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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于深度神经网络的室内火灾演变预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115983115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211648832.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度神经网络的室内火灾演变预测方法是由刘向荣;傅娆;沈练;陈中贵;余航设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络的室内火灾演变预测方法在说明书摘要公布了：本公开是关于一种基于深度神经网络的室内火灾演变预测方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：构建基于FDS的火灾演变仿真，并完成对物理模型数据、火灾演变模型关键参数的设置，建立预设火灾场景的模拟数据及拟合数据；以所述模拟数据为输入，基于预设第一深度神经网络模型、预设第二深度神经网络模型，生成温度场图；在火灾发生时，接收现场信息，并根据所述现场信息基于所述预设深度神经网络模型生成预测温度场图，完成对火灾演变的预测。本公开通过设计两阶段深度神经网络对输入向量进行高精度重建，对场模型的仿真数据进行拟合，从而提高了火灾演变预测的实时性和准确性。

本发明授权一种基于深度神经网络的室内火灾演变预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的室内火灾演变预测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于预设火灾场景，构建基于火灾动力学模拟工具FDS的火灾演变仿真，并完成对物理模型数据、火灾演变模型关键参数的设置，基于所述火灾演变仿真建立预设火灾场景的模拟数据及拟合数据； 以所述模拟数据为输入，基于预设第一深度神经网络模型，生成第一温度场图，并以所述第一温度场图为输入，基于预设第二深度神经网络模型，生成第二温度场图； 在预设终端配置预设火灾场景的所述第二温度场图对应的预设第一深度神经网络模型、预设第二深度神经网络模型，在火灾发生时，接收现场信息，并根据所述现场信息基于所述预设第一深度神经网络模型、预设第二深度神经网络模型生成预测温度场图，完成对火灾演变的预测； 所述预设第一深度神经网络模型还包括： 以ReLu激活函数，采用平方误差函数作为损失函数，以所述预设火灾场景的室内几何形状、火源热释放速率、通风口位置和时间为输入向量，连接三层全连接神经网络、dropout层进行反卷积和卷积操作，生成第一温度场图输出，所述室内几何形状为所述室内的长度、宽度和高度； 所述预设第二深度神经网络模型还包括编码器、隐藏层和解码器，其中： 所述预设第二深度神经网络模型以ReLu激活函数，采用平方误差函数作为损失函数； 所述编码器由卷积神经网络组合构成，所述卷积神经网络的卷积层的卷积核为3*3、填充1、步长2，所述编码器用于将第一温度场图的纬度压缩至第一预设尺寸； 所述隐藏层为四层全连接神经网络，所述隐藏层用于将所述第一预设尺寸的第一温度场图实现二维数据到一维数据的压缩； 所述解码器由卷积神经网络组合构成，所述卷积神经网络的卷积层的卷积核为3*3、填充1、步长1，所述解码器用于将所述一维数据的第一温度场图中插入像素点以能完成图片精度重建，生成第二温度场图。

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