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作者：刘晓平;叶子超;刘宇航;安子樱;曹致远
单位：1.合肥工业大学土木与水利工程学院
摘要：为有效应对隧道火灾，提高隧道紧急救援的安全性与效率，以公路隧道为研究对象，基于长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络和数值模拟方法，实现移动风机对于隧道火灾控制效果的快速预测，探究不同火灾场景下的温度及烟气扩散情况。首先，建立LSTM模型，并在其内部集成Self-attention机制；然后，构建包含128种火灾工况，共76 800组数据的数据库用于模型训练；最后，使用测试集验证模型的可靠性。结果表明：所构建的基于LSTM的隧道火灾场景信息预测模型能够准确预测火灾发生后未来第30 s时刻下数据集中隧道沿程的温度分布及相应火灾工况信息，其中温度的相对误差均小于±0.069,火源信息的相对误差均小于±0.006 7。
关键词：安全工程;长短期记忆网络;数值模拟;温度分布;自注意力机制
