测火灾位置和规模，进行迭代预测得到最佳状态估计。改变温度传感器的布置间隔与覆盖范围，测试对比R2值，获得优化布置方案。