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基于机器学习的建筑火灾蔓延快速预测: 收藏
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引用; 《中国安全科学学报》2023年第11期33卷 117-125页; 作者：郭震贾笑岩李富民胡妍闫秋艳中国矿业大学力学与土木工程学院江苏徐州221116 江苏省土木工程环境灾变与结构可靠性高校重点实验室江苏徐州221116 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116; 为了迅速预演或重现火场,实时调整火场救援策略,并为建筑设计提供有利于消防工程的空间构成方案,利用火灾动力学软件(FDS)和机器学习技术,研究建筑火灾的关键影响因素。以单室火灾烟气溢出为案例,利用11种空间构成参数和7776组火灾工况...; 为了迅速预演或重现火场,实时调整火场救援策略,并为建筑设计提供有利于消防工程的空间构成方案,利用火灾动力学软件(FDS)和机器学习技术,研究建筑火灾的关键影响因素。以单室火灾烟气溢出为案例,利用11种空间构成参数和7776组火灾工况,采用5类机器学习算法训练火场模拟结果数据,并完成算法效率评估。结果表明:机器学习算法适用于建筑空间这类离散型的参数学习与评估预测,它能够直观地给出各参数的权重,挖掘火灾动力学系统中的关键信息,实现火场数据可视化;其中,随机森林(RF)算法具有最高的预测效率,其最佳预测准确率可达91.82%。; 来源：详细信息评论

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