本书在建筑智能化与数字化发展的背景下，结合边缘计算这一分布式计算模式，围绕火源参数反演与态势预测方法展开，试图回应以下问题：如何提高火灾感知与预测的及时性与准确性？如何提升火灾感知与预测模型用于不同建筑的可扩展性？如何利用感知与预测信息辅助消防救援与人员疏散？

书中提出基于深度学习的火源参数反演模型，解决已有模型受数据量影响显著导致效率低的问题；提出基于变分推断的分布式火源参数反演方法，解决反演方法缺乏可解释性与可扩展性的问题；提出基于数据同化的分布式火灾态势预测方法，解决预测准确性和可扩展性不足的问题；建立基于反演与预测结果的建筑区域火灾动态危险度评估方法，为建筑火灾应急救援与人员疏散提供决策支持。

本书适合高校或科研机构安全工程、消防工程等领域学者和研究人员阅读，也可供相关领域的技术人员及安全管理人员参考。