城市中人口众多、地价昂贵，高层建筑因可提高土地单位面积利用率得到了快速发展。但是高层建筑由于结构复杂、易形成立体火灾、内部可燃物较多且疏散困难等问题，每年造成大量的人员伤亡和经济损失。因此，研究高层建筑火灾应急决策势在必行。高层建筑火灾发生突然、火势蔓延快，如何在发生火灾后快速制定应急决策以配合消防工作者行动是当前研究的重点。　　本文的研究思路是：一方面，通过对高层建筑火灾情景演化路径和规律进行分析，利用动态贝叶斯网络对高层建筑火灾进行情景推演预测，推算出下一时刻火灾最可能出现的情景；另一方面，利用相似度检索的方法把当前火灾情景和下一时刻演化情景的相似情景进行匹配，找到相似情境的解决问题思路和解决方案，为火灾工作者制定应急决策提供思路和方法。具体研究内容如下：　　首先，针对高层建筑火灾事故信息量大、信息获取时间紧迫且数据呈现动态性等特点，利用扎根理论来确定高层建筑火灾事故情景信息构成要素。本文分析并整理出4个一级构成要素、10个二级构成要素和36个情景信息构成要素，为下一步有针对性的搜集火灾事故现场信息和确定情景要素权重提供依据。针对高层建筑火灾演化路径多样性特点，整合了图论知识和概率论知识的贝叶斯网络可以有效解决该类不确定性问题。因此，本文利用动态贝叶斯网络构建高层建筑火灾情景动态演化网络模型，并利用GeNIe软件进行运算得出下一次时刻火灾事故最可能出现的演化路径。　　其次，利用层次分析法确定各要素权重。通过情景检索从情景库中匹配出与目标情景相似的情景，获得相似情景的解决方案和解决思路。根据当前火灾实际情况对相似情景解进行修正学习，制定适合当前火灾的应急决策方案。　　最后，对含有20个高层建筑火灾事故情景的情景库进行模型验证。通过分析计算找到了目标情景的相似情景，并对相似情景解进行修正学习，制定适合当前火灾事故的解决方案，从而证明了本文所建应急决策模型的可行性。　　本研究不仅丰富了高层建筑火灾事故应急决策研究理论，为此类火灾事故的应急决策模型构建提供了参考，而且能够为应急决策者做出快速、准确的火灾应急决策提供参考，对有效降低火灾损失具有重要的现实意义。