答辩时间：2025年11月18日下午 14:00 ——16:00

答辩地点：诚明楼 213会议室

答辩论文信息：

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学位论文简介（限填300字）

城中村人口结构复杂、建筑缺乏统一规划、消防设施不足等问题导致火灾风险加剧，一旦起火易造成严重损失。本研究从火灾情景演化与风险预测角度展开。首先，通过分析历史火灾案例，识别关键影响因素，采用改进的FP-Growth算法挖掘因素间耦合关系，构建火灾演化情景网络，并利用孪生网络分析案例特征与相似度，补充个性化情景。其次，结合燃烧理论与深度优先图搜索，确定关键演化路径，建立基于情景构建理论与RBF神经网络的情景演化推理模型。再次，构建改进灰狼算法优化的BP神经网络模型，诊断火灾致灾与演化风险；并利用改进灰狼算法优化LSTM网络，建立时序预测模型，引入增量学习实现实时预测更新。选取北京市朝阳区55个城中村进行实证分析，验证了模型的有效性，为应急预案的制定及政府监管提供了理论与技术支持。

在学期间主要研究成果

[1] 吕淑然, 田江雪, 党鑫宇. 基于改进灰狼优化BP网络的城中村火灾预测[J]. 中国安全科学学报, 2025, 35(8): 196-204.

[2] Tian Jianxue. A Risk Assessment Model of Gas Pipeline Leakage Based on a Fuzzy Hybrid Analytic Hierarchy Process [J]. Sustainability, 2024, 16(20): DOI:10.3390/su16208797.