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龙图腾网获悉重庆交通大学申请的专利一种公路隧道火灾增长期参数识别与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：CN114741974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202210512734.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种公路隧道火灾增长期参数识别与预测方法是由徐湃;李亮亮;朱代强;郑体鹏;林贝贝;叶新财设计研发完成，并于2022-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种公路隧道火灾增长期参数识别与预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种公路隧道火灾增长期参数识别与预测方法，包括以下步骤：S1、隧道火灾增长期火源模型的选取；S2、隧道火灾增长期火源模型参数的确定；S3、隧道火灾增长期FDS数值模拟模型的建立与工况设定；S4、隧道火灾增长期观测数据库的建立；S5、隧道火灾增长期数据标签化、归一化处理；S6、隧道火源增长期参数识别及预测的LSTM神经网络模型建立；S7、隧道火源增长期参数识别及预测的LSTM神经网络模型训练；S8、隧道火源增长期参数识别及预测性能分析。解决现有隧道火灾预测手段未充分分析及利用隧道内各类监测设备在火灾工况下产生的大量数据，不能及时识别火源信息并预测其增长态势，不能为人员安全疏散及消防救援提供决策服务的问题。

本发明授权一种公路隧道火灾增长期参数识别与预测方法在权利要求书中公布了：1.一种公路隧道火灾增长期参数识别与预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、隧道火灾增长期火源模型的选取 依据国内外学者建立的隧道火灾热释放率增长模型，选取能够表征隧道内由车辆及货物所引起火灾时火源热释放速率的增长模式，且因参数调整简单而常用于计算机仿真模拟中非稳态火源建立的平方增长模型为基础模型，用以描述火源热释放速率随时间的变化，关系式如下： 式中：Q为热释放速率，kW；t为达到该热释放速率的增长时间，s；α为火灾增长系数，kWs2； S2、隧道火灾增长期火源模型参数的确定 根据国内外足尺隧道火灾试验实测数据展开分析，获得不同车辆类型火灾试验及车辆相关材料燃烧试验的实测数据，分析最大热释放速率HRRmax、火灾增长系数α、达到最大热释放速率所需时间tmax的取值范围，进一步验证隧道火灾增长期火源模型的正确性； S3、隧道火灾增长期FDS数值模拟模型的建立与工况设定 建立隧道火灾增长期FDS数值模拟模型，设定温度传感器、风速传感器的监测位置与密度，考虑不同火源位置、纵向风速、最大热释放速率及其增长系数，设定多种模拟工况； S4、隧道火灾增长期观测数据库的建立 通过多工况数值模拟获得计算结果，提取各工况计算结果中隧道火灾增长阶段火灾增长系数、HRRmax、HRR、时间、传感器位置、火源位置、温度、纵向风速的数据样本，并以同一时间序列整理存放数据，由此建立隧道火灾增长阶段观测数据库； S5、隧道火灾增长期数据标签化、归一化处理 从数据库中提取数据标签：HRR、火灾增长系数、火源位置、纵向风速，对数据进行标签化、归一化处理； S6、隧道火源增长期参数识别及预测的LSTM神经网络模型建立 搭建LSTM神经网络模型，以HRR为输出变量建立回归预测模型，以火灾增长系数、火源位置、纵向风速为输出变量建立多标签分类模型； S7、隧道火源增长期参数识别及预测的LSTM神经网络模型训练 在LSTM神经网络训练环境中对数据进行训练，并选用损失函数MSE对LSTM神经模型的训练效果进行评估，通过损失函数最小化不断更新网络中的参数，达到优化模型的目的； S8、隧道火源增长期参数识别及预测性能分析 采用测试集数据对火源增长期参数识别及预测进行性能分析，包括泛化性、时效性、合理性与实际应用性。

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