基于贝叶斯框架的火灾场景重构模型  

作　　者：李国辉 

机构地区：[1]不详

出　　处：《消防科学与技术》2019年第9期1243-1243,共1页Fire Science and Technology

摘　　要：美国德克萨斯大学学者提出一种将火灾场景数据耦合到计算工具中去的贝叶斯计算方法。基于火灾烟气传播模型(CFAST)和火灾动力学模型(FDS)的正演模型,利用贝叶斯反演重构技术来反推火灾位置、规模和到达峰值的时间。为便于马尔科夫链蒙特卡罗采样,将高斯过程代理迭代模型应用于FDS仿真。该反演框架能够预测除一个CFAST正演模型外的所有1 MW稳定火灾的总能量释放量。结果表明,FDS对最大能量释放量的预测精度优于CFAST,而在确定火灾发生位置方面,二者表现同样出色。

关 键 词：贝叶斯框架 马尔科夫链蒙特卡罗 德克萨斯大学 正演模型 迭代模型 高斯过程 重构模型 计算工具 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]