变电站的火灾预警方法、装置、介质和系统

本申请提供了一种变电站的火灾预警方法、装置、介质和系统，该方法通过神经网络技术和随机梯度下降算法，不断调整神经网络模型中各层的权值和阈值，得到最终神经网络模型，计算出无火、明火、阴燃火概率及火灾危害程度，以多传感器探测参数及其变化作为火灾判断数据基础，依据光纤的光时域反射和后向拉曼散射温度效应，避免产生BP算法通常存在学习效率低、收敛速度慢、易陷人局部最小状态的弊端，最后根据最终神经网络模型的输出结果和比较结果，确定是否生成预警信息，提高了火灾预警的准确度，解决了现有方案的变电站的火灾预警方法只能采集单一监测参数，然而单一监测参数的异常并不能充分说明火灾发生，从而导致预警的准确度较低的问题。