隧道火灾温度场及其功能毁伤效应正反演的数智学习方法

AITNT
正文
推荐专利
隧道火灾温度场及其功能毁伤效应正反演的数智学习方法
申请号:CN202510155251
申请日期:2025-02-12
公开号:CN119622899B
公开日期:2025-04-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种隧道火灾温度场及其功能毁伤效应正反演的数智学习方法,该方法通过包括训练数据集和验证数据集的温度场数据集对温度场神经网络进行训练以及优化,得到温度场数智学习模型,实现对隧道火灾温度场的数智学习;进而根据隧道火灾温度场的数智学习的学习结果,构建隧道毁伤数据集,基于隧道毁伤数据集,获取正演数据集和反演数据集,分别代入正演神经网络和反演神经网络,进行数据学习和迭代,构建隧道功能毁伤正演模型和火源信息反演模型。本发明的方法预测效率高,泛化能力强,精度高。
技术关键词
火灾火源位置 隧道 建筑材料 学习方法 毁伤效应 编码器 反演模型 数字孪生方法 节点位置信息 夹角余弦 前馈神经网络 火灾场景 数据爬取方法 非线性 物理 数据插值方法 火灾现场
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于机器视觉的双通道球类收取机器人
收球装置 人机交互部件 移动底盘 碳纤维板材 撞击缓冲装置
2
手势识别方法、系统、计算机设备和可读存储介质
手势特征 手势识别方法 手势识别模型 双向长短期记忆网络 全卷积神经网络
3
一种基于强化学习的通信对抗干扰策略分配方法
深度强化学习模型 策略 网络 资源分配 通信链路
4
一种基于强化学习的边缘计算资源分配优化方法及系统
资源分配策略 资源分配优化方法 深度神经网络模型 Q学习算法 资源配置参数
5
基于深度学习可解释性的水位流量关系顶托影响分离方法
水位流量关系 顶托 深度学习模型 深度学习方法 模型超参数
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号