【技术实现步骤摘要】
本公开涉及火灾科学、建筑安全，具体地涉及一种腔室火灾轰燃预测方法、装置、系统及腔室火灾轰燃预测模型的训练方法。
技术介绍
1、轰燃是在建筑内部，由于上层烟气的辐射导致的所有可燃物被点燃，温度和热辐射急剧升高的现象。示例性地，可以利用神经网络等机器学习算法来实时地预测例如在腔室火灾中的轰燃现象。基于神经网络强大的学习能力，能够快速预测火灾动态发展，以助于保障火场内人员的生命财产安全以及制定灭火策略。
2、一般情况下，为了提高神经网络模型的准确率，需要利用可靠的样本数据来完成训练，然而，相关的用于预测火灾的神经网络模型存在样本数据质量较差的问题，从而导致训练后的神经网络模型预测结果准确度较低，进而导致模型在真实的火灾救援场景中的实用性较差。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本公开提供了提高模型预测结果准确性的腔室火灾轰燃预测方法、装置、设备、介质和程序产品及腔室火灾轰燃预测模型的训练方法。
2、根据本公开的第一个方面，提供了一种腔室火灾轰燃预测方法，包括：获取利用穿戴式...
【技术保护点】
1.一种腔室火灾轰燃预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述腔室火灾模拟数据集是利用火灾模拟模型生成的，所述火灾模拟模型用于模拟目标腔室内的火灾活动，所述火灾模拟模型是根据火灾模拟参数构建的，所述火灾模拟参数包括腔室尺寸、腔室开口尺寸、可燃物尺寸和火源位置。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述腔室火灾轰燃预测模型包括依次连接的卷积模块、长短时记忆模块和全连接层；所述将所述温度数据序列和所述辐射热流数据序列分别输入至腔室火灾轰燃预测模型，输出未来时刻的预测温度数据和预测辐射热流数据包括：p>
4.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种腔室火灾轰燃预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述腔室火灾模拟数据集是利用火灾模拟模型生成的，所述火灾模拟模型用于模拟目标腔室内的火灾活动，所述火灾模拟模型是根据火灾模拟参数构建的，所述火灾模拟参数包括腔室尺寸、腔室开口尺寸、可燃物尺寸和火源位置。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述腔室火灾轰燃预测模型包括依次连接的卷积模块、长短时记忆模块和全连接层；所述将所述温度数据序列和所述辐射热流数据序列分别输入至腔室火灾轰燃预测模型，输出未来时刻的预测温度数据和预测辐射热流数据包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述穿戴式温度传感器的穿戴...
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