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火灾工况下公路隧道通风智能控制模型研究
| 题名： | 火灾工况下公路隧道通风智能控制模型研究 |
| 作者： | 李旭;陈晓利;李远哲;张磊 |
| 作者单位： | 广东省南粤交通仁新高速公路管理处;重庆交通大学交通运输学院;招商局重庆交通科研设计院有限公司 |
| 关键词： | 公路隧道;火灾工况;通风控制;RBF神经网络 |
| 摘要： | 为研究公路隧道火灾工况下的智能通风控制方法，以某隧道右线为研究对象，进行如下研究：1）探索RBF神经网络模型的适用性、网络组成与训练过程，并结合工程实例通过经验公式得到火灾规模与临界风速的关系；2）计算获取51组随机工况下不同火灾发生规模、火灾发生位置、隧道交通量下的风机开启台数数据；3）利用径向基RBF（RadiaJ Basis Function）神经网络算法进行模型训练，共设置30组训练数据与21组检验数据进行预测精度验证。工程实例预测结果表明：1）RBF神经网络算法训练组与检验组的相对误差分别为4.6%与8.7%，预测精度在预设阈值范围内；2）构建的火灾工况下，公路隧道风机智能控制模型有助于提升公路隧道营运期安全水平。 |
| 期刊名称： | 公路交通技术 |
| 出版年： | 2022 |
| 期： | 06 |
| 页码： | 156-162 |
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