公开(公告)号：CN119903737A

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202411983633.9

申请日：2024-12-31

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 王鹏霏 ,  叶继红 ,  陈伟 ,  姜健 ,  赵武超

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的隧道火情数据生成方法，属于土木工程防灾减灾、消防工程和人工智能交叉领域。设计了一种生成对抗网络架构，引入了双向LSTM网络模块以及Wasserstein距离损失，采集了隧道内不同火源位置、功率和纵向射流风机风速下的测点温度、烟气浓度和流速数据用于网络训练。其中，双向LSTM可帮助网络更好捕捉数据的“时序”信息，而Wasserstein损失能够使网络梯度变化更加平滑，减少模式崩溃现象，提升网络训练稳定性。相比传统数据扩充手段，该方法可准确、快速生成不同工况下隧道火情数据，避免繁琐耗时的数值模拟工作，实现隧道火情数据库的高效、高精度扩充。