城市隧道内一旦发生火灾,封闭狭长的特殊环境,将造成无法估量的灾难。因此,隧道内火灾的报警检测对火灾防治有重要意义。火灾报警系统作为城市隧道的不可或缺的监控系统,对城市隧道的交通安全发挥了重大作用。相应的,有各种形式的火灾报警系统应用到众多的城市隧道中。火灾发生必须满足两个基本的条件,可燃物和必须的氧气,要提高火灾报警系统的报警准确率,减少报警误差,我们就必须要了解火灾产生的途径。了解火灾产生的原因是为了我们在设计火灾报警系统时尽量避免和减少火灾的发生,使火灾发生率减少到最少,灾害程度最低。火灾报警系统中的关键元件是火灾探测器,基于火灾所具有的特性,出现了很多火灾探测器,根据原理不同分为分布式温度电缆探测器、光纤探测器、双波长火焰探测器。光纤光栅火灾报警器,是目前准确率比较高的火灾探测器,它的原理是光纤中的石英分子键会因温度上升而产生晶格振动,从而导致光纤中传输的光产生散射(喇曼散射),这些微弱变化的光信息作为控制器判断火灾的依据。文章中涉及的武汉中山路隧道项目应用的是光纤探测器。对于信息处理后,有两种选择可以触发报警,分别是设立温度跳变数据参数、温度阈值数据参数。武汉中山路隧道火灾报警系统设计中,把隧道分20个防火区,每个分区在隧道的顶部布置10个光纤光栅探头,探头间距为5米,通过设立温度阈值起到特定区域报警。本文结合实际的武汉中山路隧道项目,对实际中使用的光纤光栅火灾报警探测器性能进行分析研究,分析火灾报警探测器的技术原理,找出报警误差的原因,并且提出这样一种减少报警误差条件模型：结合温度跳变、温度阈值、相邻区域温度三个因素的综合处理结果,把它作为是否发出火灾报警的条件。在现有的火灾报警系统上,以武汉中山路隧道项目为支撑,获取实际运行中的数据作为训练样本数据,建立一个BP神经网络模拟模型。输入样本数据到模拟模型当中,把模拟输出作为结果,将模拟输出的结果与项目实际运行的结果进行比较分析,观察这种策略的有效性,从而为火灾报警系统的设计提供支持。在Matlab上进行仿真模拟验证本文所提出的模型是一种可靠的,准确率高的火灾报警系统。