Page 254 - 《爆炸与冲击》2026年第5期

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第 46 卷 胡倩然，等： 基于人工神经网络的居民住宅燃气爆炸后果预测 第 5 期

p sim p pre x sim y sim z sim x pre y pre z pre
100 100
2 700 Relative error 80 15 Maximum relative error 80
Maximum temperature/K 2 500 60 Relative error/% Coordinate/m 10 5 60 Maximum relative error/%
2 600

2 400
40
40
2 300
2 200 20 −5 0 20% 20
5%
2 100 0 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Number of the validation set Number of the validation set
(c) Maximum temperature and relative error (d) Coordinates and maximum relative error
图 8 户型②室内最大超压、温度及其坐标的预测误差对比
Fig. 8 Comparison of prediction errors of indoor maximum overpressure, temperature and coordinates in residential type ②

800 p sim p pre 100 20 x sim y sim z sim x pre y pre z pre 100
Relative error 80 15 Maximum relative error 80
Maximum overpressure/kPa 400 60 Relative error/% Coordinate/m 10 5 0 25% 60 Maximum relative error/%
600

40
40
200
−5

0
−200 0 15% 20 −10 20
0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Number of the validation set Number of the validation set
(a) Maximum overpressure and relative error (b) Coordinates and maximum relative error
p sim p pre x sim y sim z sim x pre y pre z pre
100 15 100
2 800 Relative error 80 10 Maximum relative error 80
Maximum temperature/K 2 600 60 Relative error/% Coordinate/m 5 0 25% 60 Maximum relative error/%
2 700

2 500
40
40
2 400
2 300 5% 20 −5 20
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 −10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0
Number of the validation set Number of the validation set
(c) Maximum temperature and relative error (d) Coordinates and maximum relative error
图 9 户型③室内最大超压、温度及其坐标的预测误差对比
Fig. 9 Comparison of prediction errors of indoor maximum overpressure, temperature and coordinates in residential type ③

域，具有内在变异性。本文中所用的静态 ANN 模型旨在输出单一坐标，与实际物理现象中极值点的动
态或多值特征存在固有矛盾，导致模型对位置的预测精度相对下降。
由图 9 可知，户型③的预测误差略有上升，其室内最大超压误差控制在 15% 以内，最大温度误差仍
低于 5%，而空间坐标的最大相对误差不超过 25%。结果表明，随着户型结构复杂化（空间体积增大、内
部障碍物和泄压口增多），户型③模型泛化能力有所下降，预测精度出现轻微下降。这主要由于复杂结
构增强了爆炸后果与燃气浓度、点火位置之间的非线性关系，提高了仿真数据的变异性。

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