【摘要】为提升隧道火灾全物理场信息的预测速度以及解决隧道火灾关键控制参数的反向预测问题,该文构建了深度学习模型用于隧道火灾中全物理场和关键控制参数间的快速双向预测,使用了大型数值数据库训练所构建的模型,评估了模型对数据的学习能力及其预测能力。结果表明:经过100个训练周期后,使用所提出的双向预测模型和数据集取得了良好的训练收敛效果,物理场和关键控制参数在训练集上均达到结果快速重现。模型训练完成后,隧道火灾的平均温度场和6项隧道火灾的关键控制参数得到了基本的预测,预测结果同时涵盖了隧道的几何信息和物理信息。该研究结果可为隧道火灾演化规律的快速预测提供参考。