【摘 要】
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机器学习技术近年来在许多传统科学领域取得了应用,针对火灾中炭化可燃物着火时间与物性参数及环境参数之间关系复杂的特点,提出了一种基于极限学习机的预测方法以实现不同物
【机 构】
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南京森林警察学院信息技术学院,中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室,南京工业大学安全科学与工程学院,国家林草局森林防火工程技术研究中心
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金项目(LGYB201807),2019年江苏高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师培养项目,国家自然科学基金(31872705),南京森林警察学院预研项目(LGY201801)
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机器学习技术近年来在许多传统科学领域取得了应用,针对火灾中炭化可燃物着火时间与物性参数及环境参数之间关系复杂的特点,提出了一种基于极限学习机的预测方法以实现不同物性及环境参数时着火时间的快速准确预测,为防治及扑救火灾提供参考。首先建立炭化可燃物热解数值模型,考虑了可燃物热解过程中的含水率以及热解反应、气体流动等复杂物理化学反应过程,然后搭建极限学习机,以数值模拟数据为基础进行训练及验证工作。结果表明基于极限学习机的预测方法能够有效实现炭化可燃物着火时间的快速准确预测,平均相对误差小于3%。
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