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基于边缘计算的建筑火灾参数反演与态势预测方法研究
本书在建筑智能化与数字化发展的背景下,结合边缘计算这一分布式计算模式,围绕火源参数反演与态势预测方法展开,试图回应以下问题:如何提高火灾感知与预测的及时性与准确性?如何提升火灾感知与预测模型用于不同建筑的可扩展性?如何利用感知与预测信息辅助消防救援与人员疏散?书中提出基于深度学习的火源参数反演模型,解决已有模型受数据量影响显著导致效率低的问题;提出基于变分推断的分布式火源参数反演方法,解决反演方法缺乏可解释性与可扩展性的问题;提出基于数据同化的分布式火灾态势预测方法,解决预测准确性和可扩展性不足的问题;建立基于反演与预测结果的建筑区域火灾动态危险度评估方法,为建筑火灾应急救援与人员疏散提供决策支持。
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